2019/02/22 18:10

基泽周越显杰作者

深度学习在美团配送ETA预估中的探索与实践

1. 背景

ETA（Estimated Time of Arrival，“预计送达时间”），即用户下单后，配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中。送达时间预测的结果，将会以"预计送达时间"的形式，展现在用户的客户端页面上，是配送系统中非常重要的参数，直接影响了用户的下单意愿、运力调度、骑手考核，进而影响配送系统整体成本和用户体验。

对于整个配送系统而言，ETA既是配送系统的入口和全局约束，又是系统的调节中枢。具体体现在：

ETA在用户下单时刻就需要被展现，这个预估时长继而会贯穿整个订单生命周期，首先在用户侧给予准时性的承诺，接着被调度系统用作订单指派的依据及约束，而骑手则会按照这个ETA时间执行订单的配送，配送是否准时还会作为骑手的工作考核结果。
ETA作为系统的调节中枢，需要平衡用户-骑手-商家-配送效率。从用户的诉求出发，尽可能快和准时，从骑手的角度出发，太短会给骑手极大压力。从调度角度出发，太长或太短都会影响配送效率。而从商家角度出发，都希望订单被尽可能派发出去，因为这关系到商家的收入。

外卖场景中ETA是对客户履约承诺的重要组成部分，无论是用户还是骑手，对于ETA准确性的要求非常高。而在打车场景，用户更加关心是否能打到车，ETA仅提供一个参考，司机端对此也不是特别关注。
外卖场景中ETA包含更多环节，骑手全程完成履约过程，其中包括到达商家、商家出餐、等待取餐、路径规划、不同楼宇交付等较多的环节，且较高的合单率使得订单间的流程互相耦合，不确定性很大，做出合理的估计也有更高难度。

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相关数据

深度学习技术

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法，至今已有数种深度学习框架，如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

来源：LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436.

激活函数技术

在计算网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到"开"(1)或"关"(0)输出的数字网络激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行为类似。一种函数（例如 ReLU 或 S 型函数），用于对上一层的所有输入求加权和，然后生成一个输出值（通常为非线性值），并将其传递给下一层。

来源：维基百科 Google ML glossary

策略迭代技术

策略迭代算法直接操纵策略，而不是通过最优值函数间接找到策略。

来源：CMU lecture notes

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。

来源：Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill.

Dropout技术

神经网络训练中防止过拟合的一种技术

来源：ImageNet Classification with Deep Convolutional

调度技术

调度在计算机中是分配工作所需资源的方法。资源可以指虚拟的计算资源，如线程、进程或数据流；也可以指硬件资源，如处理器、网络连接或扩展卡。进行调度工作的程序叫做调度器。调度器通常的实现使得所有计算资源都处于忙碌状态，允许多位用户有效地同时共享系统资源，或达到指定的服务质量。 see planning for more details

来源：维基百科

参数技术

在数学和统计学裡，参数（英语：parameter）是使用通用变量来建立函数和变量之间关系（当这种关系很难用方程来阐述时）的一个数量。

来源：维基百科

收敛技术

在数学，计算机科学和逻辑学中，收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论（变换终止），并且得出的结论是独立于达到它的路径（他们是融合的）。通俗来说，收敛通常是指在训练期间达到的一种状态，即经过一定次数的迭代之后，训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说，如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型，模型即达到收敛状态。在深度学习中，损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变，暂时形成收敛的假象。

来源：Wikipedia Google ML glossary

损失函数技术

在数学优化，统计学，计量经济学，决策理论，机器学习和计算神经科学等领域，损失函数或成本函数是将一或多个变量的一个事件或值映射为可以直观地表示某种与之相关“成本”的实数的函数。

来源：Wikipedia

TensorFlow技术

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索，其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。

来源：维基百科

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题；它可以提供用于分析编程语言的技术，也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑（Propositional Logic ）以及一阶逻辑（FOL）等谓词逻辑。

来源：机器之心

路径规划技术

路径规划是运动规划的主要研究内容之一。运动规划由路径规划和轨迹规划组成，连接起点位置和终点位置的序列点或曲线被称为路径，构成路径的策略则被称为路径规划。路径规划在很多领域都具有广泛的应用，如机器人的自主无碰行动；无人机的避障突防飞行等。

卡方技术

卡方常常与卡方分布和卡方检验联系在一起: 卡方分布（chi-square distribution）是常用于概率论和统计检验中的一种概率分布;卡方检验是（chi-square test）是一种基于卡方分布的常用的统计检验，其统计量在原假设（null hypothesis）成立时服从卡方分布。

来源：Fisher R. A. (1922). On the Interpretation of chi-squared from Contingency Tables, and the Calculation of P. Journal of the Royal Statistical Society. 85: 87–94.

隐变量技术

在统计学中，隐变量或潜变量指的是不可观测的随机变量。隐变量可以通过使用数学模型依据观测得的数据被推断出来。

来源：维基百科