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庄学坤

达达物流算法团队负责人

达达物流算法团队负责人,曾任职于新浪微博、力美移动广告等公司,长期从事机器学习算法在商业场景中的应用项目,在效果广告、物流供需预测与调度等领域具有丰富的实战经验。在新达达-京东到家任职期间,主持研发的“物流动态定价系统(DPS)”荣获公司2017年度技术最高奖CTO奖,该项目在节省了海量预算的同时,大大优化了订单的定价效果与配送效率。

演讲主题

物流众包场景下的机器学习实践

内容简介

达达-京东到家作为国内领先的即时物流众包平台,拥有超过450万注册骑士,日单量峰值超过800万单,有效的打通了物流系统最后3公里配送的毛细血管。不同于传统物流形式,即时众包物流的一小时达服务具有高度的动态性,运力供需关系变化更快。如何有效的分配和调度众包运力来保证接单率,对算法设计提出了很高的要求。本次演讲中,我们将讲述如何在物流众包系统中构建机器学习系统,预测并捕捉物流系统的供需变化,通过智能派单、动态定价等方式优化配送效率,其中也包括我们在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning) 技术上面的探索实践。

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