多少人知道Adaboost、TSP算法？这难不倒人，毕竟是知识容易获取的时代，度娘告诉我们：Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。而TSP （Travelling Salesman Problem，旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。要求选择所有路径的最小值，这实际是个组合优化问题。
Adaboost算法
TSP算法
这些算法和快递小哥有什么关系吗？当然有关系。
外卖、快递，看着简单，但在管理上却大有讲究。特别是外卖。时间上的比拼，不仅是效率，更关系到客户满意度，对于企业来说生死攸关。也因为如此，电商和外卖企业在配送效率上下足了功夫，其中，人工智能就是制胜的法宝。
要实现高效配送，人工智能要综合考虑很多因素，如骑手、餐厅、送餐地、配送区域、天气等多维因素；餐厅属性（出餐时间、订单量预估）；骑手属性（配送能力、骑手抗压能力）；送餐地属性（热门商圈，电梯快慢）等等，此外还要考虑新单聚包、新包分配及骑手路径规划等，没有人工智能，依靠人脑是没有办法胜任的，所以，快递、外卖的比拼，其实就是人工智能能力的比拼。所谓，Adaboost、TSP就是人工智能所涉及部分算法的基础。
快递、外卖等领域看着很低端，但背后的支撑管理技术确实最前沿！
如此前沿的技术，一方面带来了效率最大化；但另外一方面，对于快递小哥人力资源的挖掘也实现了最大化。但人不是机器，高压之下，快速小哥也要寻求对策，逆行、闯红灯就成为了家常便饭，想怎么骑就怎么骑。
逆行、闯红灯是家常便饭
这不能用快递小哥素质低来概括问题，更重要的还是管理的缺失。应该看到外卖、电商目前都还处于赢利的边缘，并不是高利润行业，外表光鲜，但是其中血汗、甘苦非外界可以体察的。但尽管如此，违章不应该成为效率的捷径。不管是快递小哥、共享单车，逆行都会危及他人，这对企业形象也构成了巨大的伤害！在我们享受便利的同时，也面临幸福的烦恼。毫不夸张的说，快递车辆几乎已经成为了公害，它们会从你的身边呼啸而过，它们会不断地按喇叭，让人不胜其烦提醒孩子谨防快递车辆行驶，已经成为父母必须的功课……，
还不够吗？是时候治理快递、送餐和共享单车违章了！对此，素质教育是一方面，但与此同时，相关企业更要有所作为，对于这些AI武装起来的企业来说，这本是小儿科的事情，Adaboost、TSP都解决了，违章、超速、闯红灯这样的行为，他们不可能不知道。这些企业完全可以采取一些措施，以共享单车为例：每次骑行，客户都有保险，可以规定若有逆行等违章行为，保险失效，此外也可以追加费用，象征性追加收取0.01元，也就是一分钱；对于快递小哥，也可以设立单项奖励，引导快递小哥不超速、不逆行。
治理违章不仅涉及管理问题，企业愿景或者价值观应该是更深层次原因。对于一个企业来说，如果仅仅把赚钱作为发展的硬道理，没有更高的理想和追求，对于类似的事情，就会用素质低加以搪塞。可以说快递小哥违章是一把尺子，可以衡量出企业的未来和高低！对吗？！
