CN111091262A - 配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及信息技术处理领域，公开了一种配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质。方法包括：通过处理器解析来自服务器的划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，组成第一单元集合和第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定目标配送任务所处的基础单元的配送压力，目标配送任务所处的基础单元包括第一单元集合中的基础单元和第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元，并向配送资源发送召回指令。采用本发明的实施方式，提升配送任务的被接起率。

Description

配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及信息技术处理领域，特别涉及一种配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
在配送业务中，存在一种对配送资源的召回方式，即在配送任务生成后，以配送任务为中心，对配送任务一定范围内的配送资源进行召回，也就是令配送任务一定范围内的配送资源对该配送任务进行配送。然而发明人发现相关技术中至少存在如下问题：在对配送任务一定范围内的配送资源进行召回时，仅考虑配送任务的地理位置因素对于召回配送资源的影响，导致召回配送资源的方式不够合理科学，召回的配送资源对配送任务的接起率不均衡。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质，能够根据配送压力的大小对配送资源进行召回，从而提升配送任务的被接起率。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种配送资源召回方法，包括：预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
本发明的实施方式还提供了一种配送资源召回装置，包括：划分模块，用于预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；压力确定模块，用于通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；单元确定模块，用于通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；召回模块，用于通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行：预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的配送资源召回方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。也就是说，本发明实施方式相对于现有技术而言提供了一种个性化的召回配送资源的方式，通过处理器解析预先接收的来自服务器的划分指令，将预设配送区域按照不同的方式进行单元划分，得到预设配送区域对应的具有差异性的至少两种单元集合，且由于单元集合是由划分的基础单元组成的，从而目标配送任务将同时处于至少两种不同基础单元中；当两种不同的基础单元的配送压力存在大小差异时，说明配送压力较小的基础单元对应的配送资源进行配送的压力较小，也就是配送压力较小的基础单元对应的配送资源更容易接起配送任务，从而通过处理器向配送压力较小的基础单元对应的配送资源发送召回指令，综合考虑了配送任务所处的地理位置因素和配送资源被召回的难易程度，使得接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率得到了提升，也就是接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率将逐渐趋于均衡，从而有助于配送任务所处的不同基础单元的配送压力得到平衡，保证了配送任务的配送质量，优化了需要配送服务的客户的体验。
另外，目标配送任务所处的基础单元的数据，包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；所述通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力，包括：通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；上述提供了确定目标配送任务所处的基础单元的配送压力的方式，即通过目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值来反映基础单元的配送压力，从而配送压力的来源真实且丰富，使得获取到的基础单元的配送压力更为准确可靠。
另外，通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长；通过处理器计算得到所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为所述配送任务的压力值；上述提供了一种获取配送任务的压力值的方法，由于配送任务的预测送达时长越长，配送任务所反映的压力值越大，而配送任务的期望送达时长固定，也就是配送任务的预测送达时长与期望送达时长的比值越大，因此配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值可较为直观的反映配送任务的压力值。
另外，通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的特征信息；将所述特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录所述第一预测模型输出的所述配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到，因此第一预测模型能够较为真实准确地对配送任务的送达时长进行预测，预测的送达时长的可参考价值较高。
另外，通过处理器记录所述配送任务的期望送达时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的期望送达时间点；通过处理器分析所述配送任务的期望送达时间点和所述配送任务生成的时间点，确定所述配送任务的期望送达时长。
另外，获取每个配送任务的压力值，包括：通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值；上述提供了另一种获取配送任务的压力值的方法，由于配送任务的预测接起时长越长，说明配送任务越难以被接起，则配送任务所反映的压力值越大，因此配送任务的预测接起时长可较为直观的反映配送任务的压力值。
另外，通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的特征信息；将所述特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录所述第二预测模型输出的所述配送任务的预测接起时长；其中，所述第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到，因此第二预测模型能够较为真实准确地对配送任务的接起时长进行预测，预测的接起时长的可参考价值较高。
另外，向所述配送资源发送召回指令，包括：通过处理器记录所述目标配送任务的数据，将所述目标配送任务的数据传输至所述配送资源对应的客户端；上述提供了一种向配送资源发送召回指令的方式，即将目标配送任务的数据传输至配送资源对应的客户端，以供配送资源查看接收到的配送任务，从而决定是否进行配送。
附图说明
图1是根据本发明第一实施方式的配送资源召回方法的流程图；
图2是根据本发明第一实施方式的第一单元集合的示意图；
图3是根据本发明第一实施方式的第二单元集合的示意图；
图4是根据本发明第一实施方式的多重单元集合的示意图；
图5是根据本发明第一实施方式的步骤102的具体实现流程图；
图6是根据本发明第二实施方式的配送资源召回方法的流程图；
图7是根据本发明第二实施方式的另一种配送资源召回方法的流程图；
图8是根据本发明第三实施方式的配送资源召回装置的结构方框图；
图9是根据本发明第四实施方式的服务器的结构方框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种配送资源召回方法，本实施方式中的配送资源可以为外卖平台上进行点餐配送的骑手、快递平台上进行快递配送的快递员或是完成配送所用到的机器人、无人车等，本实施方式中，以配送资源为骑手为例进行说明；本实施方式中的配送任务可以为外卖平台上的外卖订单、快递平台上的快递订单或是在线购物平台上产生的订单等，本实施方式中，以配送任务为外卖平台上的外卖订单为例进行说明；本实施方式中的预设配送区域，可以理解为预先划定的一片需要开展配送业务的地理区域，可以是商圈对应的地理区域，也可以是若干街道或行政区等组合成的地理区域；本实施方式中的配送资源召回方法的具体流程如图1所示，具体包括：
步骤101，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析划分指令，对预设配送资源进行至少两次单元划分，得到预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合；
步骤102，通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定目标配送任务所处的基础单元的配送压力；
步骤103，通过处理器比较目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
步骤104，通过处理器记录配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向配送资源发送召回指令。
本实施方式中，提供了一种个性化的召回配送资源的方式，通过处理器解析预先接收的来自服务器的划分指令，将预设配送区域按照不同的方式进行单元划分，得到预设配送区域对应的具有差异性的至少两种单元集合，且由于单元集合是由划分的基础单元组成的，从而目标配送任务将同时处于至少两种不同基础单元中；当两种不同的基础单元的配送压力存在大小差异时，说明配送压力较小的基础单元对应的配送资源进行配送的压力较小，也就是配送压力较小的基础单元对应的配送资源更容易接起配送任务，从而通过处理器向配送压力较小的基础单元对应的配送资源发送召回指令，综合考虑了配送任务所处的地理位置因素和配送资源被召回的难易程度，使得接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率得到了提升，也就是接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率将逐渐趋于均衡，从而有助于配送任务所处的不同基础单元的配送压力得到平衡，保证了配送任务的配送质量，优化了需要配送服务的客户的体验。
下面对本实施方式的配送资源召回方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
在步骤101中，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成第一单元集合和第二单元集合的基础单元互不相同；可以理解为，接收到的划分指令中包含了具体的划分方式，通过处理器解析的划分指令将预设配送区域按照不同的方式进行单元划分，得到的若干种单元集合是具有差异性的；本实施方式中，对预设配送区域进行单元划分的次数至少为两次，也就是得到至少两种具有差异性的单元集合，但具体进行单元划分的次数不做具体限制；具体用于划分预设配送区域的基础单元的形状及大小等也不做具体限制，基础单元可以是矩形、圆形或是不规则图形。
在一个实例中，预设配送区域为一片长方形的区域，通过长方形的基础单元，对预设配送区域进行一次单元划分，得到如图2所示的第一单元集合；另通过不规则的基础单元，对预设配送区域再进行一次单元划分，得到如图3所示的第二单元集合；可以毫无意义的从图2和图3获知，组成第一单元集合的基础单元和组成第二单元集合的基础单元互不相同。
在步骤102中，通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定目标配送任务所处的基础单元的配送压力，目标配送任务所处的基础单元包括第一单元集合中的基础单元和第二单元集合中的基础单元；为了便于理解配送任务所处的基础单元，将预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合重叠放置，得到如图4所示的多重单元集合的示意图。以配送任务为外卖订单为例，当外卖订单被生成后，外卖订单处于等待配送状态，外卖订单的地理位置可视为生成外卖订单的商户的地理位置，而商户的地理位置在预设配送区域中是固定可知的，因此可视为外卖订单(即配送任务)在预设配送区域中所处的位置是固定可知的，例如在图4中，黑色实心圆点所表示的为一个外卖订单(即配送任务)所处的位置，由图4可知该配送任务所处的基础单元包括图2中标号为1的长方形基础单元和图3中标号为2的三角形基础单元。
本实施方式中提供了一种确定目标配送任务所处的基础单元的配送压力的方式，即步骤102的具体实现，如图5所示的步骤1021至步骤1022所示，其中，目标配送任务所处的基础单元的数据包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
步骤1021，通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
步骤1022，通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。
具体地说，由于预设配送区域内生成的配送任务落在预设配送区域内的任意位置，因此组成预设配送区域对应的单元集合的每个基础单元的范围内，也可能落有配送任务，即可以理解为基础单元对应的配送任务。而基础单元对应的配送任务在生成后，处于等待配送状态，等待配送的配送任务将会产生对配送资源的压力；基础单元对应的等待配送的配送任务越多，基础单元对应的配送资源将要产生的配送工作量就越多，可以理解为基础单元的配送压力就越大；因此，本实施方式中量化配送任务的压力，并根据基础单元对应的每个配送任务的压力值，来反映基础单元的配送压力。
本实施方式中，配送任务的压力值可通过与配送任务有关的多维度的信息来反映。在一个实例中，当配送任务为外卖平台上的外卖订单时，外卖订单的配送与外卖订单被生成的商户位置、外卖订单等待被配送的目的地、外卖订单被生成的时间、外卖订单的期望送达时间、外卖订单是否被接起、接单骑手与商户间的距离等等多维度的信息有关，因此外卖订单的压力值即可通过上述信息或组合得到反映。例如，对外卖订单被接起的概率进行预测，将预测得到的被接起的概率，作为外卖订单的压力值；若预测得到的接起率较高，说明外卖订单即将被配送的可能性较大，从而其产生的压力较小，也就是其量化的压力值较小；若预测得到的接起率较低，说明外卖订单即将被配送的可能性较低，仍需等待配送资源进行配送，从而其产生的压力较大，也就是其量化的压力值较大。
本实施方式中，可以根据配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值之和或是均值，作为基础单元的配送压力，也可以根据其他方式对每个配送任务的压力值进行数据处理，将处理后得到的压力值作为基础单元的配送压力，在此不作具体限制。
在一个实例中，图4中的配送任务所处的基础单元包括标号为1的长方形基础单元，获取标号为1的长方形基础单元对应的每个配送任务的压力值，为0.5，0.6，0.7；标号为1的长方形基础单元的配送压力可以计算为(0.5+0.6+0.7＝1.8)，也可以计算为(1.8/3＝0.6)；图4中的配送任务所处的基础单元还包括标号为2的三角形基础单元，获取标号为2的三角形基础单元对应的每个配送任务的压力值，为0.8，0.9，0.7；标号为2的三角形基础单元的配送压力可以计算为(0.8+0.9+0.7＝2.4)，也可以计算为(2.4/3＝0.8)。
在步骤103中，通过处理器比较目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；在一个实例中，图4的配送任务所处的标号为1的长方形基础单元的配送压力为0.6，配送任务所处的标号为2的三角形基础单元的配送压力为0.8，可知标号为1的长方形基础单元的配送压力小于标号为2的三角形基础单元的配送压力。
在步骤104中，通过处理器记录配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向配送资源发送召回指令。可以理解的是，当基础单元的配送压力较小时，基础单元对应的配送资源将要产生的配送工作量也较小，从而更容易接起新生成的配送任务，因此记录配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向配送资源发送召回指令，综合考虑了目标配送任务所处的地理位置因素和配送资源接收召回指令的难易程度，使得接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率得到了提升和均衡。在如同步骤103中的实例中，标号为1的长方形基础单元的配送压力小于标号为2的三角形基础单元的配送压力，因此向标号为1的长方形基础单元对应的配送资源发送召回指令。
具体地说，向配送资源发送召回指令，可以理解为：通过处理器记录所述目标配送任务的数据，将所述目标配送任务的数据传输至所述配送资源对应的客户端；例如当配送资源为骑手时，通过处理器记录目标配送任务的数据，例如配送地址、配送内容等，将目标配送任务的数据传输至骑手携带的手机等终端，从而骑手能够通过手机查看接收到的配送任务，并决定是否进行配送。
另外，可以理解的是，目标配送任务所处的基础单元的配送压力并不限制于通过基础单元对应的每个配送任务的压力值来确定，还可通过与基础单元有关的多维度信息来确定。在一个实例中，目标配送任务所处的基础单元的数据包括：目标配送任务所处的基础单元内对应的配送资源的压力值，那么目标配送任务所处的基础单元的配送压力可通过处理器记录的对应的配送资源的压力值来确定；其中，配送资源的压力值可通过与配送资源有关的多维度的信息来反映，例如：配送资源的数量、每个配送资源当前已背单数量、每个配送资源当前的背单能力、每个配送资源的最大背单能力等，也就是配送资源的压力值可通过上述信息或其组合得到反映。在另一个实例中，目标配送任务所处的基础单元的数据包括：目标配送任务所处的基础单元内对应的配送任务的数量及对应的配送资源的数量，那么可通过处理器计算对应的配送任务的数量与对应的配送资源的数量的比值，作为目标配送任务所处的基础单元的的配送压力；若比值越大，说明配送任务的数量要越发大于配送资源的数量，也就是配送资源不足够承接数量较多配送任务，从而其产生的压力较大，也就是其量化的压力值较大；若比值越大，说明配送资源的数量要越发大于配送任务的数量，也就是配送资源可能处于饱和状态，从而其产生的压力较小，也就是其量化的压力值较小。
本实施方式相对于现有技术而言，提供了一种个性化的召回配送资源的方式，通过处理器解析预先接收的来自服务器的划分指令，将预设配送区域按照不同的方式进行单元划分，得到预设配送区域对应的具有差异性的至少两种单元集合，且由于单元集合是由划分的基础单元组成的，从而目标配送任务将同时处于至少两种不同基础单元中；当两种不同的基础单元的配送压力存在大小差异时，说明配送压力较小的基础单元对应的配送资源进行配送的压力较小，也就是配送压力较小的基础单元对应的配送资源更容易接起配送任务，从而通过处理器向配送压力较小的基础单元对应的配送资源发送召回指令，综合考虑了配送任务所处的地理位置因素和配送资源被召回的难易程度，使得接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率得到了提升，也就是接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率将逐渐趋于均衡，从而有助于配送任务所处的不同基础单元的配送压力得到平衡，保证了配送任务的配送质量，优化了需要配送服务的客户的体验。
本发明的第二实施方式涉及一种配送资源召回方法，第二实施方式提供了两种通过处理器记录配送任务的压力值的方式，也就是对第一实施方式中步骤1021的具体实现。本实施方式中的配送资源召回方法如图6及图7所示，下面首先对图6的流程做具体说明。
步骤201，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析划分指令，对预设配送资源进行至少两次单元划分，得到预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合；此步骤与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤202，通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的预测送达时长和期望送达时长。
步骤203，通过处理器计算得到每个配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为每个配送任务的压力值。
具体地说，由于配送任务的预测送达时长越长，配送任务所反映的压力值越大，而配送任务的期望送达时长固定，也就是配送任务的预测送达时长与期望送达时长的比值越大，因此配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值可较为直观的反映配送任务的压力值。
本实施方式中提供了一种通过处理器记录配送任务的预测送达时长的方式，具体如下：
(1)通过处理器记录配送任务的特征信息；
(2)将特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录第一预测模型输出的配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
具体地说，配送任务的特征信息，包括以下维度的信息的任意组合：时间信息(例如配送任务生成时是一周中的第几天、配送任务生成时间的时间片)、配送任务信息(例如配送任务的预计出单时长、配送任务的价格等)、商户信息(例如配送任务的商户周围配送资源的数量及相对距离等)、环境信息(例如当前天气等级、当前时刻等)、配送任务附近配送资源信息(例如配送任务附近配送资源的数量、各配送资源当前背单能力、各配送资源平均接单及送单时长等)等；可以理解的是，有关于配送任务的任何可被收集到的信息，均可作为配送任务的特征信息进行获取，在此不作具体限制；获取的特征信息的维度越丰富，预测得到的配送任务的预测送达时长越为准确。在通过处理器记录到配送任务的特征信息后，将配送任务的特征信息传输到预设的第一预测模型，作为预设的第一预测模型的输入，得到的输出即为该配送任务的预测送达时长。
需要说明的是，预设的用于预测送达时长的第一预测模型是根据配送任务历史的特征信息训练得到的；本实施方式中，第一预测模型可采用xgboost模型，xgboost模型能够增加预测模型的鲁棒性，相较于传统的机器学习算法，速度快、效果好，能处理大规模数据，且支持多种语言和自定义损失函数；由于配送任务可以理解为各种在线平台上生成的配送任务，因此配送任务历史的特征信息可从在线平台存储的历史数据中获取得到，配送任务历史的特征信息包括的信息，可以理解为同上述配送任务的特征信息所包括的各维度的信息的任意组合。在一个实例中，以配送任务为订单为例，配送任务的特征信息及历史的特征信息所包括的具体维度的信息，可如表1所示：
表1
Figure BDA0002242376140000111
Figure BDA0002242376140000121
Figure BDA0002242376140000131
上述数据中涉及的时间片，可以理解为当前时间点所处的一个时间段，比如说，以单位时间为15分钟为例，可以将一天的时间划分为若干个时间片，00：00到00：15为第一个时间片；00：15到00：30为第二个时间片，依次类推。也就是说，在00：15这一时刻会得到第一个时间片，第一个时间片的编号为1，在00：30这一时刻会得到第二个时间片，第二个时间片的编号为2，依次类推；在本实施方式中，区分时间片并对时间片进行编号，将编号的时间片作为表示时间的特征数据，相较于直接将具体时间作为特征数据，更为清晰简洁；且便于根据时间片的编号,对处于同一时间片内的数据进行分类统计。
本实施方式中还提供了一种通过处理器记录配送任务的期望送达时长的方式，具体如下：
(1)通过处理器记录配送任务的期望送达时间点；
(2)通过处理器分析配送任务的期望送达时间点和配送任务生成的时间点，确定配送任务的期望送达时长。
具体地说，配送任务的期望送达时长可以由下单生成配送任务的用户来决定，期望送达时长一般可理解为一个固定值。由于用户在下单生成配送任务的过程中，可以选择配送任务期望被送达的时间点；从而计算配送任务期望被送达的时间点和生成配送任务时的时间点间的差值，可确定配送任务的期望送达时长。在一个实例中，用户下单时选择的配送任务期望被送达的时间点为12：00，而配送任务被生成的时间点为10:30，可计算得到该配送任务的期望送达时长为1.5小时。
在确定配送任务的预测送达时长和期望送达时长后，将配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为配送任务的压力值。在一个实例中，预测得到配送任务的预测送达时长为2小时，期望送达时长为1.5小时，从而该配送任务的压力值为(2/1.5≈1.3)。
步骤204，通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。此步骤与步骤1022大致相同，此处不再赘述。
步骤205，通过处理器比较目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元。此步骤与步骤103大致相同，此处不再赘述。
步骤206，通过处理器记录配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向配送资源发送召回指令。此步骤与步骤104大致相同，此处不再赘述。
本实施方式中的另一种配送资源召回方法还涉及一种通过处理器记录配送任务的压力值的方式，如图7所示，下面对图7的流程做具体说明。
步骤301，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析指令，对预设配送资源进行至少两次单元划分，得到预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合；此步骤与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤302，通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值。
具体地说，由于配送任务的预测接起时长越长，说明配送任务越难以被接起，则配送任务所反映的压力值越大，因此配送任务的预测接起时长可较为直观的反映配送任务的压力值。
本实施方式中提供了一种通过处理器记录配送任务的预测接起时长的方式，具体如下：
(1)通过处理器记录配送任务的特征信息；
(2)将特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录第二预测模型输出的配送任务的预测接起时长；其中，第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
具体地说，配送任务的特征信息，可以理解为同上述“通过处理器记录配送任务的预测送达时长的方式”中涉及的配送任务的特征信息；在通过处理器记录到配送任务的特征信息后，将配送任务的特征信息传输到预设的第二预测模型，作为预设的第二预测模型的输入，得到的输出即为该配送任务的预测接起时长。
需要说明的是，预设的用于预测送达时长的第二预测模型是根据配送任务历史的特征信息训练得到的；本实施方式中，第二预测模型也可采用xgboost模型，配送任务历史的特征信息也可从在线平台存储的历史数据中获取得到，配送任务历史的特征信息，可以理解为同上述“通过处理器记录配送任务的预测送达时长的方式”中涉及的配送任务历史的特征信息，此处不再赘述。
在一个实例中，第二预测模型预测输出的配送任务的预测接起时长为1小时，则将配送任务的压力值记为1。
步骤303，通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。此步骤与步骤1022大致相同，此处不再赘述。
步骤304，通过处理器比较目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元。此步骤与步骤103大致相同，此处不再赘述。
步骤305，通过处理器记录配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向配送资源发送召回指令。此步骤与步骤104大致相同，此处不再赘述。
本实施方式相对于现有技术而言，提供了两种通过处理器记录配送任务的压力值的方式，即根据配送任务的预测送达时长和期望送达时长来计算配送任务的压力值，或是根据配送任务的预测接起时长来作为配送任务的压力值，也就是可以从有关于配送任务的接起和配送等多个角度的信息来直观反映配送任务的压力值。
本发明第三实施方式涉及一种配送资源召回装置，如图8所示，包括：划分模块401，压力确定模块402，单元确定模块403和召回模块404。
划分模块401，用于预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
压力确定模块402，用于通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
单元确定模块403，用于通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
召回模块404，用于通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
在一个实例中，目标配送任务所处的基础单元的数据，包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；压力确定模块402通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力，包括：通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。
在一个实例中，压力确定模块402通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长；通过处理器计算得到所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为所述配送任务的压力值。
在一个实例中，压力确定模块402通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的特征信息；将所述特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录所述第一预测模型输出的所述配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
在一个实例中，压力确定模块402通过处理器记录所述配送任务的期望送达时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的期望送达时间点；通过处理器分析所述配送任务的期望送达时间点和所述配送任务生成的时间点，确定所述配送任务的期望送达时长。
在一个实例中，压力确定模块402通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值。
在一个实例中，压力确定模块402通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，包括：通过处理器记录所述配送任务的特征信息；将所述特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录所述第二预测模型输出的所述配送任务的预测接起时长；其中，所述第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
在一个实例中，召回模块404向所述配送资源发送召回指令，包括：通过处理器记录所述目标配送任务的数据，将所述目标配送任务的数据传输至所述配送资源对应的客户端。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式或第二实施方式的相对应的装置实施例，本实施方式可与第一实施方式或第二实施方式互相配合实施。第一实施方式或第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应的，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式或第二实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第四实施方式涉及一种服务器，如图9所示，该服务器包括至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502；以及，与配送资源召回装置通信连接的通信组件503，通信组件503在处理器501的控制下接收和发送数据；其中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行以实现：预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
具体地，该服务器包括：一个或多个处理器501以及存储器502，图9中以一个处理器501为例。处理器501、存储器502可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。存储器502作为一种计算机可读存储介质，可用于存储计算机软件程序、计算机可执行程序以及模块。处理器501通过运行存储在存储器502中的计算机软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述配送资源召回方法。
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施方式中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器502中，当被一个或者多个处理器501执行时，执行上述任意方法实施方式中的配送资源召回方法。
上述产品可执行本申请实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施方式所提供的方法。
在本实施方式中，预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。也就是说，本实施方式提供了一种个性化的召回配送资源的方式，通过处理器解析预先接收的来自服务器的划分指令，将预设配送区域按照不同的方式进行单元划分，得到预设配送区域对应的具有差异性的至少两种单元集合，且由于单元集合是由划分的基础单元组成的，从而目标配送任务将同时处于至少两种不同基础单元中；当两种不同的基础单元的配送压力存在大小差异时，说明配送压力较小的基础单元对应的配送资源进行配送的压力较小，也就是配送压力较小的基础单元对应的配送资源更容易接起配送任务，从而通过处理器向配送压力较小的基础单元对应的配送资源发送召回指令，综合考虑了配送任务所处的地理位置因素和配送资源被召回的难易程度，使得接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率得到了提升，也就是接收召回指令的配送资源对配送任务的接起率将逐渐趋于均衡，从而有助于配送任务所处的不同基础单元的配送压力得到平衡，保证了配送任务的配送质量，优化了需要配送服务的客户的体验。
本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述配送资源召回方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述配送资源召回方法实施例中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
本申请实施例公开了A1.一种配送资源召回方法，包括：
预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
A2.如A1所述的配送资源召回方法，所述目标配送任务所处的基础单元的数据，包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
所述通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力，包括：
通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；
或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。
A3.如A2所述的配送资源召回方法，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长；
通过处理器计算得到所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为所述配送任务的压力值。
A4.如A3所述的配送资源召回方法，所述通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录所述第一预测模型输出的所述配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
A5.如A3所述的配送资源召回方法，所述通过处理器记录所述配送任务的期望送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的期望送达时间点；
通过处理器分析所述配送任务的期望送达时间点和所述配送任务生成的时间点，确定所述配送任务的期望送达时长。
A6.如A2所述的配送资源召回方法，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值。
A7.如A6所述的配送资源召回方法，所述通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录所述第二预测模型输出的所述配送任务的预测接起时长；其中，所述第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
A8.如A1所述的配送资源召回方法，所述向所述配送资源发送召回指令，包括：
通过处理器记录所述目标配送任务的数据，将所述目标配送任务的数据传输至所述配送资源对应的客户端。
本申请实施例公开了B1.一种配送资源召回装置，包括：
划分模块，用于预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
压力确定模块，用于通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
单元确定模块，用于通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
召回模块，用于通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
本申请实施例公开了C1.一种服务器，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行：
预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
C2.如C1所述的服务器，所述目标配送任务所处的基础单元的数据，包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
所述通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力，包括：
通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；
或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。
C3.如C2所述的服务器，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长；
通过处理器计算得到所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为所述配送任务的压力值。
C4.如C3所述的服务器，所述通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录所述第一预测模型输出的所述配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
C5.如C3所述的服务器，所述通过处理器记录所述配送任务的期望送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的期望送达时间点；
通过处理器分析所述配送任务的期望送达时间点和所述配送任务生成的时间点，确定所述配送任务的期望送达时长。
C6.如C2所述的服务器，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值。
C7.如C6所述的服务器，所述通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录所述第二预测模型输出的所述配送任务的预测接起时长；其中，所述第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
C8.如C1所述的服务器，所述向所述配送资源发送召回指令，包括：
通过处理器记录所述目标配送任务的数据，将所述目标配送任务的数据传输至所述配送资源对应的客户端。
本申请实施例公开了D1.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现A1-A8任一项所述的配送资源召回方法。

Claims (10)

1.一种配送资源召回方法，其特征在于，包括：
预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
2.根据权利要求1所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述目标配送任务所处的基础单元的数据，包括：所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
所述通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力，包括：
通过处理器记录所述目标配送任务所处的基础单元对应的每个配送任务的压力值；
通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值之和作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力；
或是通过处理器计算得到所述每个配送任务的压力值的均值作为所述配送任务所处的基础单元的配送压力。
3.根据权利要求2所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长；
通过处理器计算得到所述配送任务的预测送达时长和期望送达时长的比值作为所述配送任务的压力值。
4.根据权利要求3所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述通过处理器记录所述配送任务的预测送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测送达时长的第一预测模型，记录所述第一预测模型输出的所述配送任务的预测送达时长；其中，所述第一预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
5.根据权利要求3所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述通过处理器记录所述配送任务的期望送达时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的期望送达时间点；
通过处理器分析所述配送任务的期望送达时间点和所述配送任务生成的时间点，确定所述配送任务的期望送达时长。
6.根据权利要求2所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述通过处理器记录每个配送任务的压力值，包括：
通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，将所述配送任务的预测接起时长作为所述配送任务的压力值。
7.根据权利要求6所述的配送资源召回方法，其特征在于，所述通过处理器记录所述配送任务的预测接起时长，包括：
通过处理器记录所述配送任务的特征信息；
将所述特征信息传输到预设的用于预测接起时长的第二预测模型，记录所述第二预测模型输出的所述配送任务的预测接起时长；其中，所述第二预测模型根据配送任务历史的特征信息训练得到。
8.一种配送资源召回装置，其特征在于，包括：
划分模块，用于预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
压力确定模块，用于通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
单元确定模块，用于通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
召回模块，用于通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行：
预先接收来自服务器的划分指令，通过处理器解析所述划分指令，对预设配送区域进行至少两次单元划分，得到所述预设配送区域对应的第一单元集合和第二单元集合，其中，组成所述第一单元集合和所述第二单元集合的基础单元互不相同；
通过处理器记录目标配送任务所处的基础单元的数据，确定所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力；其中，所述目标配送任务所处的基础单元包括所述第一单元集合中的基础单元和所述第二单元集合中的基础单元；
通过处理器比较所述目标配送任务所处的基础单元的配送压力并自动确定配送压力较小的基础单元；
通过处理器记录所述配送压力较小的基础单元对应的配送资源，并向所述配送资源发送召回指令。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的配送资源召回方法。
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