CN105868949B - 物流配送调度方法以及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种物流配送调度方法以及装置。其中方法包括：获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取每个物流商圈中的商户位置信息和用户信息；根据商户位置信息获取商户的配送信息，并根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息；根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线；根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。该方法能够更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

Description

物流配送调度方法以及装置

技术领域

本发明涉及物流调度技术领域，尤其涉及一种物流配送调度方法以及装置。

背景技术

随着互联网技术的快速发展以及人们生活水平的不断提高，越来越多的外卖应用被广大用户所使用，用户可以通过外卖应用足不出户即可购买到自己所需的产品，如即时食品。例如，用户可以通过外卖应用购买即时食品，在商家接受用户针对该即时食品的订单之后，外卖应用所在平台可调度配送车辆去商家取货以给该用户进行配送。

然而，目前外卖应用所在平台一般采用固定的时间、固定地点、固定次数的点对点配送模式对配送车辆进行调度配送，或者，采用手动调度方式，根据订单商户和用户指定最近的配送车辆进行配送。

但是目前存在的问题是：上述采用点对点固定时间、固定地点、固定次数的配送方式，很难根据订单数量的多少做出适配，例如，如果订单量过少，会造成物流成本的浪费，如果订单量过多，会造成配送压力上涨，配送时间也很难保证；上述人工调度方式很难有参考方向，存在盲目指派的可能。

发明内容

本发明的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的第一个目的在于提出一种物流配送调度方法。该方法能够更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

本发明的第二个目的在于提出一种物流配送调度装置。

为达上述目的，本发明第一方面实施例的物流配送调度方法，包括：获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据所述历史物流配送信息获取位于所述每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息；根据所述商户位置信息获取所述商户的配送信息，并根据所述商户的配送信息以及所述用户信息计算所述商户与所述用户之间的权重信息；根据所述商户与所述用户之间的权重信息生成班车模式调度路线；根据所述班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。

本发明实施例的物流配送调度方法，获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取每个物流商圈中的商户位置信息和用户信息，之后，根据商户位置信息获取商户的配送信息，并根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息，然后，根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线，最后，根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。即根据商户信息和用户信息等多方面数据信息，通过大数据的技术，挖掘出基于商户POI的点对点的、动态的班车物流调度配送方式，相比现有的物流调度方式，本发明对商圈POI的划分是基于物流大数据进行挖掘，更具解释性；同时，通过采取将大量商户和用户的配送数据根据相应的算法产出点对点、动态的班车配送模式，能更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

为达上述目的，本发明第二方面实施例的物流配送调度装置，包括：第一获取模块，用于获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据所述历史物流配送信息获取位于所述每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息；第二获取模块，用于根据所述商户位置信息获取所述商户的配送信息；计算模块，用于根据所述商户的配送信息以及所述用户信息计算所述商户与所述用户之间的权重信息；生成模块，用于根据所述商户与所述用户之间的权重信息生成班车模式调度路线；调度模块，用于根据所述班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。

本发明实施例的物流配送调度装置，过第一获取模块获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取每个物流商圈中的商户位置信息和用户信息，第二获取模块根据商户位置信息获取商户的配送信息，计算模块根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息，生成模块根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线，调度模块根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。即根据商户信息和用户信息等多方面数据信息，通过大数据的技术，挖掘出基于商户POI的点对点的、动态的班车物流调度配送方式，相比现有的物流调度方式，本发明对商圈POI的划分是基于物流大数据进行挖掘，更具解释性；同时，通过采取将大量商户和用户的配送数据根据相应的算法产出点对点、动态的班车配送模式，能更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的物流配送调度方法的流程图；

图2是根据本发明另一个实施例的物流配送调度方法的流程图；

图3根据本发明一个实施例的物流配送调度方法的示例图；

图4是根据本发明一个实施例的物流配送调度装置的结构框图；

图5是根据本发明另一个实施例的物流配送调度装置的结构框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的物流配送调度方法以及装置。

图1是根据本发明一个实施例的物流配送调度方法的流程图。如图1所示，该物流配送调度方法可以包括：

S101，获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取位于每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息。

其中，物流商圈可以理解为以某个商户的地理位置为中心、一定距离为半径的区域，该区域中可理解是商户、用户的集中区域。其中，该物流商圈可以是预先根据城市的POI(Point of Interest，信息点)对该城市进行划分来得到的，具体实现过程可参考后续实施例的描述。

具体而言，在本发明的实施例中，可先确定该城市中的每个物流商圈，之后，可获取该物流商圈中的历史物流配送信息，然后，根据历史物流配送信息，通过数据挖掘聚类方式从每个物流商圈中获取商户的商户位置信息和用户的用户信息。其中，在本发明的实施例中，该历史物流配送信息可包括但不限于历史订单数据、用户数据、商户数据、商户距离和配送时长等。其中，该商户距离可理解为针对当前订单，该当前订单中用户的当前位置到该商户之间的距离。

也就是说，可根据每个物流商圈中历史的订单数据(如订单个数、订单商户、用户)、用户数据(如用户人数、用户地址信息)、商户数据(如商户个数、商户地址信息)、商户距离、配送时长(配送该货物所需要的时长)等信息，利用数据挖掘聚类方法从该物流商圈中找出位于该物流商圈的POI商户和POI用户。作为一种示例，该数据挖掘聚类方式可为kmeans方法，如可根据每个物流商圈中的历史物流配送信息，通过kmeans方法对位于该物流商圈中的商户和用户进行归类，以得到该物流商圈中的POI商户和POI用户。

可以理解，上述kmeans方法只是给出了数据挖掘聚类方式中的一种示例，并不能作为是对本发明的具体限定。也就是说，还可通过其他数据挖掘聚类方式来对位于物流商圈中的商户和用户进行归类，例如，KNN(K Nearest Neighbours，K最近邻分类算法)方法、SVM(Support Vector Machine，支持向量机)方法等。

S102，根据商户位置信息获取商户的配送信息，并根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息。

其中，在本发明的实施例中，该配送信息可包括但不限于商户每个时间段的订单数量、商户出餐时间、商户距离和配送车辆配送时长等。其中，该商户距离可理解为针对当前订单，该当前订单中用户的当前位置到该商户之间的距离。

也就是说，可根据商户位置信息获取该商户POI信息，并根据POI商户每个时间段的订单量、商户出餐时间、商户距离、配送时长等数据，计算出POI商户和用户之间的权重。例如，订单量越多、商户出餐时间越短、商户距离越短、配送时长越短的POI商户，则该POI商户与该商户对应的用户之间的权重值就越大，反之，如订单量越少、商户出餐时间越长、配送时长越长的POI商户，则该POI商户与该商户对应的用户之间的权重值越小。

S103，根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线。

具体地，根据POI商户和用户的权重信息利用相应的算法，计算出点对点、多趟的、动态的、最优的物流调度路线。可以理解，该班车模式调度路线可具有点对点的、多趟的、动态的物流配送特点。

例如，可根据商户与用户之间的权重信息通过KM算法，从商户与用户组成的二分图中找出具有最大权匹配的路线，从而得到点对点、多趟的、动态的、最优的物流调度路线。

S104，根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。

具体地，在得到班车模式调度路线之后，可安排合适的配送车辆按照班车模式的调度路线进行点对点、动态的配送。

进一步地，可预先根据城市的POI信息点对该城市进行划分来得到该城市的物流商圈。具体地，在本发明的一个实施例中，如图2所示，在获取每个物流商圈中的历史物流配送信息(即步骤S101)之前，该物流配送调度方法还可包括：

S201，获取每个城市的POI信息点，并根据POI信息点，参考商圈划分因素对每个城市进行商圈划分以获得每个城市中的物流商圈。

其中，在本发明的实施例中，该POI信息点可包含名称、类别、经度、纬度等四方面信息，例如，某个商户POI信息点，则该信息点可包括该商户的名称、该商户所属的类别(如超市、或商场、或美食城等)、该商户所在的经纬度坐标点等。

此外，该商圈划分因素可包括但不限于商圈的大小、商户大小、商圈的订单数量和商圈的用户数量等。

具体地，可先获取每个城市的POI信息点，例如，可从互联网上的地图网站上获取该城市的POI信息点，或者，从历史物理配送数据中获取历史订单中的用户地理位置信息和商户地理位置信息，并根据用户地理位置信息和商户地理位置信息获取对应的POI信息点，之后，可根据该POI信息点对该城市以物流商圈为维度进行划分，其中，该划分的方式需要参考商圈的大小、商户大小、订单数量、用户数量等方面的因素。也就是说，可根据POI信息点，按照商圈的大小、商户大小、订单以及用户的密集程度来对城市进行商圈划分，例如，某个地方商户、用户比较密集、和/或该地方的订单比较密集时，可将该地方划为一个物流商圈。由此，通过上述方法可以将每个城市划分成多个物流商圈，以便通过物流商圈中的物流调度配送数据进行数据挖掘，以生成班车模式调度路线。

可以看出，如图3所示，本发明实施例的物流配送调度方法，首先，可根据城市的POI信息点，对每个城市以物流商圈为维度进行划分，划分的方式需要参考商圈的大小，商户大小，订单数量，用户数量等方面的因素。之后，可根据每个物流商圈中历史的订单数据、用户数据、商户数据、商户距离、配送时长等信息利用数据挖掘聚类方法(如kmeans等)，找出该物流商圈中的poi商户和用户。之后，可根据poi商户每个时间段的订单量、商户出餐时间、商户距离、配送车辆配送时长等数据，计算出poi商户和用户之间的权重信息。然后，根据poi商户和用户的权重信息利用相应的算法，计算出点对点、多趟的、动态的、最优的班车模式调度路线。最后，安排合适的配送车辆，按照班车模式调度路线进行点对点、动态的配送。

综上，本发明实施例的物流配送调度方法，通过从现有的物流数据中挖掘出新的调度配送模式，如班车模式，即基于点对点的、多趟的、动态的物流配送方式。可以理解，本发明实施例的物流配送调度方法可适用于O2O平台、电商物流平台等多个应用场景。另外，本发明实施例的物流配送调度方法通过班车模式调度路线进行物流调度，能够有效地降低物流成本，高效服务外卖应用平台。

需要说明的是，在本发明的一个实施例中，可周期性地获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并对历史物流配送信息进行数据挖掘以更新班车模式调度路线。也就是说，可定期对历史物流配送信息进行数据分析以不断更新班车模式调度路线，实现了根据poi商圈的配送数据，实时产出动态的班车配送路线，避免固定时间、固定地点的点对点配送带来的物流成本浪费。

本发明实施例的物流配送调度方法，获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取每个物流商圈中的商户位置信息和用户信息，之后，根据商户位置信息获取商户的配送信息，并根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息，然后，根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线，最后，根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。即根据商户信息和用户信息等多方面数据信息，通过大数据的技术，挖掘出基于商户POI的点对点的、动态的班车物流调度配送方式，相比现有的物流调度方式，本发明对商圈POI的划分是基于物流大数据进行挖掘，更具解释性；同时，通过采取将大量商户和用户的配送数据根据相应的算法产出点对点、动态的班车配送模式，能更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种物流配送调度装置。

图4是根据本发明一个实施例的物流配送调度装置的结构框图。如图4所示，该物流配送调度装置可以包括：第一获取模块10、第二获取模块20、计算模块30、生成模块40和调度模块50。

其中，第一获取模块10用于获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取位于每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息。

其中，物流商圈可以理解为以某个商户的地理位置为中心、一定距离为半径的区域，该区域中可理解是商户、用户的集中区域。其中，该物流商圈可以是预先根据城市的POI信息点对该城市进行划分来得到的，具体实现过程可参考后续实施例的描述。

第一获取模块10还用于根据历史物流配送信息，通过数据挖掘聚类方式从每个物流商圈中获取商户的商户位置信息和用户的用户信息。其中，在本发明的实施例中，该历史物流配送信息可包括但不限于历史订单数据、用户数据、商户数据、商户距离和配送时长等。其中，该商户距离可理解为针对当前订单，该当前订单中用户的当前位置到该商户之间的距离。

也就是说，可根据每个物流商圈中历史的订单数据(如订单个数、订单商户、用户)、用户数据(如用户人数、用户地址信息)、商户数据(如商户个数、商户地址信息)、商户距离、配送时长(配送该货物所需要的时长)等信息，利用数据挖掘聚类方法从该物流商圈中找出位于该物流商圈的POI商户和POI用户。作为一种示例，该数据挖掘聚类方式可为kmeans方法，如可根据每个物流商圈中的历史物流配送信息，通过kmeans方法对位于该物流商圈中的商户和用户进行归类，以得到该物流商圈中的POI商户和POI用户。

可以理解，上述kmeans方法只是给出了数据挖掘聚类方式中的一种示例，并不能作为是对本发明的具体限定。也就是说，还可通过其他数据挖掘聚类方式来对位于物流商圈中的商户和用户进行归类，例如，KNN方法、SVM方法等。

第二获取模块20用于根据商户位置信息获取商户的配送信息。其中，在本发明的实施例中，该配送信息可包括但不限于商户每个时间段的订单数量、商户出餐时间、商户距离和配送车辆配送时长等。其中，该商户距离可理解为针对当前订单，该当前订单中用户的当前位置到该商户之间的距离。

计算模块30用于根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息。也就是说，计算模块30可根据商户位置信息获取该商户POI信息，并根据POI商户每个时间段的订单量、商户出餐时间、商户距离、配送时长等数据，计算出POI商户和用户之间的权重。例如，订单量越多、商户出餐时间越短、商户距离越短、配送时长越短的POI商户，则该POI商户与该商户对应的用户之间的权重值就越大，反之，如订单量越少、商户出餐时间越长、配送时长越长的POI商户，则该POI商户与该商户对应的用户之间的权重值越小。

生成模块40用于根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线。更具体地，生成模块40根据POI商户和用户的权重信息利用相应的算法，计算出点对点、多趟的、动态的、最优的物流调度路线。可以理解，该班车模式调度路线可具有点对点的、多趟的、动态的物流配送特点。例如，生成模块40可根据商户与用户之间的权重信息通过KM算法，从商户与用户组成的二分图中找出具有最大权匹配的路线，从而得到点对点、多趟的、动态的、最优的物流调度路线。

调度模块50用于根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。更具体地，调度模块50在生成模块40得到班车模式调度路线之后，可安排合适的配送车辆按照班车模式的调度路线进行点对点、动态的配送。

进一步地，可预先根据城市的POI信息点对该城市进行划分来得到该城市的物流商圈。具体地，在本发明的一个实施例中，如图5所示，该物流配送调度装置还可包括：第三获取模块60和划分模块70。

其中，第三获取模块60用于在获取每个物流商圈中的历史物流配送信息之前，获取每个城市的POI信息点。其中，在本发明的实施例中，该POI信息点可包含名称、类别、经度、纬度等四方面信息，例如，某个商户POI信息点，则该信息点可包括该商户的名称、该商户所属的类别(如超市、或商场、或美食城等)、该商户所在的经纬度坐标点等。

划分模块70用于根据POI信息点，参考商圈划分因素对每个城市进行商圈划分以获得每个城市中的物流商圈。其中，该商圈划分因素可包括但不限于商圈的大小、商户大小、商圈的订单数量和商圈的用户数量等。

更具体地，第三获取模块60可先获取每个城市的POI信息点，例如，可从互联网上的地图网站上获取该城市的POI信息点，或者，从历史物理配送数据中获取历史订单中的用户地理位置信息和商户地理位置信息，并根据用户地理位置信息和商户地理位置信息获取对应的POI信息点。之后，划分模块70可根据该POI信息点对该城市以物流商圈为维度进行划分，其中，该划分的方式需要参考商圈的大小、商户大小、订单数量、用户数量等方面的因素。也就是说，划分模块70可根据POI信息点，按照商圈的大小、商户大小、订单以及用户的密集程度来对城市进行商圈划分，例如，某个地方商户、用户比较密集、和/或该地方的订单比较密集时，可将该地方划为一个物流商圈。由此，通过上述方式可以将每个城市划分成多个物流商圈，以便通过物流商圈中的物流调度配送数据进行数据挖掘，以生成班车模式调度路线。

本发明实施例的物流配送调度装置，通过第一获取模块获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据历史物流配送信息获取每个物流商圈中的商户位置信息和用户信息，第二获取模块根据商户位置信息获取商户的配送信息，计算模块根据商户的配送信息以及用户信息计算商户与用户之间的权重信息，生成模块根据商户与用户之间的权重信息生成班车模式调度路线，调度模块根据班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度。即根据商户信息和用户信息等多方面数据信息，通过大数据的技术，挖掘出基于商户POI的点对点的、动态的班车物流调度配送方式，相比现有的物流调度方式，本发明对商圈POI的划分是基于物流大数据进行挖掘，更具解释性；同时，通过采取将大量商户和用户的配送数据根据相应的算法产出点对点、动态的班车配送模式，能更好的平衡物流运力成本，避免不合理调度带来的运力浪费，对物流调度有明确的指导意义，有效地降低物流调度成本。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种物流配送调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据所述历史物流配送信息获取位于所述每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息；

根据所述商户位置信息获取所述商户的配送信息，其中，所述配送信息包括商户每个时间段的订单数量、商户出餐时间、商户距离和配送车辆配送时长；

根据所述商户的配送信息以及所述用户信息计算所述商户与所述用户之间的权重信息，其中，订单量越多、商户出餐时间越短、商户距离越短、配送时长越短的商户，则商户与商户对应的用户之间的权重值就越大，反之，订单量越少、商户出餐时间越长、配送时长越长的商户，则商户与商户对应的用户之间的权重值越小；

根据所述商户与所述用户之间的权重信息生成班车模式调度路线；其中，所述班车模式调度路线具有点对点的、多趟的、动态的物流配送特点；

根据所述班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度；

其中，所述根据所述商户与所述用户之间的权重信息生成班车模式调度路线具体包括：

根据所述商户与所述用户之间的权重信息，通过KM算法从商户与用户组成的二分图中找出具有最大权匹配的路线作为所述班车模式调度路线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取每个物流商圈中的历史物流配送信息之前，还包括：

获取每个城市的POI信息点，并根据所述POI信息点，参考商圈划分因素对所述每个城市进行商圈划分以获得所述每个城市中的物流商圈。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述商圈划分因素包括商圈的大小、商户大小、所述商圈的订单数量和所述商圈的用户数量。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史物流配送信息包括历史订单数据、用户数据、商户数据、商户距离和配送时长。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史物流配送信息获取位于所述每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息，包括：

根据所述历史物流配送信息，通过数据挖掘聚类方式从所述每个物流商圈中获取所述商户的商户位置信息和所述用户的用户信息。

6.一种物流配送调度装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取每个物流商圈中的历史物流配送信息，并根据所述历史物流配送信息获取位于所述每个物流商圈中的商户的商户位置信息和用户的用户信息；

第二获取模块，用于根据所述商户位置信息获取所述商户的配送信息，其中，所述配送信息包括商户每个时间段的订单数量、商户出餐时间、商户距离和配送车辆配送时长；

计算模块，用于根据所述商户的配送信息以及所述用户信息计算所述商户与所述用户之间的权重信息，其中，订单量越多、商户出餐时间越短、商户距离越短、配送时长越短的商户，则商户与商户对应的用户之间的权重值就越大，反之，订单量越少、商户出餐时间越长、配送时长越长的商户，则商户与商户对应的用户之间的权重值越小；

生成模块，用于根据所述商户与所述用户之间的权重信息生成班车模式调度路线；其中，所述班车模式调度路线具有点对点的、多趟的、动态的物流配送特点；

调度模块，用于根据所述班车模式调度路线对配送车辆进行物流调度；

其中，所述生成模块具体用于：

根据所述商户与所述用户之间的权重信息，通过KM算法从商户与用户组成的二分图中找出具有最大权匹配的路线作为所述班车模式调度路线。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

第三获取模块，用于在获取每个物流商圈中的历史物流配送信息之前，获取每个城市的POI信息点；

划分模块，用于根据所述POI信息点，参考商圈划分因素对所述每个城市进行商圈划分以获得所述每个城市中的物流商圈。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，其中，所述商圈划分因素包括商圈的大小、商户大小、所述商圈的订单数量和所述商圈的用户数量。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述历史物流配送信息包括历史订单数据、用户数据、商户数据、商户距离和配送时长。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块还用于：

根据所述历史物流配送信息，通过数据挖掘聚类方式从所述每个物流商圈中获取所述商户的商户位置信息和所述用户的用户信息。

11.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至5中任一项所述的物流配送调度方法。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的物流配送调度方法。

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