CN108022060B - 物流网络的负载参数优化方法及装置 - Google Patents

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Abstract

一种物流网络的负载参数优化方法及装置，所述方法包括：服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。

Description

物流网络的负载参数优化方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网数据处理领域，尤其涉及一种物流网络的负载参数优化方法及装置、负载管理方法及装置。
背景技术
随着电子商务的不断发展，物流环节的管理工作越来越重要。目前，与多个快递公司合作的物流管理服务商可以为这些快递公司提供物流管理服务。举例而言，在销售平台进行促销等活动时，物流管理服务商通过物流管理系统可以为每个快递公司预先设置在相应物流线路上的订单量，进而指示每个快递公司进行快递资源的合理分配。其中，物流管理系统可以根据经验数据和销售平台的历史销售数据为每个快递公司预估在相应物流线路上的订单量。
然而，在相关技术中，当根据经验数据和历史销售数据预估的订单量和销售平台的实际销售情况偏差较大时，物流管理系统多数情况都是在发生问题后，被动知道某条物流线路的订单量预估偏大，导致产生资源浪费，亦或某条物流线路的订单量预估偏小，导致对订单的配送时效产生较大影响，无法及时把包裹按照承诺时效送到买家用户手里，无法自动预警快递能力出现瓶颈不能配送包裹的情况；而且，物流管理系统不能自动实时调整预估的订单量。即目前的物流管理系统的订单量预配置方式不能合理、最大化使用快递资源。
发明内容
以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
本申请实施例提供一种物流网络的负载参数优化方法及装置、负载管理方法及装置，能够实现提前预警存在配送瓶颈的物流线路。
本申请实施例提供一种物流网络的负载参数优化方法，包括：
服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，目标负载参数包括：目标交易量；预设负载参数包括：预设交易量。
其中，目标交易量的体现形式包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比；第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比；第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占所述目标物流执行对象的目标交易总量的百分比；
预设交易量的体现形式包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比；第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比；第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占所述物流执行对象的预设交易总量的百分比。
其中，所述根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，包括：
根据所述第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及所述目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
其中，所述服务器通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
其中，所述对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果，包括：
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
其中，所述分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数，包括：
针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，所述根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，包括：周期性根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
其中，所述负载参数优化方法还包括：在确定需要调整所述目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整所述预设负载参数。
其中，所述获取数据对象的第一交易信息，包括：
获取数据对象的收货地址信息；根据所述收货地址信息，确定目标物流线路。
本申请实施例还提供一种物流网络的负载参数优化装置，包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
第一处理模块，用于根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，目标负载参数包括：目标交易量；预设负载参数包括：预设交易量。
其中，目标交易量的体现形式包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比；第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比；第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占所述目标物流执行对象的目标交易总量的百分比；
预设交易量的体现形式包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比；第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比；第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占所述物流执行对象的预设交易总量的百分比。
其中，所述第一处理模块，用于通过以下方式根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数：
根据所述第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及所述目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
其中，所述提供模块，用于通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
其中，所述比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
其中，所述第二处理模块，用于针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，所述第一处理模块，用于周期性根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
其中，所述负载参数优化装置还包括：调整模块，用于在所述第二处理模块确定需要调整所述目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整所述预设负载参数。
本申请实施例还提供一种物流网络的负载管理方法，包括：
服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配物流执行对象的物流资源。
其中，所述负载管理方法还包括：根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
本申请实施例还提供一种物流网络的负载管理装置，包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
第一处理模块，用于根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
指示模块，用于根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配所述物流执行对象的物流资源。
其中，所述负载管理装置还包括：分配模块，用于根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
本申请实施例还提供一种数据处理电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储物流网络的负载参数优化程序，所述物流网络的负载参数优化程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
本申请实施例还提供一种数据处理电子设备，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储物流网络的负载管理程序，所述物流网络的负载管理程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配所述物流执行对象的物流资源。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时实现上述的物流网络的负载参数优化方法。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被执行时实现上述的物流网络的负载管理方法。
在本申请实施例中，服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。本申请实施例通过对数据对象的第一交易信息进行分析，得到目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，根据目标负载参数和预设负载参数的比较结果，判断哪个物流执行对象在哪条物流线路存在配送瓶颈或者资源浪费情况，对存在配送瓶颈的物流线路进行提前预警。进一步地，本申请实施例还能够根据目标负载参数和预设负载参数的比较结果，动态调整物流执行对象在物流线路上的预设负载参数，从而实现合理最大化地使用物流资源。
当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所有优点。
在阅读并理解了附图和详细描述后，可以明白其他方面。
附图说明
图1为本申请实施例一的物流网络的负载参数优化方法的流程图；
图2为本申请实施例二的物流网络的负载参数优化方法的流程图；
图3为本申请实施例二的物流网络的负载参数优化方法的应用示意图；
图4为本申请实施例三的物流网络的负载参数优化装置的示意图；
图5为本申请实施例四的物流网络的负载管理方法的流程图；
图6为本申请实施例四的物流网络的负载管理方法的应用示意图；
图7为本申请实施例五的物流网络的负载管理装置的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请实施例进行详细说明，应当理解，以下所说明的实施例仅用于说明和解释本申请，并不用于限定本申请。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
需要说明的是，如果不冲突，本申请实施例以及实施例中的特征可以相互结合，均在本申请的保护范围之内。另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
一些实施方式中，执行物流网络的负载参数优化方法或者负载管理方法的计算设备可包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存(memory)。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。内存可能包括模块1，模块2，……，模块N(N为大于2的整数)。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动存储介质。存储介质可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
下面先对本申请中出现的概念进行说明。
数据对象：在本申请中，指商品等可以用于交易的对象。
交易信息：在本申请中，指数据对象的订单信息，例如可以包括：订单数目、订单的收货地址信息、订单中的数据对象信息、商家信息、订单的配送信息等。
物流执行对象：在本申请中，一个物流执行对象指的是一个能够提供物流服务的主体，例如，独立的物流公司(如申通、圆通、顺丰速运等)、商家或销售平台自有的物流机构等等。
物流线路：在本申请中，物流网络包括多条物流线路，每条物流线路可以指数据对象所在的仓库至收货目的地的路径。其中，收货目的地可以为收货地址对应的市或区或街道。
在本申请中，物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系可以包括以下两个方面：一方面，每个物流执行对象都拥有自己的物流网络，也就是说，每个物流执行对象都拥有自己的物流线路集，即每个物流执行对象可以和一条或多条物流线路关联；另一方面，对于一条确定的物流线路，可能有多个物流执行对象都能够提供针对该条物流线路的服务，即每条物流线路可以和一个或多个物流执行对象关联。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的物流网络的负载参数优化方法的流程图。本实施例提供的负载参数优化方法可以应用在能够提供物流管理服务的服务器，例如物流服务器。
如图1所示，本实施例提供的负载参数优化方法，包括以下步骤：
步骤101：服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数。
其中，物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系可以包括一个或多个物流执行对象与一条或多条物流线路之间的关联关系。
其中，可以在物流网络中预设一个或多个物流执行对象提供物流服务。预设的物流执行对象例如可以是和物流管理服务商合作的一个或多个快递公司，例如，申通、圆通等。
其中，物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系可以是预设的。例如，根据物流管理服务商与物流执行对象之间的协商结果或者合作合同，确定物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系。
其中，预设负载参数可以包括：预设交易量；预设交易量的体现形式可以包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比。
其中，第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比。全体物流执行对象的预设交易总量为全体物流执行对象在所关联的全部物流线路上的预设交易量之和。
第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占这个物流执行对象的预设交易总量的百分比。一个物流执行对象的预设交易总量为这个物流执行对象在所关联的全部物流线路上的预设交易量之和。
一些实现方式中，服务器可以通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
其中，第二交易信息可以包括预定时长内的已售信息。例如，可以根据销售平台在去年双十一期间的已售信息，预估今年双十一期间的销售信息，再根据预估的今年双十一期间的销售信息，预估今年双十一期间物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量；或者，可以根据非促销时期(例如一周或一个月)之前的一段时间(例如，前两周或前两个月)内的已售信息，预估非促销时期的销售信息，再根据预估的非促销时期的销售信息，预估非促销时期物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。举例而言，预估的销售信息可以包括：卖家用户信息、每个卖家用户的订单量以及对应的收货地信息。之后，根据预估的销售信息，结合卖家用户使用的仓库信息以及仓库的覆盖范围信息，可以得到每个仓库的预估交易量(比如，预估出库量)；根据仓库和物流线路的关系以及物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，可以确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预估交易量，将相应物流线路上的预估交易量作为这个物流执行对象在所关联的这条物流线路上的预设交易量。
一些实现方式中，物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量也可以根据预设时长内仓库的出库信息确定。其中，出库信息可以包括：仓库信息、仓库的出库量以及对应的收货地信息。此时，可以根据出库信息，得到每个仓库的预估出库量；根据仓库的预估出库量、仓库和物流线路的关系以及物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，可以确定物流执行对象在所关联的物流线路上的预估订单量，将这个预估订单量作为这个物流执行对象在所关联的这条物流线路上的预设交易量。
一些实现方式中，预设交易量可以由第一预设百分比体现，此时，在确定物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设交易量之后，计算全体物流执行对象在所关联的全部物流线路上的预设交易总量，然后，分别计算一个物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比，作为这个物流执行对象在所关联的每条物流线路上的第一预设百分比。
一些实现方式中，预设交易量可以由第二预设百分比体现，此时，在确定一个物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设交易量之后，计算这个物流执行对象在所关联的全部物流线路上的预设交易总量，然后，分别计算这个物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设交易量占全部物流线路上的预设交易总量的百分比，作为这个物流执行对象在所关联的每条物流线路上的第二预设百分比。
步骤102：获取数据对象的第一交易信息，其中，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息。
其中，数据对象的第一交易信息可以包括预售信息以及满足预定条件的已售信息。例如，数据对象的第一交易信息可以指销售平台(比如，网络购物平台)的实时预售信息和满足预定条件的已售信息。预售信息可以包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的购物车数据库中保存的所有购物车数据；满足预定条件的已售信息可以包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的交易数据库中保存的未发货的订单数据，或者，未确定物流执行对象的订单数据(此时，目标物流执行对象可以采用默认方式确定，或者，先根据未确定物流执行对象的订单数据确定目标物流线路，再根据物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，从与目标物流线路关联的物流执行对象中选择目标物流执行对象)。然而，本申请对此并不限定。
其中，针对购物车数据库中保存的购物车数据以及交易数据库中保存的订单数据，可以得到卖家用户信息、购买商品信息以及收货地址信息。其中，购物车数据对应的收货地址信息可以是买家用户在选择购物车商品时预填的收货地址，也可以是根据买家用户所使用设备的网络协议(IP，Internet Protocol)地址确定的。本申请对此并不限定。
在步骤102中，可以通过以下方式确定目标物流线路：获取数据对象的收货地址信息，根据收货地址信息，确定目标物流线路。比如，根据数据对象的收货地址信息，选择与收货地址最近的数据对象所在仓库作为目标物流线路的起点，或者，选择与收货地址之间满足预定距离的数据对象所在仓库作为目标物流线路的起点，则目标物流线路即为仓库至收货地址对应的收货目的地的路径。
在实际应用中，卖家用户的商品存储在各地的仓库中(即卖家用户与仓库存在关联关系)，买家用户在销售平台选购卖家用户的商品生成订单后，根据订单的收货地址信息，订单会流转到对应的仓库，仓库在接收到订单后，进行发货处理。其中，仓库的覆盖范围是预设的，根据订单的收货地址信息、仓库的覆盖范围以及卖家用户与仓库的关联关系，可以确定订单流转到哪个仓库。举例而言，一个卖家用户的商品存储在上海仓、北京仓以及深圳仓，上海仓的覆盖范围包括上海市、江苏省以及浙江省；北京仓的覆盖范围包括北京市、天津市以及河北省；深圳仓的覆盖范围包括广东省；若买家用户在销售平台选购该卖家用户的商品后生成的订单的收货地为浙江省杭州市余杭区，则该订单会流转到上海仓，由上海仓负责发货。
步骤103：根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
其中，目标负载参数可以包括：目标交易量；目标交易量的体现形式可以包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比。
其中，第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比。全体物流执行对象的目标交易总量为全体物流执行对象在所关联的全部物流线路上的目标交易量之和。
第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占这个目标物流执行对象的目标交易总量的百分比。一个目标物流执行对象的目标交易总量为这个目标物流执行对象在所关联的全部物流线路上的目标交易量之和。
一些实现方式中，步骤103可以包括：周期性根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。其中，步骤103的执行周期可以根据预设周期确定，或者由指令触发确定。然而，本申请对此并不限定。
一些实现方式中，步骤103可以包括：
根据第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
在实际应用中，可以根据预售信息和满足预定条件的已售信息，计算每个卖家用户在不同收货地的目标交易量(比如，待配送订单量)；以卖家用户为维度，计算与卖家用户关联的仓库在不同目标物流线路上的目标交易量；以仓库为维度，计算每个仓库在不同目标物流线路上的目标交易量；根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及每个仓库在不同目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
例如，根据实时预售信息和满足预定条件的已售信息，可以得到每个订单的卖家用户信息、卖家用户所卖的商品信息、以及每个订单的收货地址信息；将这些信息进行整理统计，可以计算得到每个卖家用户在不同收货地的目标交易量(比如，待配送订单量)；然后，以卖家用户为维度，可以根据卖家用户与仓库之间的关联关系、仓库的覆盖范围以及订单的收货地址信息，计算与卖家用户关联的仓库在不同物流线路上的目标交易量；然后，以仓库为维度，将仓库在相同物流线路上不同卖家用户的目标交易量进行累加，得到仓库在不同物流线路上的目标交易量。其中，物流线路的起点为仓库，因此，仓库在不同物流线路上的目标交易量，即为不同物流线路上的目标交易量。
其中，在一条物流线路仅对应一个物流执行对象时，该条物流线路上的目标交易量即为该物流执行对象在该条物流线路上的目标交易量。一些实现方式中，当一条物流线路对应至少两个物流执行对象时，可以根据预设的分配比例来确定至少两个物流执行对象在该条物流线路上的目标交易量；其中，预设的分配比例可以是由物流管理服务商与物流执行对象之间进行协商确定或者是在两者的合作合同中确定的。例如，一条物流线路上的目标交易量为X，且该条物流线路对应两个物流执行对象(如物流执行对象P1、P2)，其中，物流执行对象P1和物流执行对象P2在该条物流线路上的预设分配比例为1：3，则物流执行对象P1在该条物流线路上的目标交易量等于X/4，物流执行对象P2在该条物流线路上的目标交易量等于X×(3/4)。然而，本申请对此并不限定。一些实现方式中，当一条物流线路对应至少两个物流执行对象时，可以确定至少两个物流执行对象的优先级，按照优先级由高至低的顺序，在该条物流线路上的目标交易量满足高优先级的物流执行对象的最大负载能力后，再将该条物流线路上的剩余目标交易量分配给该条物流线路上的低优先级的物流执行对象。
一些实现方式中，目标交易量可以由第一百分比体现，此时，在确定目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标交易量之后，计算全体物流执行对象在所关联的全部物流线路上的目标交易总量，然后，分别计算目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比，作为目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的第一百分比。
一些实现方式中，目标交易量可以由第二百分比体现，此时，在确定一个目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标交易量之后，计算这个目标物流执行对象在所关联的全部物流线路上的目标交易总量，然后，计算这个目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标交易量占这个目标物流执行对象的目标交易总量的百分比，作为这个目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的第二百分比。
步骤104：对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果。
其中，步骤104可以包括：
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
其中，当目标负载参数包括目标交易量，预设负载参数包括预设交易量时，可以得到目标交易量与预设交易量之间的差值；当目标交易量由第一百分比体现，预设交易量由第一预设百分比或者第二预设百分比体现时，可以得到第一百分比和第一预设百分比之间的差值，或者，可以得到第一百分比和第二预设百分比之间的差值；当目标交易量由第二百分比体现，预设交易量由第一预设百分比或者第二预设百分比体现时，可以得到第二百分比和第一预设百分比之间的差值，或者，可以得到第二百分比和第二预设百分比之间的差值。
其中，当目标负载参数包括目标交易量，预设负载参数包括预设交易量时，当物流执行对象在所关联的物流线路上的目标交易量和预设交易量的差值为负值时，说明该物流执行对象在所关联的该物流线路上存在资源浪费；当差值为正值时，说明该物流执行对象在所关联的该物流线路上存在配送瓶颈；当差值为零时，说明该物流执行对象在所关联的该物流线路上的资源配置与当前待配送情况符合。如此，根据目标负载参数和预设负载参数的比较结果能够知道当前哪个物流执行对象在哪条物流线路上存在配送瓶颈，哪个物流执行对象在哪条物流线路上存在资源浪费情况，从而可以根据比较结果对存在配送瓶颈的物流线路进行提前预警。
步骤105：分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，步骤105可以包括：
针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
需要说明的是，步骤102至步骤105可以周期性执行，例如，可以在销售平台进行大促活动开始后周期性执行。如此，可以对预设负载参数的情况进行动态监控。
在本实施例中，根据数据对象的第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标负载参数，通过比较目标负载参数和预设负载参数，来确定是否需要调整预设负载参数，从而对物流执行对象所关联的物流线路可能存在的配送瓶颈进行提前提醒。特别地，在大促等活动期间，通过提前提醒，可以及时发现问题，以保证每一个包裹都能够按时效承诺送到买家用户手中。
下面通过一个实例对本实施例提供的负载参数优化方法进行举例说明。其中，本实施例的负载参数优化方法应用于物流服务器，销售平台的后台服务器可以为交易服务器。
物流服务器例如根据交易服务器存储的去年双十一期间的历史销售数据(即前述的第二交易信息)以及经验数据，预估今年双十一期间物流执行对象在所关联的物流线路上的预设负载参数。
下面以两个物流执行对象为例进行说明。物流线路以仓库至收货地所在的区为例，且每条物流线路上对应一个物流执行对象。需要说明的是，本实例中的预设交易量(比如预设订单量)和目标交易量(比如，待配送订单量)的单位为件。而且，目标交易量可以由第一百分比体现，预设交易量可以由第二预设百分比体现。
物流服务器根据历史销售数据预估得到的预设交易量可以如表1所示。
表1
Figure BDA0001137933850000191
在本实例中，例如可以设置物流服务器在每天的中午十二点从销售平台的数据库(如交易服务器的数据库)获取实时销售数据(即前述的第一交易信息)。然而，本申请对此并不限定。
其中，物流服务器根据获取的实时销售数据得到的卖家及商品信息例如表2所示，卖家用户在不同收货地的目标交易量例如表3所示。
表2
Figure BDA0001137933850000192
Figure BDA0001137933850000201
如表2所示，有四个卖家分别销售不同类目的商品。其中，商品种类可以是具体的商品，例如商品A1可以为雕牌洗衣液、商品A2可以为滴露洗手液。
表3
Figure BDA0001137933850000202
由表3可以看出卖裙装的卖家4在深圳市罗湖区的销量异常大。实际上也经常会出现这种现象：例如品牌商在线下搞活动导致引入大量流量到线上；商品因地域、季节等原因在某些地区销售特别好，如：双十一大促活动时春秋裙装在深圳销售特别好，但是，在黑龙江无销量。
基于表3，以卖家为维度，归类仓库在不同覆盖线路上的目标交易量，如表4所示。
表4
Figure BDA0001137933850000211
基于表4，以仓库为维度，计算每个仓库在不同物流线路上的目标交易量，结果如表5所示。
表5
Figure BDA0001137933850000221
由表5可以看出上海仓即将要发往深圳市罗湖区的目标交易量特别大。
由于本实例中每条物流线路上对应一个物流执行对象，因此，根据表5中的数据，计算每一条物流线路上的目标交易量占所有物流线路上的目标交易总量的百分比，即得到第一百分比，结果如表6所示。可能存在某条物流线路的目标交易量所占百分比异常的高，如表6中的上海仓发往深圳市罗湖区的示例。
表6
Figure BDA0001137933850000222
Figure BDA0001137933850000231
将表6中的第一百分比和表1中的第二预设百分比进行比较，如表7所示。
表7
Figure BDA0001137933850000232
Figure BDA0001137933850000241
于此，预设阈值例如为30％，则根据表7可知，申通在上海仓至杭州市余杭区的物流线路上、在上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上以及在北京仓至北京市东城区的物流线路上的第一百分比与第二预设百分比之间的差值的绝对值大于预设阈值，圆通在成都仓至成都市武侯区的物流线路上的第一百分比与第二预设百分比之间的差值的绝对值大于预设阈值。因此，物流服务器可以确定需要调整申通在上述三条物流线路上的预设交易量，也需要调整圆通在上述一条物流线路上的预设交易量，其余物流线路上的预设交易量可以不用调整。
本实施例通过对数据对象的第一交易信息进行分析，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量，根据目标交易量和对应的预设交易量的比较结果，判断哪个物流执行对象在哪条物流线路存在配送瓶颈或者资源浪费情况，从而可以对存在配送瓶颈的物流线路进行提前预警。
实施例二
本实施例提供一种物流网络的负载参数优化方法，如图2所示，本实施例提供的负载参数优化方法包括以下步骤：
步骤201：服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
步骤202：获取数据对象的第一交易信息，其中，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
步骤203：根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
步骤204：对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
步骤205：分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
关于步骤201至步骤205的描述可以参照实施例一中的步骤101至步骤105，故于此不再赘述。
步骤206：在确定需要调整目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整预设负载参数。
其中，预设策略可以包括以下几种方式：
方式一、调整一个物流执行对象所关联的不同物流线路上的预设交易量；例如，一个物流执行对象在所关联的物流线路L1上的预设交易量小于对应的目标交易量，该物流执行对象在所关联的物流线路L2上的预设交易量大于对应的目标交易量，则可以将物流线路L2上预设交易量的富余部分(例如，该物流执行对象在物流线路L2上的预设交易量与目标交易量之差)调整至物流线路L1上，以满足物流线路L1上的目标交易量；比如，调整后物流线路L2上的预设交易量等于该条物流线路上的目标交易量，调整后物流线路L1上的预设交易量等于该条物流线路上的目标交易量。
方式二、调整不同物流执行对象所关联的相同物流线路上的预设交易量；例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的预设交易量大于对应的目标交易量，物流执行对象P2在所关联的物流线路L1上的预设交易量小于对应的目标交易量，则可以将物流执行对象P1在物流线路L1上的预设交易量的富余部分(根据预设交易量与目标交易量的差值确定)调整至物流执行对象P2在物流线路L1上的预设交易量；比如，调整后，物流执行对象P1在物流线路L1上的预设交易量等于物流执行对象P1在物流线路L1上的目标交易量；调整后，物流执行对象P2在物流线路L1上的预设交易量等于原预设交易量加上物流执行对象P1在物流线路L1上的原预设交易量的富余部分。
方式三、调整不同物流执行对象所关联的不同物流线路上的预设交易量；例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的预设交易量大于对应的目标交易量，物流执行对象P2在所关联的物流线路L2上的预设交易量小于对应的目标交易量，则可以将物流执行对象P1在物流线路L1上的预设交易量的富余部分(根据预设交易量与目标交易量的差值确定)调整至物流执行对象P2在物流线路L2上的预设交易量；比如，调整后，物流执行对象P1在物流线路L1上的预设交易量等于物流执行对象P1在物流线路L1上的目标交易量；调整后，物流执行对象P2在物流线路L2上的预设交易量等于原预设交易量加上物流执行对象P1在物流线路L1上的原预设交易量的富余部分。
其中，方式一的优先级可以高于方式二，方式二的优先级可以高于方式三。换言之，优先在同一物流执行对象的不同物流线路上调整预设交易量，当在同一物流执行对象的不同物流线路上调整预设交易量无法满足当前目标交易量的要求时，可以在不同物流执行对象所关联的相同物流线路上调整预设交易量；当在不同物流执行对象所关联的相同物流线路上调整预设交易量无法满足当前目标交易量的要求时，可以在不同物流执行对象所关联的不同物流线路上调整预设交易量。上述的预设策略仅为举例。本申请对此并不限定。于实际应用中，可以根据实际需要设置合理的预设策略来调整预设交易量。比如，当物流网络中预设的物流执行对象之间的预设交易量的调整仍无法满足当前目标交易量的要求时，可以在相应的物流线路新增物流执行对象；或者，根据物流执行对象的最大负载能力调整相应物流线路上的预设交易量。
基于实施例一中的实例，针对表7可以根据如下方式调整预设交易量：
在申通关联的物流线路上进行调整，将在上海仓至杭州市余杭区的物流线路上的预设交易量与目标交易量的差量(即5250-2400＝2850)以及在北京仓至北京市东城区的物流线路上的预设交易量与目标交易量的差量(即6000-5600＝400)，调整到在上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上的预设交易量(此时，在上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上的预设交易量等于2250+2850+400＝5500)；由于在申通关联的物流线路上的调整仍无法满足申通在上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上的目标交易量；因此，还可以将圆通在成都仓至成都市武侯区的物流线路上的预设交易量的富余部分(即4000-1800＝2200)调整到上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上；若仍无法满足上海仓至深圳市罗湖区的物流线路上的目标交易量，则可以新增物流执行对象(例如顺丰速运)来承担该物流线路上申通和圆通无法负担的目标交易量。例如，针对表7进行调整后的信息如表8所示。
表8
Figure BDA0001137933850000271
Figure BDA0001137933850000281
其中，步骤202至步骤206可以周期性执行，例如，可以在销售平台进行大促活动开始后周期性执行。
如图3所示，以本实施例的负载参数优化方法应用于物流服务器，销售平台的后台服务器为交易服务器为例进行说明。
交易服务器可以向物流服务器提供第二交易信息和第一交易信息，或者，物流服务器和交易服务器共享数据库中存储的信息，则物流服务器可以从共享的数据库获取第一交易信息和第二交易信息。
物流服务器可以提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系。物流服务器根据第二交易信息，可以提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数，例如一个物流执行对象P1在所关联的一条物流线路L1上的预设负载参数为a1。
物流服务器可以周期性获取第一交易信息。例如，可以根据第一周期获取的第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的目标负载参数为b1。
以物流执行对象P1所关联的物流线路L1为例，若目标负载参数b1与预设负载参数a1之间的差值的绝对值大于预设阈值，则需要调整预设负载参数a1，例如，调整后可以得到预设负载参数a2；若目标负载参数b1与预设负载参数a1之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值，则不需要调整预设负载参数a1，仍为预设负载参数a1。
之后，物流服务器可以根据第二周期获取的第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的目标负载参数为b2。
以物流执行对象P1所关联的物流线路L1为例，若目标负载参数b2与上一周期调整后的预设负载参数a2之间的差值的绝对值大于预设阈值，则需要调整预设负载参数a2，例如，调整后可以得到预设负载参数a3；若目标负载参数b1与预设负载参数a2之间的差值的绝对值小于或大于预设阈值，则不需要调整预设负载参数a2，仍为预设负载参数a2。
之后，可以根据第一周期和第二周期的处理方式，执行第N周期的操作。其中，N大于或等于3。其中，第N周期用于进行比较的预设负载参数为第N-1周期确定的调整后的预设负载参数或者未调整的预设负载参数。
于本实施例中，在确定物流执行对象在所关联的每条物流线路上的目标负载参数后，通过比较目标负载参数和预设负载参数，来确定是否需要调整预设负载参数，从而对物流执行对象可能存在的配送瓶颈进行提前提醒，并且通过不断调整预设负载参数实现合理最大化使用物流执行对象的物流资源。特别地，在大促等活动期间，通过提前提醒和及时调整，可以保证每一个包裹都能够按时效承诺送到买家用户手中。
实施例三
本实施例提供一种物流网络的负载参数优化装置的示意图。如图4所示，本实施例提供的负载参数优化装置，包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
第一处理模块，用于根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
其中，目标负载参数包括：目标交易量；预设负载参数包括：预设交易量。
一些实现方式中，目标交易量的体现形式可以包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比；
其中，第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比；第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占这个目标物流执行对象的目标交易总量的百分比。
一些实现方式中，预设交易量的体现形式可以包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比；
其中，第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比；第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占这个物流执行对象的预设交易总量的百分比。
一些实现方式中，第一处理模块，用于通过以下方式根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数：
根据第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
一些实现方式中，提供模块，用于通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
一些实现方式中，比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
一些实现方式中，第二处理模块，用于针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
一些实现方式中，第一处理模块，用于周期性根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
一些实现方式中，本实施例的负载参数优化装置还可以包括：调整模块，用于在第二处理模块确定需要调整目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整预设负载参数。
关于本实施例的负载参数优化装置的具体处理流程可以参照实施例一以及实施例二所述，故于此不再赘述。
实施例四
本实施例提供一种物流网络的负载管理方法，如图5所示，本实施例提供的物流网络的负载管理方法包括以下步骤：
步骤501：服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
步骤502：获取数据对象的第一交易信息，其中，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
步骤503：根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
步骤504：对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
步骤505：分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
关于步骤501至步骤505的描述可以参照实施例一中步骤101至步骤105的描述，故于此不再赘述。
步骤506：根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配物流执行对象的物流资源。
其中，在步骤505确定无需调整预设负载参数时，可以将物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设交易量通知给对应的物流执行对象的管理系统(如物流执行对象管理服务器)，以指示物流执行对象的管理系统根据预设交易量进行物流资源的分配；在步骤505确定需要调整预设负载参数时，可以将物流执行对象在所关联的物流线路上调整后的预设交易量通知给对应的物流执行对象的管理系统，以指示物流执行对象的管理系统及时根据调整后的预设交易量进行物流资源分配的调整。
一些实现方式中，在步骤506之后，本实施例的负载管理方法还可以包括：根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
如图6所示，以本实施例的负载管理方法应用于物流服务器，销售平台的后台服务器为交易服务器，物流执行对象的管理系统以物流执行对象管理服务器为例进行说明。需要说明的是，每个物流执行对象对应有一个物流执行对象管理服务器，图6中仅示意一个。
交易服务器可以向物流服务器提供第二交易信息和第一交易信息，或者，物流服务器和交易服务器共享数据库中存储的信息，则物流服务器可以从共享的数据库获取第一交易信息和第二交易信息。
物流服务器可以提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系。物流服务器根据第二交易信息，可以提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数，例如一个物流执行对象P1在所关联的一条物流线路L1上的预设负载参数为a1。物流服务器在确定预设负载参数后，会通过指示信息通知物流执行对象管理服务器，指示信息中携带预设负载参数，以指示物流执行对象管理服务器根据预设负载参数进行物流资源的分配。例如，物流服务器指示物流执行对象P1的物流执行对象管理服务器根据预设负载参数a1进行物流资源分配。
物流服务器可以周期性获取第一交易信息。例如，可以根据第一周期获取的第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的目标负载参数为b1。
以物流执行对象P1所关联的物流线路L1为例，若目标负载参数b1与预设负载参数a1之间的差值的绝对值大于预设阈值，则需要调整预设负载参数a1，例如，调整后可以得到预设负载参数a2；此时，物流服务器可以指示物流执行对象P1的物流执行对象管理服务器根据预设负载参数a2进行物流资源分配。
若目标负载参数b1与预设负载参数a1之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值，则不需要调整预设负载参数a1，仍为预设负载参数a1。一些实现方式中，在预设负载参数和前一周期保持相同时，物流服务器可以不用重新向物流执行对象管理服务器发送指示信息。
之后，物流服务器可以根据第二周期获取的第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，例如，物流执行对象P1在所关联的物流线路L1上的目标负载参数为b2。
以物流执行对象P1所关联的物流线路L1为例，若目标负载参数b2与上一周期调整后的预设负载参数a2之间的差值的绝对值大于预设阈值，则需要调整预设负载参数a2，例如，调整后可以得到预设负载参数a3；此时，物流服务器可以指示物流执行对象P1的物流执行对象管理服务器根据预设负载参数a3进行物流资源分配。
若目标负载参数b1与预设负载参数a2之间的差值的绝对值小于或大于预设阈值，则不需要调整预设负载参数a2，仍为预设负载参数a2。
之后，可以根据第一周期和第二周期的处理方式，执行第N周期的操作。其中，N大于或等于3。其中，第N周期用于进行比较的预设负载参数为第N-1周期确定的调整后的预设负载参数或者未调整的预设负载参数。
在上述过程中，物流服务器接收到来自交易服务器的订单后，可以根据卖家用户以及收货地信息，确定该订单的物流线路以及在该条物流线路上提供服务的物流执行对象；根据物流执行对象在不同物流线路配置的预设交易量来判断该物流执行对象是否可以接收新的订单。其中，物流执行对象每次在一条物流线路上接收新的订单后，该物流执行对象在该条物流线路上对应的预设交易量减一。当物流服务器判断到该物流执行对象在该物流线路上对应的预设交易量大于零时，表明该物流执行对象还可以在该物流线路上提供服务，则可以将新的订单下发给该物流执行对象；当判断到该物流执行对象在该物流线路上对应的预设交易量等于零时，表明该物流执行对象在该物流线路已经没有快递资源，此时，物流服务器可以直接报错，提示没有可以配送订单的物流执行对象。
本实施例通过对物流执行对象进行资源分配指示，能够合理最大化使用物流执行对象的物流资源，提高资源利用率。
实施例五
本实施例提供一种物流网络的负载管理装置，如图7所示，本实施例的负载管理装置包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
第一处理模块，用于根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
指示模块，用于根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配物流执行对象的物流资源。
一些实现方式中，本实施例的负载管理装置还可以包括：分配模块，用于根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
本实施例的负载管理装置的具体处理流程可以参照实施例四所述，故于此不再赘述。
实施例六
本实施例提供一种数据处理电子设备，包括：存储器和处理器；
存储器用于存储物流网络的负载参数优化程序，所述物流网络的负载参数优化程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：
提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
关于处理器执行的具体操作可以参照实施例一及实施例二所述，故于此不再赘述。
另外，本实施例还提供一种数据处理电子设备，包括：存储器和处理器；
存储器用于存储物流网络的负载管理程序，所述物流网络的负载管理程序在被所述处理器读取执行时，执行如下操作：
提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；获取数据对象的第一交易信息，第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；根据第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；根据物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配物流执行对象的物流资源。
关于处理器执行的具体操作可以参照实施例四所述，故于此不再赘述。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述物流网络的负载参数优化方法。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现上述物流网络的负载管理方法。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件(例如处理器)完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，例如通过集成电路来实现其相应功能，也可以采用软件功能模块的形式实现，例如通过处理器执行存储于存储器中的程序/指令来实现其相应功能。本申请不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
以上显示和描述了本申请的基本原理和主要特征和本申请的优点。本申请不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本申请的原理，在不脱离本申请精神和范围的前提下，本申请还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本申请范围内。

Claims (23)

1.一种物流网络的负载参数优化方法，其特征在于，包括：
服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
其中，所述数据对象的第一交易信息包括预售信息以及满足预定条件的已售信息；所述预售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的购物车数据库中保存的所有购物车数据；所述满足预定条件的已售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的交易数据库中保存的未发货的订单数据，或者，未确定物流执行对象的订单数据。
2.根据权利要求1所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述目标负载参数包括：目标交易量；所述预设负载参数包括：预设交易量。
3.根据权利要求2所述的负载参数优化方法，其特征在于，
所述目标交易量的体现形式包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比；其中，所述第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比；所述第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占所述目标物流执行对象的目标交易总量的百分比；
所述预设交易量的体现形式包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比；其中，所述第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比；所述第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占所述物流执行对象的预设交易总量的百分比。
4.根据权利要求2所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，包括：
根据所述第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及所述目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
5.根据权利要求2所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述服务器通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
6.根据权利要求1所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果，包括：
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
7.根据权利要求6所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数，包括：
针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
8.根据权利要求1所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数，包括：周期性根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
9.根据权利要求1所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述负载参数优化方法还包括：在确定需要调整所述目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整所述预设负载参数。
10.根据权利要求1所述的负载参数优化方法，其特征在于，所述获取数据对象的第一交易信息，包括：
获取数据对象的收货地址信息；根据所述收货地址信息，确定目标物流线路。
11.一种物流网络的负载参数优化装置，其特征在于，包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；所述数据对象的第一交易信息包括预售信息以及满足预定条件的已售信息；所述预售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的购物车数据库中保存的所有购物车数据；所述满足预定条件的已售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的交易数据库中保存的未发货的订单数据，或者，未确定物流执行对象的订单数据
第一处理模块，用于根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
12.根据权利要求11所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述目标负载参数包括：目标交易量；所述预设负载参数包括：预设交易量。
13.根据权利要求12所述的负载参数优化装置，其特征在于，
所述目标交易量的体现形式包括以下至少之一：第一百分比、第二百分比；其中，所述第一百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占全体物流执行对象的目标交易总量的百分比；所述第二百分比指一个目标物流执行对象在所关联的一条物流线路上的目标交易量占所述目标物流执行对象的目标交易总量的百分比；
所述预设交易量的体现形式包括以下至少之一：第一预设百分比、第二预设百分比；其中，所述第一预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占全体物流执行对象的预设交易总量的百分比；所述第二预设百分比指一个物流执行对象在所关联的一条物流线路上的预设交易量占所述物流执行对象的预设交易总量的百分比。
14.根据权利要求12所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述第一处理模块，用于通过以下方式根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数：
根据所述第一交易信息，确定目标物流线路上的目标交易量；
根据物流执行对象信息与物流线路信息的关联关系以及所述目标物流线路上的目标交易量，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标交易量。
15.根据权利要求12所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述提供模块，用于通过以下方式提供物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数：
根据数据对象的第二交易信息，确定物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设交易量。
16.根据权利要求11所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别计算所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值。
17.根据权利要求16所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述第二处理模块，用于针对目标物流执行对象所关联的每条物流线路分别进行以下操作：
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值大于预设阈值时，确定需要调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
当目标物流执行对象在该条物流线路上的目标负载参数与预设负载参数之间的差值的绝对值小于或等于预设阈值时，确定无需调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数。
18.根据权利要求11所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述第一处理模块，用于周期性根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数。
19.根据权利要求11所述的负载参数优化装置，其特征在于，所述负载参数优化装置还包括：调整模块，用于在所述第二处理模块确定需要调整所述目标物流执行对象所关联的物流线路上的预设负载参数时，根据预设策略调整所述预设负载参数。
20.一种物流网络的负载管理方法，其特征在于，包括：
服务器提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取数据对象的第一交易信息，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；
根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配所述物流执行对象的物流资源；
其中，所述数据对象的第一交易信息包括预售信息以及满足预定条件的已售信息；所述预售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的购物车数据库中保存的所有购物车数据；所述满足预定条件的已售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的交易数据库中保存的未发货的订单数据，或者，未确定物流执行对象的订单数据。
21.根据权利要求20所述的负载管理方法，其特征在于，所述负载管理方法还包括：根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
22.一种物流网络的负载管理装置，其特征在于，包括：
提供模块，用于提供物流执行对象信息和物流线路信息的关联关系，以及物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的预设负载参数；
获取模块，用于获取数据对象的第一交易信息，其中，所述第一交易信息中包括目标物流执行对象信息以及目标物流线路信息；所述数据对象的第一交易信息包括预售信息以及满足预定条件的已售信息；所述预售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的购物车数据库中保存的所有购物车数据；所述满足预定条件的已售信息包括：到预定时刻为止，销售平台的后台服务器的交易数据库中保存的未发货的订单数据，或者，未确定物流执行对象的订单数据
第一处理模块，用于根据所述第一交易信息，确定目标物流执行对象在所关联的一条或多条物流线路上的目标负载参数；
比较模块，用于对于目标物流执行对象所关联的每条物流线路，分别比较所述目标物流执行对象在所关联的该条物流线路上的目标负载参数和预设负载参数，得到该条物流线路对应的比较结果；
第二处理模块，用于分别根据每条物流线路对应的比较结果，确定是否调整所述目标物流执行对象在该条物流线路上的预设负载参数；
指示模块，用于根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，指示分配所述物流执行对象的物流资源。
23.根据权利要求22所述的负载管理装置，其特征在于，所述负载管理装置还包括：分配模块，用于根据所述物流执行对象在所关联的每条物流线路上的预设负载参数，将接收到的订单分配给对应的物流执行对象。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111047266A (zh) * 2020-01-07 2020-04-21 潘俊钢 一种物流管理系统及方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6879962B1 (en) * 1998-05-24 2005-04-12 Joseph D. Smith Logistics system and method
CN103399868A (zh) * 2013-07-08 2013-11-20 哈尔滨工业大学（威海） 一种外贸物流路径的优化方法
CN104156836A (zh) * 2013-05-13 2014-11-19 阿里巴巴集团控股有限公司 一种物流网络负载查询方法及系统
JP2015113187A (ja) * 2013-12-11 2015-06-22 株式会社日立システムズ 物流品出荷管理システム及び物流品出荷管理方法
CN105096067A (zh) * 2014-04-29 2015-11-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种生成物流网络预警信息的方法及服务器
CN105956816A (zh) * 2016-07-19 2016-09-21 成都镜杰科技有限责任公司 物资运输信息智能处理方法
CN105956723A (zh) * 2016-07-19 2016-09-21 成都镜杰科技有限责任公司 基于数据挖掘的物流信息管理方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6879962B1 (en) * 1998-05-24 2005-04-12 Joseph D. Smith Logistics system and method
CN104156836A (zh) * 2013-05-13 2014-11-19 阿里巴巴集团控股有限公司 一种物流网络负载查询方法及系统
CN103399868A (zh) * 2013-07-08 2013-11-20 哈尔滨工业大学（威海） 一种外贸物流路径的优化方法
JP2015113187A (ja) * 2013-12-11 2015-06-22 株式会社日立システムズ 物流品出荷管理システム及び物流品出荷管理方法
CN105096067A (zh) * 2014-04-29 2015-11-25 阿里巴巴集团控股有限公司 一种生成物流网络预警信息的方法及服务器
CN105956816A (zh) * 2016-07-19 2016-09-21 成都镜杰科技有限责任公司 物资运输信息智能处理方法
CN105956723A (zh) * 2016-07-19 2016-09-21 成都镜杰科技有限责任公司 基于数据挖掘的物流信息管理方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Application of Clarke-Wright Saving Mileage Heuristic Algorithm in Logistics Distribution Route Optimization";Yukui Sheng等;《2011 International Conference on Advanced Materials and Computer Science》;20111231;1538-1542 *
"面向大规模应急物流配送的线路优化模型";常春光等;《第七届中国管理科学与工程论坛》;20100331;1-6 *

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