CN108346080B - 一种流量套餐组合优化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种流量套餐组合优化方法及装置。所述方法包括获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中约束条件为每张卡只能订购一种套餐；根据优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐，本发明实施例通过构建流量卡组中所有流量卡的流量资费的优化目标函数，再计算得到在所述流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

Description

一种流量套餐组合优化方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种流量套餐组合优化方法及装置。

背景技术

随着现代科技的进步，物联网的应用场景越来越广泛，特别是在运输和物流领域、健康医疗领域、智能环境(家庭、办公、工厂)等。现有的物联网技术往往集中在平台、系统开发等方面的研究，而较少涉及到物联网流量组合建模技术。而在实际物联网卡套餐流量优化方面，现有的技术方案一般不会对客户实际使用的套餐类型进行更改，即订制1G的套餐类型，就按1G的资费进行收费。但在实际使用中，可能该客户该月定制的是1G的套餐，但实际使用的仅有100M，这剩余的900M流量就被浪费掉了，这里面就存在较大的优化空间。

现有技术对于流量套餐的优化都是基于个别用户的使用习惯来进行套餐推荐，但是这些方法无法适用于大规模流量卡之间的组合优化，无法通过简单快速的方法得到优化结果。

发明内容

本发明实施例提供一种流量套餐组合优化方法及装置，用以解决现有技术中无法适用于大规模流量卡之间的组合优化，无法通过简单快速的方法得到优化结果。

第一方面，本发明实施例提供了一种流量套餐组合优化方法，包括：

获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；

根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

如上所述的方法，进一步地，所述流量资费的优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

如上所述的方法，进一步地，所述根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，具体为：

将所述优化目标函数转化为简化目标函数，将所述优化目标函数中的非线性函数max(·)转化为线性的约束条件；

根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

如上所述的方法，进一步地，所述简化目标函数具体为：

相应地，所述线性的约束条件具体为：

如上所述的方法，进一步地，所述方法还包括：

根据理论约束条件得到所述流量总资费的理论目标函数，其中所述理论约束条件为所有流量卡的消耗总流量不超过所有流量卡订购的套餐总流量；

根据所述理论目标函数和所述消耗总流量，得到满足所述流量总资费最小时的订购每种套餐的流量卡数量。

如上所述的方法，进一步地，所述根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，具体为：

根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，使用python得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

第二方面，本发明实施例提供了一种流量套餐组合优化装置，包括：

采集模块，用于获取在预设时间阈值范围内每张流量卡的消耗流量；

建模模块，用于根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

计算模块，用于根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

如上所述的装置，进一步地，所述流量资费的优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：

处理器、存储器、通信接口和总线；其中，

所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；

所述通信接口用于该电子设备的通信设备之间的信息传输；

所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：

获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；

根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

第四方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下方法：

获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；

根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

本发明实施例提供的流量套餐组合优化方法及装置，通过构建流量卡组中所有流量卡的流量资费的优化目标函数，再计算得到在所述流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

附图说明

图1为本发明实施例的流量套餐组合优化方法流程图；

图2为本发明实施例的另一流量套餐组合优化方法流程图；

图3为本发明实施例的流量套餐组合优化装置的结构示意图；

图4为本发明实施例的电子设备结构示意图。

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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例的流量套餐组合优化方法流程图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S01、获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量。

在对流量套餐进行组合优化前，需要先获取在预设时间范围内整个物联网系统所有流量卡组成的流量卡组中每张流量卡的消耗流量。由于对于套餐的订购往往是以月为时间单位的，所以预设的时间范围也往往为一个月，当然也可以获取几个月的流量来进行平均的方式来进行。另外，由于每次套餐的变更通常都会到下个月才实行，所以相对较好的方式是在月底时，例如25号，对之前整个月的消耗流量进行统计，并给出套餐的更新方案并订购以便在下个月达到套餐组合优化的结果。

步骤S02、根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐。

对于可以订购的套餐，运营商根据套餐流量的不同给出了很多种套餐种类，例如如下表所示：

当然，在实际运营中，运营商提供的套餐种类可以并没有如上表中那么多的种类，可能仅仅提供其中的几种套餐。同时运营商会规定每张流量卡能且仅能订购一个套餐，且订购了相同套餐的流量卡可以共享他们订购的该类套餐的套餐流量之和。例如下表为流量卡1-20订购的套餐状态：

流量卡	消耗流量(M)	套餐	套餐流量(M)	套餐价格(元)
					1	5	1	12	a01
2	6	1	12	a01
					3	7	1	12	a01
4	8	1	12	a01
					5	9	1	12	a01
6	10	1	12	a01
					7	11	1	12	a01
8	12	1	12	a01
					9	13	1	12	a01
10	14	1	12	a01
					11	15	1	12	a01
12	16	1	12	a01
					13	17	1	12	a01
14	18	1	12	a01
					15	19	1	12	a01
16	20	2	20	a02
					17	31	3	30	a03
18	32	3	30	a03
					19	23	3	30	a03
20	33	3	30	a03
					总计	180		180

如上表所示，所述流量卡1-15订购了套餐1，所述流量卡16订购了套餐2，所述量卡17-20订购的套餐3，其中所述套餐1的套餐流量为12M，套餐2的套餐流量为20M，套餐3的套餐流量为30M。由此，流量卡1-15由于共同订购了套餐1，所以可以共享他们订购的套餐1的套餐流量之和共15*12M＝180M，即使流量卡9-15的消耗流量超过了套餐1的套餐流量，只要流量卡1-15的消耗流量之和5+6+……+19＝180M不超过套餐流量之和就可以判定不产生额外超出的流量，同样流量卡17-20由于共同订购了套餐3，所以可以共享他们订购的套餐3的套餐流量之和。

在上述约束条件下，以所述流量卡组中所有流量卡的流量总资费最小为目标的优化目标函数。

进一步地，所述流量资费的优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

分别对订购了每一类套餐的流量卡进行统计，将该类套餐的套餐流量之和

与订购了该类套餐的流量卡的消耗流量之和

进行比较，若后者超过了前者，则需要根据超出的流量与流量的单位价格得到超出的资费

否则不产生超出的资费，具体可以用函数

加以表示，再加上每类套餐的套餐价格之和

从而得到订购该套餐的流量卡的资费。再将所有的套餐进行统计，从而得到所有流量卡的流量资费的优化目标函数如下：

步骤S03、根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

根据上述流量资费的优化目标函数，以及运营商提供的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，以所述流量资费最小为目标，可以得到每张流量卡的优化套餐。

具体的计算方法有很多，例如相对比较直接的一种方法就是流量卡组中每张流量卡订购的套餐种类的组合进行遍历，从而给出最小流量资费时的每张流量卡所订购的套餐。

本发明实施例通过构建流量卡组中所有流量卡的流量资费的优化目标函数，再计算得到在所述流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

图2为本发明实施例的另一流量套餐组合优化方法流程图，所述步骤S03具体为：

步骤S031、将所述优化目标函数转化为简化目标函数，将所述优化目标函数中的非线性函数max(·)转化为线性的约束条件。

通过上述实施例得到的优化目标函数中含有非线性函数max(·)，优化问题中，非线性问题是很难求解的，且求解的结果大都为局部最优解，并不是整体最优解，这给实际求解该问题带来了很大的难度。虽然也可以采用遍历的方法时行求解，但对于大规模物流网，涉及到的流量卡数量很多的情况下，对多个套餐进行遍历的方法会是达到一种非常巨大的运算量，例如1000张流量卡对5种套餐进行遍历就会需要5¹⁰⁰⁰的组合可能性，要在短时间内完成如此大的运算量是不现实的。

为了解决上述的问题，可以对目标函数进行适当的数学变换，转化为简化目标函数，将非线性函数_max(·)，转化为线性的约束条件。

进一步地，所述简化目标函数具体为：

相应地，所述线性的约束条件具体为：

将所述优化目标函数中的非线性函数

用中间变量Y_t来代替，并转化为相对应的线性的约束条件：

从而得到简化目标函数为：

x_it＝{0,1}

步骤S032、根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

在得上述简化目标函数后就可以根据预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到采用更加简单的运算过程得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

进一步地，所述步骤S032具体为：

根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，使用python得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

在得到简化目标函数后，可以在各种计算机程序的协助下来进行运算，其中可以采用python来求解上述线性的简化目标函数。可以使用python的第三方包Pulp进行求解。可以采用各种现有的计算机软件，例如：

CPLEX():是IBM的一款商业化优化软件，demo版仅支持最多1000个变量的计算；商业版需收费，计算准确，速度快。

GUROBI():是由美国Gurobi公司开发的新一代大规模数学规划优化器，在Decision Tree for Optimization Software网站举行的第三方优化器评估中，展示出更快的优化速度和精度，成为优化器领域的新翘楚。目前的试用版也仅支持最多1000个变量的计算。

GLPK()：是一个开源的求解线性规划问题的工具套件，求解问题速度较快，没有限制变量个数。

在实际求解过程中可根据实际需要，调整参数，例如，采用GLPK()测试10000张卡的数据，在5分钟内跑出来的结果，能很好的满足实际需求。

本发明实施例，通过构建将所述优化目标函数中的非线性函数转化为线性的约束条件以得到简化目标函数，进一步得到在所述流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

基于上述实施例，进一步地，所述方法还包括：

根据理论约束条件得到所述流量总资费的理论目标函数，其中所述理论约束条件为所有流量卡的消耗总流量不超过所有流量卡订购的套餐总流量；

根据所述理论目标函数和所述消耗总流量，得到满足所述流量总资费最小时的订购每种套餐的流量卡数量。

为了能够对得到的套餐组合优化方案进行检验，还需要在理论约束条件下构建一个理论目标函数，其中所述理论约束条件公为所有流量卡的消耗流量之和，即消耗总流量不超过所有流量卡订购的套餐总流量。

所述理论目标函数如下：

其中所述L_t为订购了套餐t的流量卡数量。

将所述理论目标函数同样采用与简化目标函数相同的计算机软件，从而得到满足所述流量总资费最小时订购每种套餐的流量卡数量。

然后将所述理论目标函数和简化目标函数计算得到的流量总资费进行比较，若不超过预设的比例阈值，则判定通过简化目标函数得到的套餐优化组合正确。

本发明实施例通过构建与所述流量资费的理论目标函数，从而将理论目标函数的计算结果与简化目标函数得到的结果进行比较，从而判定所得到的套餐优化组合是否正确，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

图3为本发明实施例的流量套餐组合优化装置的结构示意图，如图3所示，所述装置包括：采集模块10、建模模块11和计算模块12，其中：

所述采集模块10用于获取在预设时间阈值范围内每张流量卡的消耗流量；所述建模模块11用于根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；所述计算模块12用于根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

在对流量套餐进行组合优化前，所述采集模块10需要先获取在预设时间范围内整个流量卡组中每张流量卡消耗流量。由于对于套餐的订购往往是以月为时间单位的，所以预设的时间范围也往往为一个月，当然也可以获取几个月的流量来进行平均的方式来进行。另外，由于每次套餐的变更通常都会到下个月才实行，所以相对较好的方式是在月底时，例如25号，对之前整个月的消耗流量进行统计，并给出套餐的更新方案并订购以便在下个月达到套餐组合优化的结果。所述采集模块10会将采集到的信息发送给计算模块12。

运营商根据套餐流量的不同给出了很多种套餐种类，当然，在实际运营中，运营商提供的套餐种类可以并没有如上表中那么多的种类，可能仅仅提供其中的几种套餐。同时运营商会规定只有订购了同种套餐的流量卡才可以共享套餐流量，同时每张卡只能订购一个套餐。

在上述约束条件下，建模模块11以所述流量卡组中所有流量卡的流量总资费最小为目标的优化目标函数。

进一步地，所述流量资费的优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

分别对订购了每一类套餐的流量卡进行统计，将该类套餐的套餐流量之和

与订购了该类套餐的流量卡的消耗流量之和

进行比较，若后者超过了前者，则需要根据超出的流量与流量的单位价格得到超出的资费

再加上每类套餐的套餐价格之和

从而得到订购该套餐的流量卡的资费。再将所有的套餐进行统计，从而得到所有流量卡的流量资费的优化目标函数如下：

所述建模模块11再将构建的优化目标函数发送给所述计算模块12。

所述计算模块12根据接收到的流量资费的优化目标函数，以及运营商提供的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，以所述流量资费最小为目标，可以得到每张流量卡的优化套餐。

具体的计算方法有很多，例如相对比较直接的一种方法就是流量卡组中每张流量卡订购的套餐种类的组合进行遍历，从而给出最小流量资费时的每张流量卡所订购的套餐。

本发明实施例提供的装置用于执行上述方法，其功能具体参考上述方法实施例，其具体方法流程在此处不再赘述。

本发明实施例，通过构建流量卡组中所有流量卡的流量资费的优化目标函数，再计算得到在所述流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，从而能够更加简单、快速得很到流量卡组中所有流量卡的套餐组合优化方案。

图4为本发明实施例的电子设备结构示意图。如图4所示，所述电子设备，包括：处理器(processor)601、存储器(memory)602和总线603；

其中，所述处理器601和所述存储器602通过所述总线603完成相互间的通信；

所述处理器601用于调用所述存储器602中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

进一步地，本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

进一步地，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的电子设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种流量套餐组合优化方法，其特征在于，包括：

获取在预设时间范围内每张流量卡的消耗流量；

根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的套餐流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐；

所述优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，具体为：

将所述优化目标函数转化为简化目标函数，将所述优化目标函数中的非线性函数max(·)转化为线性的约束条件；

根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述简化目标函数具体为：

相应地，所述线性的约束条件具体为：

其中，Y_t为所述优化目标函数中的非线性函数

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据理论约束条件得到所述流量总资费的理论目标函数，其中所述理论约束条件为所有流量卡的消耗总流量不超过所有流量卡订购的套餐总流量；

根据所述理论目标函数和所述消耗总流量，得到满足所述流量总资费最小时的订购每种套餐的流量卡数量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐，具体为：

根据所述简化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，使用python得到满足流量资费最小时每张流量卡的优化套餐。

6.一种流量套餐组合优化装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于获取在预设时间阈值范围内每张流量卡的消耗流量；

建模模块，用于根据订购相同套餐的流量卡可以共享所述套餐的流量的原则，在约束条件下得到所有流量卡的流量总资费的优化目标函数，其中所述约束条件为每张卡只能订购一种套餐；

计算模块，用于根据所述优化目标函数、预先获取的套餐种类和每张流量卡的消耗流量，得到每张流量卡的优化套餐，其中所述优化套餐为满足所述流量总资费最小时每张流量卡的套餐。

所述优化目标函数具体为：

其中所述P_t为套餐t的套餐价格，所述x_it＝0或1，其中1表示流量卡i订购了套餐t，0表示流量卡i订购的是其它套餐，所述C_i为流量卡i的消耗流量，所述M_t为套餐t的套餐流量，所述Q为单位价格，所述T为所述套餐的种类数量，所述n为所述流量卡的数量。

7.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至5任一所述的方法。

8.一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，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一所述的方法。

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