CN108734559A - 一种订单处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种订单处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。该方法通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验。

Description

一种订单处理方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种订单处理方法和装置。
背景技术
随着互联网的发展，线上到线下服务作为一种新型的服务模式，已经大大改变了人们的生活。比如购物方式，用户通过各种网上购物类平台，足不出户即可线上购买自己所需的物品，并通过线下的配送环节实现物品的配送。现有技术中，网上购物类平台在收到来自用户的订单后，会将订单发送至相应的商家，并派遣配送人员将物品从该商家取走，之后送至用户。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在很多城市中，每天都有数以百万计的订单需要配送。对于网上购物类平台来说，由于配送人员的数量有限，现有技术的配送过程效率低、用户体验差。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种订单处理方法和装置，通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种订单处理方法。
本发明实施例的一种订单处理方法，包括：将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。
可选地，所述根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组，包括：以总行驶时间最短为目标函数，采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组；其中，所述总行驶时间为配送所述目标地区所有订单所需的总时间。
可选地，所述采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组，包括：从待分组任务集合中选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组中，并从所述待分组任务集合中删除所述任务；其中，所述待分组任务集合包括待分组的所有任务；在删除后的所述待分组任务集合中，查找出所述当前任务组中每个任务的邻居任务；将每个所述邻居任务分别预分配到所述当前任务组，计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比；将具有最小边际行驶时间比的邻居任务分配到所述当前任务组中；当所述当前任务组的任务个数超过预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务均不是所述当前任务组中每个任务的邻居任务时，将下一个任务组作为所述当前任务组。
可选地，所述计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比，包括：根据所述订单数据的行驶轨迹数据，估计从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间；根据所述行驶时间，计算将所述邻居任务分配到所述当前任务组后的配送时间和空驶时间；其中，所述配送时间为配送所述当前任务组中所有的订单所需的最短时间，所述空驶时间为配送所述当前任务组中两个订单之间的时间；将所述配送时间和所述空驶时间求和，以得到所述当前任务组的行驶时间；根据所述当前任务组的行驶时间，计算将每个所述邻居任务分配到所述当前任务组后的边际行驶时间比。
可选地，所述边际行驶时间比为：
式中，MTR(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间比；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e})为配送任务e中所有的订单所需的原始行驶时间。
可选地，所述根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组的步骤之后，还包括：从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中；其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组；分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组；当所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组时，将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组；从替换后的所有任务组中选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组。
可选地，所述边际行驶时间为：
MT(e|Em)＝TT({e}∪Em)-TT(Em)
式中，MT(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间。
为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种订单处理装置。
本发明实施例的一种订单处理装置，包括：映射模块，用于将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；获取模块，用于将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；分组模块，用于根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。
可选地，所述分组模块，还用于：以总行驶时间最短为目标函数，采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组；其中，所述总行驶时间为配送所述目标地区所有订单所需的总时间。
可选地，所述分组模块，还用于：从待分组任务集合中选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组中，并从所述待分组任务集合中删除所述任务；其中，所述待分组任务集合包括待分组的所有任务；在删除后的所述待分组任务集合中，查找出所述当前任务组中每个任务的邻居任务；将每个所述邻居任务分别预分配到所述当前任务组，计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比；将具有最小边际行驶时间比的邻居任务分配到所述当前任务组中；以及当所述当前任务组的任务个数超过预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务均不是所述当前任务组中每个任务的邻居任务时，将下一个任务组作为所述当前任务组。
可选地，所述分组模块，还用于：根据所述订单数据的行驶轨迹数据，估计从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间；根据所述行驶时间，计算将所述邻居任务分配到所述当前任务组后的配送时间和空驶时间；其中，所述配送时间为配送所述当前任务组中所有的订单所需的最短时间，所述空驶时间为配送所述当前任务组中两个订单之间的时间；将所述配送时间和所述空驶时间求和，以得到所述当前任务组的行驶时间；以及根据所述当前任务组的行驶时间，计算将每个所述邻居任务分配到所述当前任务组后的边际行驶时间比。
可选地，所述边际行驶时间比为：
式中，MTR(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间比；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e})为配送任务e中所有的订单所需的原始行驶时间。
可选地，所述装置还包括：替换模块，用于从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中；其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组；分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组；当所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组时，将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组；以及从替换后的所有任务组中选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组。
可选地，所述边际行驶时间为：
MT(e|Em)＝TT({e}∪Em)-TT(Em)
式中，MT(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的总驶时间。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种电子设备。
本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种订单处理方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质。
本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种订单处理方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验；通过将配送目标地区所有订单的总行驶时间最短作为目标函数，并采用贪心算法进行任务分组，既达到了目标函数的要求，又提升了分组效率；在贪心算法中，通过定义边际行驶时间比来满足目标函数的要求；通过尝试将一个任务从一个任务组替换到另一个任务组，进一步优化了贪心算法的分组结果。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的订单处理方法的主要步骤的示意图；
图2是根据本发明实施例的订单处理方法的主要流程示意图；
图3为本发明实施例的订单处理方法的任务图的示意图；
图4为本发明实施例的采用贪心算法对所有的任务进行分组的主要流程示意图；
图5是根据本发明实施例的订单处理装置的主要模块的示意图；
图6是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图7是适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机装置的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明实施例的订单处理方法的主要步骤的示意图。如图1所示，本发明实施例的订单处理方法，主要包括如下步骤：
步骤S101：将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的。所述订单数据可以是目标地区的历史订单数据。预先对目标地区进行区域分割，以得到多个配送区域；之后获取所述目标地区的所有订单数据，以从所述订单数据中得到每个订单的出发地信息和目的地信息；然后将每个订单的出发地信息和目的地信息，分别映射到对应的配送区域中。
步骤S102：将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务。其中，所述出发地配送区域为当前订单的出发地信息所对应的配送区域；目的地配送区域为当前订单的目的地信息所对应的配送区域。本发明实施例中的一个任务并不是一个订单，而是出发地配送区域到目的地配送区域的所有订单。通过步骤S101的执行过程，就能够获取到所述目标地区所有订单对应的任务。
步骤S103：根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。任务分组问题是一个NP难题(NP-hard)，其中，NP(non-deterministic polynomial)是指非确定性多项式，非确定性是指不确定是否能够在多项式时间内解决该问题。本发明实施例中以配送所述目标地区所有订单所需的总时间(总行驶时间)最短为目标函数，可以采用贪心算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等对所有的所述任务进行分组。
下面对本发明实施例中用到的词语进行解释说明。
(1)配送时间：为配送人员配送一个任务组中所有的订单所需的最短时间，即
式中，DT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的配送时间；DT(Em,p)为配送任务组Em中，在时间段p内所有的订单所需的配送时间；P为时间段的总数量；yi为任务ei中被单独配送的订单数量；xij为任务ei和任务ej中被共同配送的订单数量；|Em|为任务组Em中所有的任务数量；为配送任务ei中，在时间段p内的一个订单所需的行驶时间；为共同配送任务ei中，在时间段p内的一个订单和任务ej中的一个订单所需的最短行驶时间。
(2)空驶时间：为配送人员配送一个任务组中两个订单之间的时间，即
式中，ET(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的空驶时间；ET(Em,p)为时间段p内，配送两个订单之间的时间；per(1,2,…,n)为集合{1,2,...,n}的所有排列，比如，(i1,i2)∈per(1,2)＝{(1,2),(2,1)}；为时间段p内，从的目的地d到的出发地o所需的时间。
(3)行驶时间：为配送人员从出发地配送区域到目的地配送区域所需的时间，该时间等于配送时间和空驶时间之和。
(4)总配送时间：为配送人员配送目标地区所有的订单所需的配送时间，即
式中，DT(E1,…,EM)为总配送时间，DT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的配送时间，M为任务组的总数量。
(5)总空驶时间：为配送人员配送目标地区所有的订单所需的空驶时间，即
式中，ET(E1,…,EM)为总空驶时间，ET(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的空驶时间，M为任务组的总数量。
(6)总行驶时间：为配送人员配送目标地区所有的订单所需的总时间，该总时间为总配送时间和总空驶时间的和，即
式中，TT(E1,…,EM)为总行驶时间，TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间，M为任务组的总数量，TT(Em)＝DT(Em)+ET(Em)。
图2是根据本发明实施例的订单处理方法的主要流程示意图。如图2所示，本发明实施例的订单处理方法，主要包括如下步骤：
步骤S201：对目标地区进行区域分割，以得到多个配送区域。其中，所述目标地区根据需求确定，可以是一个城市、一个行政区等。该步骤的具体实现为：
(1)根据目标地区的道路网结构和分割算法，对所述目标地区进行划分，以得到多个地区块。其中，所述道路网是指在一定区域内，由各种道路组成的相互联络、交织成网状分布的道路系统。所述分割算法，比如可以是基于网格的分割算法、基于区域的分割算法、基于形态特征的分割算法等。如果道路网非常密集，经分割算法得到的一些地区块的尺寸会非常小，因此可以将小尺寸的地区块与地理上相邻的地区块进行合并。
(2)将所述地区块的尺寸与预设的第一阈值进行比较，将小于所述第一阈值且地理上相邻的地区块进行递归合并，以使合并后得到的每个配送区域的尺寸大于等于所述第一阈值。其中，所述尺寸为所述地区块的宽度和长度；所述第一阈值根据需求确定，比如可以是400米×400米。假设经区域分割后得到的配送区域为n个，用V表示目标地区所有的配送区域，则V＝{v1,v2,…,vn}。
步骤S202：将所述目标地区的历史订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的所述配送区域中。在一优选的实施例中，所述出发地信息为发货地址，目的地信息为收获地址。获取所述目标地区的历史订单数据，以从所述历史订单数据中获取每个订单的发货地址(即商家的位置)和收获地址(即用户的位置)；之后将每个订单的发货地址和收获地址分别映射到对应的所述配送区域中。
步骤S203：将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务。在一优选的实施例中，将预设时间段内的，出发地配送区域到目的地配送区域的所有订单作为一个任务e。假设时间段P内，配送区域vo到配送区域vd的所有订单为n1,…,nP，则任务e＝(vo,vd,n1,…,nP)，其中，vo∈V,vd∈V。
在另一优选的实施例中，如果将所述目标地区的每个配送区域看作一个点，将每个任务看作一条有向边，则可将所有的配送区域，以及任意两个配送区域之间的任务通过任务图进行表示。用E表示目标地区所有的任务，用G表示目标地区的任务图，则G＝<V,E>。
图3为本发明实施例的订单处理方法的任务图的示意图。如图3所示，目标地区被分割成了7个配送区域，分别为v1-v7；目标地区的任务共有15个，分别为e1-e15；每个任务与配送区域的关系如任务图所示。
步骤S204：以总行驶时间最短为目标函数，采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。一般来说，贪心算法需预先设定分组个数M，算法需循环M次，每循环一次，将至少一个任务分配到一个任务组中。在一优选的实施例中，采用贪心算法进行任务分组时，需要考虑订单的可共享性和每个任务组中配送人员的空驶时间。其中，可共享性是配送任务组中所有订单的总时间(即总配送时间)，空驶时间是配送人员在配送两个订单之间的空驶时间。将可共享性和空驶时间整合成目标函数，可共享性越高、空驶时间越少，网上购物类平台的配送效率就越高。该步骤的具体实现过程，后续进行详细说明。
该步骤通过贪心算法，将所有的任务E分配给各个任务组。为了进一步优化贪心算法的分组结果，可尝试用替换算法将当前任务组中的一个任务替换到另一个任务组，如果替换后的总行驶时间(包括总配送时间和总空驶时间)变小，则保留此替换；否则，不保留此替换。替换算法的具体实现过程如步骤S205-步骤S211。
步骤S205：从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中。其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组。在一优选的实施例中，首先从所有的所述任务组中随机选择一个任务组，作为当前任务组；之后从所述当前任务组中随机选择一个任务，并从所述当前任务组中移除所述任务；然后将所述任务依次分配到其他任务组中。
步骤S206：分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组。其中，所述边际行驶时间为：
MT(e|Em)＝TT({e}∪Em)-TT(Em)
式中，MT(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；m＝1,…,M。
步骤S207：判断所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组还是所述当前任务组，如果所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组，则执行步骤S208；如果所述边际行驶时间最小的任务组为所述当前任务组，则执行步骤S209。如果边际行驶时间最小的任务组为其他任务组，由于总行驶时间减少，尝试替换的过程成功。如果边际行驶时间最小的任务组为当前任务组，由于总行驶时间没有减少，尝试替换的过程失败。
步骤S208：将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组，重置连续失败次数，执行步骤S211。替换算法需预先设定尝试替换的连续失败次数(初始为0)，如果边际行驶时间最小的任务组为其他任务组，则重置连续失败次数为0。
步骤S209：增加所述连续失败次数，执行所述步骤S210。如果边际行驶时间最小的任务组为当前任务组，则将连续失败次数加1。
步骤S210：判断所述连续失败次数是否到达预设第二阈值，如果所述连续失败次数小于所述第二阈值，则执行步骤S211；否则，执行步骤S212。其中，所述第二阈值可以自定义，实施例中设定为100。
步骤S211：从替换后的所有任务组中随机选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组，执行步骤S205。当连续失败次数小于第二阈值时，由于尝试替换过程失败，此时替换后的所有任务组仍为步骤S204中贪心算法的分组结果。
步骤S212：输出所有替换后的任务组，结束本流程。至此，优化过程结束，最终得到的任务组，比仅经过贪心算法得到的任务组的总行驶时间更短。仍旧以图3所示的任务图为例，最终得到了四个任务组，e1、e2、e3为第一个任务组，e4、e5、e6、e7为第二个任务组，e8、e9、e10、e11为第三个任务组，e12、e13、e14、e15为第四个任务组。经实验验证，本发明实施例的订单处理方法能够节省至少21％的行驶时间，大大提高了网上购物类平台的配送效率，从而给用户提供了更好的服务。
图4为本发明实施例的采用贪心算法对所有的任务进行分组的主要流程示意图。如图4所示，本发明实施例的采用贪心算法对所有的任务进行分组的实现过程，主要包括如下步骤：
步骤S401：从待分组任务集合中选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组中，并从所述待分组任务集合中删除所述任务。其中，所述待分组任务集合包括任务图中所有待分组的任务，所述当前任务组初始为空集。每一轮分组时，从待分组任务集合中随机选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组E1中。
步骤S402：在删除后的所述待分组任务集合中，查找出所述当前任务组中每个任务的邻居任务。其中，所述邻居任务为待分组任务集合中，与选取出的所述任务的出发地和目的地在地理上相接近的任务。即所述邻居任务需满足：
式中，为时间段p内，从任务e的出发地o到任务组Em所在配送区域的最小行驶时间；tnei为设定的第三阈值，比如，可以是5分钟；为时间段p内，从任务e的目的地d到任务组Em所在配送区域的最小行驶时间。
步骤S403：将每个所述邻居任务分别预分配到所述当前任务组，计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比。该步骤的预分配并非真的将每个邻居任务分配到当前任务组，而是假使将每个邻居任务分别分配到当前任务组中，之后计算每次分配后的边际行驶时间比，以找出使边际行驶时间比最小的邻居任务。其中，所述边际行驶时间比为：
式中，MTR(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间比；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e})为配送任务e中所有的订单所需的原始行驶时间。
其中，步骤S403的具体实现过程为：
(1)根据所述历史订单数据的行驶轨迹数据，估计从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间。根据配送人员的行驶轨迹数据，估计在每个时间段p，从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间。现有的行驶时间估计算法均可用于该步骤的行驶时间估计，比如基于稀疏轨迹的一段路径的行驶时间估计(Travel TimeEstimation of a Path using Sparse Trajectories)算法。
(2)根据所述行驶时间，计算将所述邻居任务分配到所述当前任务组后的配送时间和空驶时间；其中，所述配送时间为配送所述当前任务组中所有的订单所需的最短时间，所述空驶时间为配送所述当前任务组中两个订单之间的时间；
(3)将所述配送时间和所述空驶时间求和，以得到所述当前任务组的行驶时间；
(4)根据所述当前任务组的行驶时间和上述边际行驶时间比的公式，计算将每个所述邻居任务分配到所述当前任务组后的边际行驶时间比。
步骤S404：将具有最小边际行驶时间比的邻居任务分配到所述当前任务组中。比较步骤S403中计算出的边际行驶时间比，找出最小的边际行驶时间比所对应的邻居任务，将该邻居任务最终分配到当前任务组中。由于非邻居任务通常比邻居任务有更大的边际行驶时间比，因此，将邻居任务分配到任务组中会大大较少总行驶时间。此时，当前任务组中包括步骤S401中选取的任务，以及边际行驶时间比最小的邻居任务。
步骤S405：判断所述当前任务组的任务个数是否超过预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务中是否还存在所述当前任务组中每个任务的邻居任务，如果所述当前任务组的任务个数小于预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务中存在所述邻居任务时，执行步骤S402；否则，执行步骤S406。其中，所述阈值为α|E|/M，|E|为当前任务组的任务个数，α为预设平衡因子，比如可以是1.1。如果当前任务组的任务个数小于预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务中存在所述邻居任务时，跳转至步骤S402，直到当前任务组的任务个数大于等于所述阈值，或者所述待分组任务集合的任务中不存在所述邻居任务。
步骤S406：将下一个任务组作为所述当前任务组，执行步骤S401。假设下一任务组依次为E2，E3，…，EM，则每一次循环，会将至少一个任务分组至对应的任务组E2，E3，…，EM中。
通过本发明实施例的订单处理方法可以看出，通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验；通过将配送目标地区所有订单的总行驶时间最短作为目标函数，并采用贪心算法进行任务分组，既达到了目标函数的要求，又提升了分组效率；在贪心算法中，通过定义边际行驶时间比来满足目标函数的要求；通过尝试将一个任务从一个任务组替换到另一个任务组，进一步优化了贪心算法的分组结果。
图5是根据本发明实施例的订单处理装置的主要模块的示意图。如图5所示，本发明实施例的订单处理装置500，主要包括：
映射模块501，用于将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的。预先对目标地区进行区域分割，以得到多个配送区域；之后获取所述目标地区的所有订单数据，以从所述订单数据中得到每个订单的出发地信息和目的地信息；然后将每个订单的出发地信息和目的地信息，分别映射到对应的配送区域中。
获取模块502，用于将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务。其中，所述出发地配送区域为当前订单的出发地信息所对应的配送区域；目的地配送区域为当前订单的目的地信息所对应的配送区域。本发明实施例中的一个任务并不是一个订单，而是出发地配送区域到目的地配送区域的所有订单。通过映射模块501的执行过程，就能够获取到所述目标地区所有订单对应的任务。
分组模块，用于根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。任务分组问题是一个NP难题，其中，NP是指非确定性多项式，非确定性是指不确定是否能够在多项式时间内解决该问题。本发明实施例中以配送所述目标地区所有订单所需的总时间(即总行驶时间)最短为目标函数，可以采用贪心算法、遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等对所有的所述任务进行分组。
另外，本发明实施例的订单处理装置500还可以包括：所述装置还包括：替换模块(图5中未示出)，该模块用于从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中；其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组；分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组；当所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组时，将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组；以及从替换后的所有任务组中选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组。
从以上描述可以看出，通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验；通过将配送目标地区所有订单的总行驶时间最短作为目标函数，并采用贪心算法进行任务分组，既达到了目标函数的要求，又提升了分组效率；在贪心算法中，通过定义边际行驶时间比来满足目标函数的要求；通过尝试将一个任务从一个任务组替换到另一个任务组，进一步优化了贪心算法的分组结果。
图6示出了可以应用本发明实施例的订单处理方法或订单处理装置的示例性系统架构600。
如图6所示，系统架构600可以包括终端设备601、602、603，网络604和服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备601、602、603通过网络604与服务器605交互，以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备601、602、603可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器605可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备601、602、603所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。
需要说明的是，本申请实施例所提供的订单处理方法一般由服务器605执行，相应地，订单处理装置一般设置于服务器605中。
应该理解，图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种计算机可读介质。
本发明的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的一种订单处理方法。
本发明的计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种订单处理方法。
下面参考图7，其示出了适用于来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统700的结构示意图。图7示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有计算机系统700操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文主要步骤图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行主要步骤图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个单元、程序段、或代码的一部分，上述单元、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括映射模块、获取模块和分组模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，映射模块还可以被描述为“将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。
从以上描述可以看出，通过将订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域，之后将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以基于目标函数对得到的所有任务进行分组，提高了配送效率，提升了用户体验；通过将配送目标地区所有订单的总行驶时间最短作为目标函数，并采用贪心算法进行任务分组，既达到了目标函数的要求，又提升了分组效率；在贪心算法中，通过定义边际行驶时间比来满足目标函数的要求；通过尝试将一个任务从一个任务组替换到另一个任务组，进一步优化了贪心算法的分组结果。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (16)

1.一种订单处理方法，其特征在于，包括：
将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；
将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；
根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组，包括：以总行驶时间最短为目标函数，采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组；其中，所述总行驶时间为配送所述目标地区所有订单所需的总时间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组，包括：
从待分组任务集合中选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组中，并从所述待分组任务集合中删除所述任务；其中，所述待分组任务集合包括待分组的所有任务；
在删除后的所述待分组任务集合中，查找出所述当前任务组中每个任务的邻居任务；
将每个所述邻居任务分别预分配到所述当前任务组，计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比；
将具有最小边际行驶时间比的邻居任务分配到所述当前任务组中；
当所述当前任务组的任务个数超过预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务均不是所述当前任务组中每个任务的邻居任务时，将下一个任务组作为所述当前任务组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比，包括：
根据所述订单数据的行驶轨迹数据，估计从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间；
根据所述行驶时间，计算将所述邻居任务分配到所述当前任务组后的配送时间和空驶时间；其中，所述配送时间为配送所述当前任务组中所有的订单所需的最短时间，所述空驶时间为配送所述当前任务组中两个订单之间的时间；
将所述配送时间和所述空驶时间求和，以得到所述当前任务组的行驶时间；
根据所述当前任务组的行驶时间，计算将每个所述邻居任务分配到所述当前任务组后的边际行驶时间比。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边际行驶时间比为：
式中，MTR(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间比；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e})为配送任务e中所有的订单所需的原始行驶时间。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组的步骤之后，还包括：
从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中；其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组；
分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组；
当所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组时，将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组；
从替换后的所有任务组中选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述边际行驶时间为：
MT(e|Em)＝TT({e}∪Em)-TT(Em)
式中，MT(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间。
8.一种订单处理装置，其特征在于，包括：
映射模块，用于将目标地区的订单数据中，每个订单的出发地信息和目的地信息分别映射到对应的配送区域中；其中，所述配送区域是对所述目标地区进行区域分割得到的；
获取模块，用于将出发地配送区域到目的地配送区域的订单作为一个任务，以获取所述目标地区所有订单对应的所述任务；
分组模块，用于根据预设目标函数对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分组模块，还用于：以总行驶时间最短为目标函数，采用贪心算法对所有的所述任务进行分组，以得到至少一个任务组；其中，所述总行驶时间为配送所述目标地区所有订单所需的总时间。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分组模块，还用于：
从待分组任务集合中选取一个任务，将选取的所述任务分配到当前任务组中，并从所述待分组任务集合中删除所述任务；其中，所述待分组任务集合包括待分组的所有任务；
在删除后的所述待分组任务集合中，查找出所述当前任务组中每个任务的邻居任务；
将每个所述邻居任务分别预分配到所述当前任务组，计算分配后的所述当前任务组的边际行驶时间比；
将具有最小边际行驶时间比的邻居任务分配到所述当前任务组中；以及
当所述当前任务组的任务个数超过预设阈值，或者所述待分组任务集合的任务均不是所述当前任务组中每个任务的邻居任务时，将下一个任务组作为所述当前任务组。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述分组模块，还用于：
根据所述订单数据的行驶轨迹数据，估计从所述出发地配送区域到所述目的地配送区域的行驶时间；
根据所述行驶时间，计算将所述邻居任务分配到所述当前任务组后的配送时间和空驶时间；其中，所述配送时间为配送所述当前任务组中所有的订单所需的最短时间，所述空驶时间为配送所述当前任务组中两个订单之间的时间；
将所述配送时间和所述空驶时间求和，以得到所述当前任务组的行驶时间；以及
根据所述当前任务组的行驶时间，计算将每个所述邻居任务分配到所述当前任务组后的边际行驶时间比。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述边际行驶时间比为：
式中，MTR(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间比；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e})为配送任务e中所有的订单所需的原始行驶时间。
13.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：替换模块，用于
从当前任务组中选取一个任务，将选取出的所述任务依次分配到其他任务组中；其中，所述其他任务组为所有的所述任务组中，除所述当前任务组外的任务组；
分别计算所述当前任务组和分配后的每个所述其他任务分组的边际行驶时间，以查找出所述边际行驶时间最小的任务组；
当所述边际行驶时间最小的任务组为所述其他任务分组时，将所述任务替换到所述边际行驶时间最小的其他任务组；以及
从替换后的所有任务组中选择下一个任务组，将所述下一个任务组作为所述当前任务组。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述边际行驶时间为：
MT(e|Em)＝TT({e}∪Em)-TT(Em)
式中，MT(e|Em)为将任务e分配到任务组Em后的边际行驶时间；TT(Em)为配送任务组Em中所有的订单所需的行驶时间；TT({e}∪Em)为将任务e分配到任务组Em后，配送任务组Em中所有的订单所需的总驶时间。
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
16.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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