CN109472441A - 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质 - Google Patents

调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN109472441A
CN109472441A CN201811107348.5A CN201811107348A CN109472441A CN 109472441 A CN109472441 A CN 109472441A CN 201811107348 A CN201811107348 A CN 201811107348A CN 109472441 A CN109472441 A CN 109472441A
Authority
CN
China
Prior art keywords
section
goods
materials
alloted
allots
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811107348.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109472441B (zh
Inventor
刘星宇
仝淑雅
程格
陈瑞乾
金晶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SF Technology Co Ltd
Original Assignee
SF Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SF Technology Co Ltd filed Critical SF Technology Co Ltd
Priority to CN201811107348.5A priority Critical patent/CN109472441B/zh
Publication of CN109472441A publication Critical patent/CN109472441A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109472441B publication Critical patent/CN109472441B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315Needs-based resource requirements planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/08Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083Shipping

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请公开一种物资调拨的方法、处理装置、设备及存储介质。所述方法包括:获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算片区触发调拨时所需的调拨数量;根据所述调拨数量在区域间调拨物资。所述处理装置用于执行所述方法。本发明实施例通过根据物流信息建立物资分配调拨模型,通过整数规划对模型进行计算确定调拨数量,对资源进行了有效合理分配,实现调拨数量的最小化。

Description

调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及物流信息处理领域,尤其涉及调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质。
背景技术
在电商平台和物流合作为用户提供配送服务中,会因网点分散,以及不同的运输周期造成物资的分配不均衡,给物流作业带来困难。为了解决这种问题,就必须进物资调拨,是将业务对象从初始地调入目标地的过程。
调拨数量是必须要考虑的问题。这是因为,如果调拨数量太大会影响片区物资的周转率,降低供应链的效率,如果太小又满足不了片区内日常物流作业。因为每个作业区一次性物资配置投放量可能不会太大,随着每个作业区的物流运输会造成资源流失,产生分配不平衡时必须触发调拨以保持每个作业区的物资回到原来初始投放的状态后,库存量满足下一作业周期的基本需要。
因此,如何合理的获得各片区的调拨数量,实现最有效的资源配置是现今需要解决的问题。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明以便提供一种调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质,用以解决不同运输时长下调拨数量的问题。
本发明提供的一种调拨物资的方法,包括以下步骤:
获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;
基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;
通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算片区触发调拨时所需的调拨数量;
根据所述调拨数量在区域间调拨物资
第二方面,还提供调拨物资的处理装置,其特征在于,包括以下单元:
信息存储单元,配置用于获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;
物资调拨单元,配置用于基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;
数量计算单元,配置用于通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算触发调拨后片区所需的调拨数量;
调拨任务单元,配置用于根据所述调拨数量进行物资调拨。
第三方面,本发明实施例提供一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,其中,
所述处理器和所述存储器通过对所述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执行第一方面的方法步骤。
第四方面,本发明实施例提供一种可读存储介质,包括:
所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令所述计算机执行第一方面的方法步骤。
本发明实施例提供的调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质。通过网点信息生成片区物流信息,建立物资分配调拨模型,整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算确定各片区的调拨数量,实现了资源的有效合理利用,减少了调拨数量,节约了成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方法,下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,附图仅用于示出优选实施方法的目的,而并不认为是对本发明的限制。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了本发明相关的部分而非全部。
图1示出了其中可以应用本申请实施例的一种调拨物资的方法的示例性流程图;
图2示出了其中可以应用本申请实施例的一种调拨物资的处理装置的示例性结构框图;
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明,而非对该发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
第一方面,参考图1其示出了根据本发明申请实施例的一种调拨物资的方法的示例性流程图。
如图1所示,在步骤110中,获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;
在一个示例中,预定区域内的网点信息可以为各网点物资作业量、网点作业时间、网点间运输流动动线、网点物资日需求量,网点间物资运输时长中的一项或多项。根据以网点信息按照一定规则进行片区划分。
进一步地,由于网点的集中度不同,网点作业时间不同,网点的物资需求量不同,网点的货运场站的规模不同,这些因素都会影响片区划分的范围和片区内网点的数目。在此按照网点间运输作业时长来划分片区为例进行说明,选择集中度最高的网点区域,以其中的一个网点为中心,按照运输路线在半天内的时长进行区域辐射,将辐射范围内的网点划分为同一片区;选择片区外的集中度高的某个网点按照同样的方法进行新片区划分,以此类推直到将所有网点全部划分完为止。
进一步地,可以根据片区内每个网点的日需求量获得每个片区的物资日需求量,计算出片区最低需求量,结合网点物流信息生成片区物流信息,提取片区物流信息中的片区间作业的最长运输时长作为触发调拨的调拨周期。除此之外通常所述的物流信息内容还可以包括商品名称,转运时间,运输路径,商品总量,在途商品情况,运输工具等。
在步骤120中,基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;
在一个示例中,根据获得的上述片区每日的物流信息,在短期内物流业务模式不发生变化的前提下,来进行物资分配模型的和物资调拨模型的建立,其中分配模型是根据物流信息中片区的最低需求量,每日固定的物资流入量、每日固定物资流出量以及调拨周期来进行建模确定每个片区的初始投放物资量。调拨周期结束后大数据系统发送调拨预警信息给各片区,结合分配模型根据片区实际参与调拨时的当前库存,片区的初始物资投放量、调拨周期、片区间的运输时长来建立调拨模型。
进一步地,可以将片区分为两类,一类片区为流出物资量大于流入物资量的片区,此类片区初始物资投放量:
对于第一类片区需要进行物资调入:
第二类片区为日流入物资量大于流出物资量的片区,此类片区初始物资投放量:
对于第二类片区需要进行物资调出:
其中,Ii为片区i的物资初始投放数量,Ni为片区i日物资最低需求量,Oi为日流出片区i的物资数量,Fi为日流入片区i的物资数量,T为调拨周期,D为参与调拨片区集合,Ci为触发调拨时片区i的锁库存,决策变量输出数据nij,nji为非负整数变量,nij为片区i需要调拨给片区j的物资数量,nji为片区j需要调拨给片区i的物资数量。
在步骤130中,通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算片区触发调拨时所需的调拨数量;
具体的,整数规划是辅助进行科学管理的数学方法,在经济、军事、工程等多个领域都用广泛的应用,是运筹学中研究在特定约束条件下对目标函数求解的方法。所述整数规划模型对触发调拨时每个片区的调拨数量进行计算,确保了调拨数量最少的条件下,保证在下一次触发调拨时各片区的物流运输业务能够正常进行,即经过调拨完成后每个片区物资回到了原来的初始投放量的状态。
进一步地,约束条件和目标函数表达式可以具体如下:
min(∑nij);
其中,约束条件中表示对于任意的i,j不相等片区,他们彼此之间不连通,没有运输通道Vij=0,只有相互连通的片区才能参与直接调拨,当片区彼此不连通,那么他们之间的调拨数量为0,即nij=0。
约束条件下的目标函数是在满足各网点的用量需求的条件下,最小化调拨数量。即能够保证求出来的所有调拨量求和最小,不会运输多余的量,从而减少调拨成本。
触发调拨条件:当前片区物资库存量<=(片区日最低物资需求量+日物资变化量*调拨周期)
所述触发调拨条件是指在下发调拨预警信息后,实际各片区执行的时间点可能不一致,但是只要各片区在调拨周期内完成任务便不会产生影响。另外,即使调拨任务发生了延迟,没有在调拨周期内完成,下一次生成调拨任务时也会通过调整调拨数量来弥补缺口。但是本发明对于调拨周期内未完成调拨任务的情况不做考虑,现实作业中系统统一管理,合理规划资源,按照调拨周期内完成物资调拨任务来进行预设的。
在步骤140中,根据所述调拨数量在区域间调拨物资。
在一个示例中,根据所述调拨数量按照一定的调拨规则进行片区间物资调拨,根据步骤130计算出了两个片区之间调拨的方式和数量,未考虑两个片区间物资调拨的运输时长,由于不同片区间的距离不同,调拨时效也不同。可以根据调拨物资的数量从大到小或者片区运输的时长从高到低的顺序进行物资的实际调拨,同时也可以结合路况信息进行物资调拨,保证了物资作业正常进行。应该说明的是这种方式也只是一个举例,也有多种调拨方法,只要保证其在下一次调拨预警信息发送前完成物资调拨即可,本发明实施实施例对此不作具体限定。
进一步地,所述调拨物资的方法可以为:
调拨周期结束后,在第一预设时间将调拨预警信息发送到片区;
片区接收到所述调拨预警信息后,在第二预设时间进行物资实际调拨;
根据所述第一预设时间和所述第二预设时间,结合调拨数量和调拨时长,进行物资调拨。
基于上述调拨数量和调拨时长,结合运输过程中的路况信息,预测将物资调拨后实际物资到达日是否满足下次调拨预警信息发送后,片区物资储量回到最初的初始投放量,保证正常的物流业务需求。
本发明通过根据各片区物流信息和预设的物流作业模式进行建模,通过整数规划对模型进行计算,获得各片区在下一次触发调拨的时候各片区的库存量回到原始初始投放量的数值下所参与调拨的最低数值,实现了对物资的合理调拨,调拨数量最小,成本最低。
在上述实施例的基础上,所述方法,还包括:
根据确定的调拨周期,对步骤110至140进行重复执行。
具体的,由于每个片区每日的物流任务会有波动,触发调拨的时间和各片区调出物资的时间,以及各片区收到调拨物资的时间不同。因此,选择片区间最长运输时长作为触发调拨任务的周期,称调拨周期。根据预设调拨周期重复上述方法流程。应该强调的是,预设的调拨周期可以为3天或者4天,本发明实施例对此不做限定。
本发明实施例通过根据上述的调拨周期,和网点日物资流出量和流入量来计算片区初始投放量,建立模型、计算调拨数量操作,尽可能的减少了片区间物资调拨的数量,又满足了日常物流任务的需求,节约了成本,提高了作业效率。
在上述实施例的基础上,所述根据调拨数量在区域间进行物资调拨,是指在自动调拨方式下,大数据系统自动统一时间向参与调拨的片区进行商品调拨任务的发送。各片区接收到系统调拨任务后,根据运输时长、近期路况信息等因素确定实际调拨的时间。但是必须保证实际调拨日到调拨到达日的时间周期小于下一次大数据系统发送调拨预警信息的时间周期。
第二方面,参考图2本发明的实施例还提供调拨物资的处理装置,包括:信息存储单元210,配置用于获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;物资调拨单元220,配置用于基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;数量计算单元230,配置用于通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算触发调拨后片区所需的调拨数量;调拨任务单元240,配置用于根据所述调拨数量进行物资调拨。
可选地,所述信息存储单元210,具体用于获取时间范围内的网点信息历史记录,并确定各片区每日的物流任务和物流流动动线,选择最大运输时长作为调拨周期。
可选地,所述物资调拨单元220,基于上述获得的调拨周期和特定区域特定的物流作业模式中每个片区每日净流出物资数量或者每日净流入物资数量计算出合理的片区初始投放量,建立分配模型。结合分配模型确定调拨后各片区的物资数量回到初始投放量的水平上,根据实际参加调拨时的片区实际库存,确定片区间运输路径和调拨数量。
可选地,所述数量计算单元230,基于上述单元计算出的初始投放量和建立的模型,利用整数规划的思路和相应的约束条件计算各片区触发调拨后调入或者调出的物资数量。
可选地,所述调拨任务单元240,基于上述调拨数量发送调拨预警信息给各片区,各片区接收到信息后结合调拨时效和路况信息,建立调拨任务进行物资调拨。
第三方面,本发明提供的一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,其中,
所述处理器和所述存储器通过对所述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执行本申请第一方面上任一项所述的方法。
第四方面,本发明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本申请第一方面上任一项所述的方法。
本申请的有益效果为:通过对网点进行片区划分,结合网点信息生成片区物流信息,提取物流信息中的片区日物资变化量,根据物流作模式建立物资分配和调拨模型,以调拨数量最小为约束条件运用整数规划模型计算调拨数量,节约了成本,合理分配调拨物资数量,提升了物流效率。
通过以上的实施方式的描述可知:本领域技术人员可以清楚地了解到本申请必须借助硬件后台方式来实现。基于此理解,本申请的技术方案本质上可以说对现有技术做出贡献的部分借助计算机的开发程序形式体现出来,包括若干指令使得一台计算机设备(个人计算,服务器,或者网络设备等)执行本申请实施例的某些部分所述方法。
本说明书中的实施例均采用递进的方式描述,各个实施例子之间的相似部分相互参见。每个步骤下的实施例侧重于该步骤下的具体方法。以上的所描述的实施方案仅仅是示意性的,具体实施例仅是对本发明做举例说明,本发明所属技术领域的技术人员在不脱离本发明实施例所述原理的前提,还可以做出若干改进和润色,这些改进也应视为本发明的保护范围。
上述仅为本申请的较佳实施例及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种调拨物资的方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;
基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;
通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算片区触发调拨时所需的调拨数量;
根据所述调拨数量在区域间调拨物资。
2.根据权利1所述的调拨物资的方法,其特征在于,以片区间最长运输时长为调拨周期,重复执行权利要求1所述各步骤。
3.根据权利要求2所述的调拨物资的方法,其特征在于,所述区域内的网点信息,包括以下的一项或多项:
网点间运输时长、网点作业时间、网点日物资需求量,网点间运输路径、网点物资当前库存量。
4.根据权利要求3所述的调拨物资的方法,其特征在于,所述划分片区,包括:
分别以各个网点为中心,按规定运输时长为辐射范围划分出单个片区。
5.根据权利要求1所述的调拨物资的方法,其特征在于,所述生成的片区物流信息,包括以下的一项或多项:
片区日物资最低需求、片区日流出物资量、片区日流入物资量、片区间物资运输时长,片区物资运输路程,片区作业覆盖范围。
6.根据权利要求5所述的调拨物资的方法,其特征在于,所述建立物资分配调拨模型,包括建立如下物资分配调拨模型:
第一类片区为日流出物资量大于流入物资量的片区,此类片区初始物资投放量为:
对于第一类片区需要进行物资调入:
第二类片区为日流入物资量大于流出物资量的片区,此类片区初始物资投放量为:
对于第二类片区需要进行物资调出:
约束条件:只在相互连通的片区直接调拨;
模型目标:调拨数量最小;
min(∑nij);
其中,Ii为片区i的物资初始投放数量,Ni为片区i日物资最低需求量,Oi为日流出片区i的物资数量,Fi为日流入片区i的物资数量,T为调拨周期,D为参与调拨片区集合,Ci为触发调拨时片区i的物资库存,nji为非负整数变量,nij为片区i需要调拨给片区j的物资数量,nji为片区j需要调拨给片区i的物资数量;Vij代表片区i,j是否连通,若连通为1、否为0。
7.根据权利要求6所述的调拨物资的方法,其特征在于,所述根据所述调拨数量在区域间调拨物资,包括:
调拨周期结束后,在第一预设时间将调拨预警信息发送到片区;
片区接收到所述调拨预警信息后,在第二预设时间进行物资实际调拨;
根据所述第一预设时间和所述第二预设时间,结合调拨数量和调拨时长,进行物资调拨。
8.一种调拨物资的方法的处理系统,其特征在于,包括以下单元:
信息存储单元,配置用于获取区域内的网点信息,划分片区,生成片区物流信息;
物资调拨单元,配置用于基于所述片区物流信息,建立物资分配调拨模型;
数量计算单元,配置用于通过整数规划对所述物资分配调拨模型进行求解,计算触发调拨后片区所需的调拨数量;
调拨任务单元,配置用于根据所述调拨数量在区域间进行物资调拨。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,其中,
所述处理器和所述存储器通过对所述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执行1-7任一项所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质,其特征在于,所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,所述计算机指令使得所述计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
CN201811107348.5A 2018-09-21 2018-09-21 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质 Active CN109472441B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811107348.5A CN109472441B (zh) 2018-09-21 2018-09-21 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811107348.5A CN109472441B (zh) 2018-09-21 2018-09-21 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109472441A true CN109472441A (zh) 2019-03-15
CN109472441B CN109472441B (zh) 2022-08-02

Family

ID=65663172

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811107348.5A Active CN109472441B (zh) 2018-09-21 2018-09-21 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109472441B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111461389A (zh) * 2020-01-14 2020-07-28 淘大集(武汉)供应链有限公司 一种智能仓储物流管理方法及系统
CN111582719A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 闯志超 一种用于电网物资的调配计划方法及系统
CN112329968A (zh) * 2019-11-08 2021-02-05 北京京东尚科信息技术有限公司 一种资源分配的方法、装置及存储介质
CN112396371A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于gis的多目标物资调拨方法及装置
CN112884388A (zh) * 2019-11-29 2021-06-01 顺丰科技有限公司 管理策略生成模型的训练方法、装置以及设备
CN112907159A (zh) * 2019-11-19 2021-06-04 北京京东乾石科技有限公司 一种库存物品的调拨方法和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106960295A (zh) * 2016-01-11 2017-07-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种调拨方法及装置、预售系统
CN106991543A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 阿里巴巴集团控股有限公司 调拨系统及调拨方法
CN107516175A (zh) * 2016-06-16 2017-12-26 苏宁云商集团股份有限公司 一种库存调拨方法及装置
CN107645411A (zh) * 2017-09-08 2018-01-30 北京百悟科技有限公司 一种基于线性规划的通道流量调拨方法及装置
WO2018072556A1 (zh) * 2016-10-18 2018-04-26 无锡知谷网络科技有限公司 物品的物流控制方法和电子设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106960295A (zh) * 2016-01-11 2017-07-18 阿里巴巴集团控股有限公司 一种调拨方法及装置、预售系统
CN106991543A (zh) * 2016-01-20 2017-07-28 阿里巴巴集团控股有限公司 调拨系统及调拨方法
CN107516175A (zh) * 2016-06-16 2017-12-26 苏宁云商集团股份有限公司 一种库存调拨方法及装置
WO2018072556A1 (zh) * 2016-10-18 2018-04-26 无锡知谷网络科技有限公司 物品的物流控制方法和电子设备
CN107645411A (zh) * 2017-09-08 2018-01-30 北京百悟科技有限公司 一种基于线性规划的通道流量调拨方法及装置

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112329968A (zh) * 2019-11-08 2021-02-05 北京京东尚科信息技术有限公司 一种资源分配的方法、装置及存储介质
CN112907159A (zh) * 2019-11-19 2021-06-04 北京京东乾石科技有限公司 一种库存物品的调拨方法和装置
CN112884388A (zh) * 2019-11-29 2021-06-01 顺丰科技有限公司 管理策略生成模型的训练方法、装置以及设备
CN112884388B (zh) * 2019-11-29 2023-06-09 顺丰科技有限公司 管理策略生成模型的训练方法、装置以及设备
CN111461389A (zh) * 2020-01-14 2020-07-28 淘大集(武汉)供应链有限公司 一种智能仓储物流管理方法及系统
CN111582719A (zh) * 2020-05-08 2020-08-25 闯志超 一种用于电网物资的调配计划方法及系统
CN112396371A (zh) * 2020-11-12 2021-02-23 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于gis的多目标物资调拨方法及装置
CN112396371B (zh) * 2020-11-12 2022-12-02 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于gis的多目标物资调拨方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN109472441B (zh) 2022-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109472441A (zh) 调拨物资的方法、处理装置、设备及存储介质
Reyes et al. The meal delivery routing problem
Loree et al. Points of distribution location and inventory management model for Post-Disaster Humanitarian Logistics
CN109034481B (zh) 一种基于约束规划的带时间窗车辆路径问题建模及优化方法
Shiri et al. Optimization of drayage operations with time-window constraints
Phan et al. Negotiating truck arrival times among trucking companies and a container terminal
Lalla-Ruiz et al. A set-partitioning-based model for the berth allocation problem under time-dependent limitations
Atamtürk et al. Capacity acquisition, subcontracting, and lot sizing
Tricoire et al. The bi-objective stochastic covering tour problem
CN105844349A (zh) 一种订单自动分配方法及系统
Kolisch et al. An efficient metaheuristic for integrated scheduling and staffing IT projects based on a generalized minimum cost flow network
US20150095091A1 (en) Customer-Prioritized Inventory Allocation for Supply Chain
BR112019014723A2 (pt) Sistema acionado por dados para dimensionamento de frota de veículo ótimo, compartilhamento de viagens, e escalonamento em tempo real baseado em redes de partilhabilidades
Kinable et al. The concrete delivery problem
CN103546583B (zh) 群智感知系统及群智感知方法
Yi et al. Scheduling appointments for container truck arrivals considering their effects on congestion
CN110751433B (zh) 订单的分配方法和装置,电子设备及存储介质
Li et al. Distributed constraint optimization for addressing vessel rotation planning problems
CN106991544A (zh) 调拨系统及调拨方法
Gumuskaya et al. Integrating stochastic programs and decision trees in capacitated barge planning with uncertain container arrivals
CN113222490B (zh) 一种库存分配方法和装置
Auad et al. Courier satisfaction in rapid delivery systems using dynamic operating regions
Tian et al. Equilibrium and social optimality in queues with service rate and customers’ joining decisions
CN113888148A (zh) 基于调度网络进行资源调度的方法及装置
Dastpak et al. Off-line approximate dynamic programming for the vehicle routing problem with a highly variable customer basis and stochastic demands

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant