CN109508917B - 订单分配方法、订单分配装置、存储介质和电子设备 - Google Patents
订单分配方法、订单分配装置、存储介质和电子设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种订单分配方法、订单分配装置、存储介质和电子设备。本发明实施例通过预测各配送单元在下一周期的订单量参数，并获取各所述配送单元的配送数据，从而根据当前各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，进而根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。由此，能够通过待分配订单的分配调动订单配送运力，降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
Description
技术领域
本发明公开涉及数据处理领域，具体涉及一种订单分配方法、订单分配装置、存储介质和电子设备。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，O2O(online to offline，线上到线下)交易也变得越来越普及。但是由于用户数量或商户数量分布不均，用户数量或商户数量较少的区域内容易产生无人接单(也即，接受订单)或订单配送超时的情况，由此降低订单的配送效率，从而影响用户体验或商户体验。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种订单分配方法、订单分配装置、存储介质和电子设备，能够降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
第一方面，本发明实施例提供了一种订单分配方法，所述方法包括：
预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单。
优选地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单包括：
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
优选地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态包括：
确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元；
根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
优选地，所述根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态包括：
响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
优选地，所述根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单包括：
响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
优选地，所述方法还包括：
响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
优选地，所述根据当前各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量包括：
根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量；
根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
优选地，所述根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量包括：
分别将各所述配送单元确定为目标配送单元；
根据各配送单元与所述目标配送单元的距离、流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述配送单元的第一参数；
根据在所述目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定所述目标配送单元的第二参数；
根据流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送的订单量确定所述目标配送单元的第三参数；
根据目标配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合，其中，所述配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入所述目标配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出所述目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元；
根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
优选地，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
第二方面，本发明实施例提供了一种订单分配装置，所述装置包括：
第一预测单元，用于预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取单元，用于获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
第二预测单元，用于根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
分配单元，用于根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如下步骤：
预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单。
优选地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单包括：
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
优选地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态包括：
确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元；
根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
优选地，所述根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态包括：
响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
优选地，所述根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单包括：
响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
优选地，所述电子设备用于进一步实现如下步骤：
响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
优选地，所述根据当前各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量包括：
根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量；
根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
优选地，所述根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量包括：
分别将各所述配送单元作为目标配送单元；
根据各配送单元与所述目标配送单元的距离、流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述配送单元的第一参数；
根据在所述目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定所述目标配送单元的第二参数；
根据流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送的订单量确定所述目标配送单元的第三参数；
根据目标配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合，其中，所述配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入所述目标配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出所述目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元；
根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
优选地，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
本发明实施例通过预测各配送单元在下一周期的订单量参数，并获取各所述配送单元的配送数据，从而根据当前各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，进而根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。由此，能够通过待分配订单的分配调动订单配送运力，降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
附图说明
通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
图1是本发明第一实施例的订单分配方法的流程图；
图2是本发明实施例的订单链的示意图；
图3是本发明实施例的订单链中的订单的时间示意图；
图4是本发明第一实施例的一个可选的实现方式中预测下一周期内到达各配送单元的第一类订单的数量的流程图；
图5为本发明第一实施例的一个可选的实现方式中获取第一配送单元集合的数据流向图；
图6是本发明第一实施例的一个可选的实现方式中获取第二配送单元集合的数据流向图；
图7是本发明实施例的界面示意图；
图8是本发明第二实施例的订单分配装置的示意图；
图9是本发明第三实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下基于实施例对本发明公开进行描述，但是本发明公开并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明公开的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明公开。为了避免混淆本发明公开的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。
此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。
除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。
在本发明公开的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
通常，用户数量或商户数量在地理位置上分布不均。在用户数量或商户数量较多的区域内，配送运力(包括配送人员、配送机器人、无人机、无人车等)较为集中，因此订单的配送效率相对较高，而用户数量或商户数量较少的区域内由于配送运力的较为分散，因此容易产生无人接单(也即，接受订单)或订单配送超时的情况，由此降低订单的配送效率，从而影响用户体验或商户体验。
图1是本发明第一实施例的订单分配方法的流程图。如图1所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤S100，预测各配送单元在下一周期的订单量参数。
在本步骤之前，可以根据地理位置、商户数量、用户数量等对配送单元预先进行划分，使得配送单元的划分更加合理。
在本实施例中，不同周期的订单量参数用于表征订单量随周期的变化。具体地，订单量参数包括流入各配送单元内的订单量和流出各配送单元内的订单量。更具体地，可以在当前周期根据各配送单元内的历史配送数据(例如，日期、时间周期、预定周期内流入各配送单元内的订单量、预定周期内流出各配送单元内的订单量、天气、是否节假日等)和实时数据(例如，日期、时间、天气、是否节假日等)预测各配送单元在下一周期的订单量参数。
例如，周期时长为1小时，当前周期为11:00-12:00，则下一周期为12:00-13:00。
在本实施例中，流入各配送单元内的订单量为取单位置在非目标配送单元内且送单位置在目标配送单元内的订单的数量，流出各配送单元内的订单量为取单位置在目标配送单元内且取单位置在非目标配送单元内的订单的数量。
可选地，可以根据预定周期内的历史配送数据中的各数据项获取预定周期-流入订单量的对应关系以及预定周期-流出订单量的对应关系，从而根据实时数据、预定周期-流入订单量的对应关系和预定周期-流出订单量的对应关系预测各配送单元在下一周期的订单量参数。
例如，历史数据中在1月1日、周期12:00-13:00内流入配送单元1的平均订单量为50，流出配送单元1的平均订单量为12，流入的订单量对应的权重为1，流出的订单量对应的权重为-1(可以规定流入各配送单元的方向为正，流出各配送单元的方向为负)。若1月1日在12:00-13:00的天气为晴，可以保持权重不变；如果1月1日在12:00-13:00的天气为雨，可以将权重分别调整为1.1和-1.1，则预测得到的在1月1日流入配送单元1的订单量为50×1.1＝55，流出配送单元1的订单量为12×(-1.1)≈13。也就是说，可以根据天气、是否节假日等分别调整流入各配送区单元内的订单量以及流出各配送区单元内的订单量对应的权重，由此可以使得上述对应关系更加准确。由此，可以获得配送区单元1在1月1日、周期12:00-13:00的订单量参数为55+(-13)＝42。应理解，订单量为与平均订单量和权重的乘积最接近的整数值，不同的配送区单元内流入的订单量和流出的订单量对应的权重可以相同，也可以不同。
可选地，还可以根据预定的订单量预测模型和实时数据预测各配送单元在下一周期的订单量参数。具体地，订单量预测模型可以为有监督的分类模型或无监督的分类模型，例如神经网络、支持向量机等，并根据历史配送数据对订单量预测模型进行训练。更具体地，可以将历史配送数据中的预定周期内流入各配送单元内的订单量和预定周期内流出各配送单元内的订单量作为订单量预测模型的输出，并将历史配送数据中的其他数据项、配送单元的标识作为模型的输入，从而对模型进行训练。由此，根据实时数据和预定的订单量预测模型可以预测各配送单元在下一周期的订单量参数。
步骤S200，获取各配送单元的配送数据。
在本步骤中，配送数据包括各配送单元对应的第一类订单的信息。其中，第一类订单用于构成对应的配送运力的连续配送任务，连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联。具体地，订单链中的每个节点可以包括多个第一类订单，每个节点上的多个第一类订单的位置信息(包括取单位置信息和送单位置信息)相近。
图2是本发明实施例的订单链的示意图。如图2所示，21为配送单元1,22为配送单元2,23为配送单元3,24为配送单元4。L1为订单1的配送方向，其中，L1的起始点为订单1(在21内)的取单位置，终点为订单1(在22内)的送单位置。L2为订单2的配送方向，其中，L2的起始点为订单2(在22内)的取单位置，终点为订单2(在23内)的送单位置。L3为订单3的配送方向，其中，L3的起始点为订单3(在23内)的取单位置，终点为订单2(在24内)的送单位置。由此，订单1、订单2和订单3组成了订单链。也就是说，订单1的送单位置和订单2的取单位置相近，订单2的取单位置和订单3的取单位置相近。
图3是本发明实施例的订单链中的订单的时间示意图。如图3所示，订单1的取单时间为10:00，送单时间为10:30，订单2的取单时间为10:40，送单时间为11:05，订单3的取单时间为11:20，送单时间为11:50。也就是说，订单1的送单时间与订单2的取单时间相近，订单2的送单时间与订单3的取单时间相近。
应理解，步骤S100和步骤S200可以同时执行，也可以先后执行，不必区分执行顺序。
步骤S300，根据当前各配送单元对应的第一类订单的信息和下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
可选地，步骤S300包括如下步骤：
步骤S310，根据第一类订单的信息预测下一周期内到达各配送单元的第一类订单的数量。
其中，到达各配送单元的第一类订单的数量包括流入各配送区单元的第一类订单的数量和取单位置和送单位置均在同一配送区单元的第一类订单的数量。
第一类订单的信息可以包括第一类订单的取单位置信息、送单位置信息、对应的第一类订单配送运力的信息等。由此，可以获取第一类订单的取单位置对应的配送单元和送单位置对应的配送单元等信息。
还可以根据第一类订单配送运力的当前位置和当前正在配送的第一类订单的送单位置获取第一类订单配送运力到达送单位置对应的配送单元的预计到达时间。具体地，可以获取配送运力的行驶速率，从而根据行驶速率、配送运力的当前位置和当前正在配送的第一类订单的送单位置获取第一类订单配送运力的预计到达时间。应理解，可以根据实际需要获取其他第一类订单的信息。
图4是本发明第一实施例的一个可选的实现方式中预测下一周期内到达各配送单元的第一类订单的数量的流程图。如图4所示，步骤S310包括如下步骤：
步骤S311，分别将各配送单元确定为目标配送单元。
步骤S312，根据各配送区单元与目标配送单元的距离、流入目标配送单元的订单量以及流出目标配送单元的订单量确定各配送单元的第一参数。
在本实施例中，第一参数可以为取单位置对应的配送单元与目标配送单元的加权位移。具体地，第一参数包括流入的第一参数和流出的第一参数。优选地，可以为取单位置对应的配送单元的中心与送单位置对应的配送单元的中心的加权位移。具体地，可以规定流入目标配送单元的方向为正，流出目标配送单元的方向为负，权重为流入目标配送单元的订单量和流出目标配送单元的订单量，由此可以确定目标配送单元的第一参数。
例如，从配送单元1流向配送单元2的订单数量为5，从配送单元2流向配送单元1的订单数量为10，配送单元1与配送单元2的距离为1000，则对于配送单元1，配送单元2流入的第一参数为10×1000＝10000，流出的第一参数为-5×1000＝-5000。
步骤S313，根据在目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定各配送单元的第二参数。
在本实施例中，第二参数用于表征各配送单元的封闭度。取单位置和送单位置在同一配送单元内的订单量越多，表示对应的配送单元的封闭度越高。可选地，可以将取单位置和送单位置在同一配送单元内的订单量作为对应的配送单元的封闭度，也可以将包括取单位置和送单位置在同一配送单元内的订单量的函数(例如，乘以预定权重)作为对应的封闭区单元的封闭度。
应理解，步骤S312和步骤S313可以同时执行，也可以先后执行，不必区分执行顺序。
步骤S314，根据流入目标配送单元配送单元的订单量以及流出目标配送单元的订单量确定各配送单元的第三参数。
在本实施例中，第三参数用于表征各配送单元的出入度。目标配送单元内订单的流动性(流入的订单量和流出的订单量)越多，表示目标配送单元的出入度越高。可选地，可以将流出目标配送单元的订单量作为目标配送单元的出度，将流入目标配送单元的订单量作为目标配送单元的入度。也可以将包括流出目标配送单元的订单量的函数(例如，乘以预定权重)作为目标配送单元的出度，将包括流入目标配送单元的订单量的函数(例如，乘以预定权重)作为目标配送单元的入度。
应理解，步骤S313和步骤S314可以同时执行，也可以先后执行，不必区分执行顺序。
步骤S315，根据目标配送单元的第一参数、第二参数和第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合。
其中，配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合。具体地，第一配送单元集合包括流入配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，第二配送单元集合包括流出目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元。第一配送单元集合与目标配送单元的关联性较强，对流入目标配送单元的订单量影响较大；第二配送单元集合与目标配送单元的关联性同样较强，对流出目标配送单元的订单量影响较大。通过确定目标配送单元对应的配送单元集合可以合理降低后续订单分配的计算量。
可选地，可以获取各配送单元对应的配送单元的第一参数、第二参数和第三参数的评估分数，并根据评估分数确定各配送单元对应的第一配送单元集合和第二配送单元集合。可选地，评估分数可以设定第一参数、第二参数和第三参数的权重，并计算第一参数、第二参数和第三参数的加权和确定。
可选地，评估分数也可以根据第一参数、第二参数、第三参数和预定的评估模型确定。
具体地，评估模型可以为有监督的分类模型或无监督的分类模型，例如神经网络、支持向量机等，并根据样本(包括第一参数、第二参数、第三参数和对应的评估分数)对订单量预测模型进行训练。更具体地，可以将样本中的第一参数、第二参数和第三参数作为评估模型的输入，并将样本中对应的评估分数作为评估模型的输出，从而对评估模型进行训练。由此，计算得到的第一参数、第二参数和第三参数可以预测目标配送单元对应的各配送单元的评估分数。
具体地，第二条件可以为第一评估分数排在最大的前n位，其中n为大于等于1的预定整数，第三条件可以为第二评估分数排在最大的前m位，其中m为大于等于1的预定整数。容易理解，n和m可以相同，也可以不同。
图5为本发明第一实施例的一个可选的实现方式中获取第一配送单元集合的数据流向图。如图5所示，可以将各配送单元分别设定为目标配送单元，并根据各目标配送单元流入的第一参数、目标配送单元的第二参数和各非目标配送单元到目标配送单元的第三参数(也即，入度)获得流入目标配送单元的订单对应的配送单元的第一评估分数。由此，将第一评估分数满足第二条件的配送单元作为第一配送单元集合。
图6是本发明第一实施例的一个可选的实现方式中获取第二配送单元集合的数据流向图。如图6所示，可以根据各目标配送单元流出的第一参数、目标配送单元的第二参数和目标配送单元到各非目标配送单元的第三参数(也即，出度)获得流出目标配送单元的订单对应的配送单元的第二评估分数。由此，将第二评估分数满足第三条件的配送单元作为第二配送单元集合。
步骤S316，根据配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达目标配送单元的第一类订单的数量。
具体地，可以根据第一配送单元集合的第一类订单的信息和第二配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期到达目标配送单元的第一类订单的数量。
可选地，可以根据第一类订单的信息中的各数据项的加权和预测下一周期内到达目标配送单元的第一类订单的数量，也可以根据第一类订单的信息中的各数据项和预定的第一类订单预测模型预测下一周期内到达目标配送单元的第一类订单的数量。第一类订单预测模型的训练方式和确定下一周期内到达目标配送单元的第一类订单的数量的方式与步骤S100相似，在此不再赘述。
具体地，第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、送单位置对应的各非目标配送单元与目标配送单元的距离、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、取单位置对应的各非目标配送单元与送单位置对应的目标配送单元的距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
步骤S320，根据到达各配送单元的第一类订单的数量和下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
具体地，可以根据到达各配送单元的第一类订单的数量、下一周期的订单量参数和约束条件，来预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。可选地，可以根据到达各配送单元的第一类订单的数量、下一周期各配送单元的订单量参数和预计在下一周期内到达各配送单元的第一类订单配送运力的信息(例如，第一类订单配送运力的数量、第一类订单配送运力的配送能力等)来预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
具体地，可以根据各订单配送运力到达各配送单元的预计到达时间获取在下一周期内到达各配送单元的订单配送运力信息。由此，可以提前预测各配送单元能容纳的第一类订单的数量。第一类订单配送运力的配送能力越强，表示第一类订单配送运力的配送效率越高，在一周期内可以承担更多数量的订单配送工作，因此可以将更多的订单作为第一类订单分配给配送能力较强的第一类订单配送运力，也就是说，第一类订单配送运力在下一周期预计到达的配送单元能容纳更多的第一类订单。应理解，下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量不超过下一周期各配送单元的订单量参数。
例如，下一周期到达配送单元1的第一类订单的数量为50，下一周期的订单量参数为100，则下一周期配送单元1能容纳的第一类订单的数量在50至100之间。若在下一周期内到达配送单元1的第一类订单配送运力中有5个配送运力的配送能力较强，每个配送运力在下一周期内可以承担7个订单配送工作，则在下一周期内配送单元1能容纳的第一类订单的数量可以在85至100之间。
应理解，还可以采用其他约束条件来预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
步骤S400，根据预测的下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。
优选地，在本步骤之前，可以获取取单位置在各配送单元的待分配订单的信息和送单位置在各配送单元的待分配订单信息，其中待分配订单的信息包括待分配订单的取单位置信息、送单位置信息和数量信息。由此，可以根据待分配订单的信息和各配送单元能容纳的第一类订单的数量在下一周期内分配待分配订单。
优选地，还可以将取单位置和送单位置相近的待分配订单归为相似的多个待分配订单，由此可以在后续对相似的多个待分配订单进行统一分配。
可选地，步骤S400包括如下步骤：
步骤S410，根据预测的下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态。
在本步骤中，可以确定第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元，并根据目标配送单元下一周期能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的连续配送任务状态。优选地，可以根据取单位置在各配送单元的待分配订单的信息和下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
例如，取单位置在目标配送单元的待分配订单的数量大于下一周期目标配送单元能容纳的第一类订单的数量时，可以保持在下一周期到达目标配送单元的第一类订单配送运力的任务状态不变；取单位置在目标配送单元的待分配订单的数量小于下一周期目标配送单元能容纳的第一类订单的数量(也即，满足第一条件)时，可以将部分在下一周期到达目标配送单元的第一类订单配送运力的任务状态调整为结束。
可选地，可以根据配送能力将部分第一类订单配送运力的任务状态调整为结束，也可以根据下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量和送单位置在各配送单元的待分配订单的数量将部分第一类订单配送运力的任务状态调整为结束。
例如，配送单元1在下一周期能容纳的第一类订单的数量为10，送单位置在配送单元1的待分配订单的数量为15，则将下一周期预计到达配送单元1的部分第一类订单配送运力的任务调整为结束，并将部分送单位置在配送单元1的待分配订单作为普通订单进行分配。
步骤S420，在下一周期中，根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
优选地，若第一类订单配送运力的任务状态为正在配送第一类订单，可以将待分配订单作为第一类订单优先分配给任务状态为正在配送第一类订单的第一类订单配送运力。可选地，可以将相似的多个待分配订单统一分配给任务状态为正在配送第一类订单的第一类订单配送运力，由此，在后续能够缩短配送相似的多个待分配订单的总路程，从而提升订单的配送效率。
若第一类订单的任务状态为接受第一类订单(也即，没有开始处理连续配送任务，但可以接受连续配送任务)，且分配后的待分配订单存在剩余，可以将分配后剩余的待分配订单作为第一类订单分配给任务状态为接受第一类订单的订单配送运力。
容易理解，若待分配订单仍然存在剩余，可以将待分配订单作为普通订单分配给普通订单配送运力。具体地，可以获取当前位置信息在各配送单元的普通订单配送运力的信息，并根据普通订单配送运力的信息将待分配订单作为普通订单分配给普通订单配送运力。
由于连续配送任务对订单的配送时间有限制，因此在规定的配送时间内完成订单的配送可以提升订单的配送效率。同时，可以通过连续订单任务将第一类订单配送运力从用户数量或商户数量较为集中的配送单元调动至用户数量或商户数量相对稀疏的配送单元。并可以在后续将取单位置在用户数量或商户数量相对稀疏的配送单元的待分配订单作为第一类订单分配给第一类订单配送运力，由此可以提升该配送单元的接单率和订单的配送效率，从而提升用户体验或商户体验。而连续订单任务完成的数量(也即，第一类订单的配送数量)越多，第一类订单配送运力的奖励越丰富，因此也能够提升订单配送运力的体验。
本实施例通过预测各配送单元在下一周期的订单量参数，并获取各配送单元的配送数据，从而根据当前各配送单元对应的第一类订单的信息和下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，进而根据预测的下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。由此，能够通过待分配订单的分配调动订单配送运力，降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
图7是本发明实施例的界面示意图。如图7所示，订单分配人员可以在配送单元设置控件71中输入待分配订单的取单位置对应的目标配送单元(如，配送单元1)，由此，服务器可以通过获取配送单元1的历史配送数据和实时数据预测配送单元1在下一周期的订单量参数。获取当前配送单元1的第一类订单的信息，并根据预测的配送单元1在下一周期的订单量参数和当前配送单元1的第一类订单的信息预测下一周期配送单元1能容纳的第一类订单的数量。然后获取取单位置在配送单元1的待分配订单的信息(包括订单标识、取单位置对应的配送单元和待分配订单的数量，应理解，在图3中未对待分配订单的数量进行显示)，并显示在待分配订单信息显示窗口72中。并获取下一周期到达配送单元1的第一类订单配送运力信息(包括订单配送运力标识和任务状态)，从而根据预测的下一周期配送单元1能容纳的第一类订单的数量和待分配订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态，并将调整后的第一类订单配送运力的任务状态显示在订单配送运力信息显示窗口73中，从而根据调整后的第一类订单配送运力的任务状态对待分配订单进行分配，并将分配结果显示在分配结果显示窗口74中。
图8是本发明第二实施例的订单分配装置的示意图。如图8所示，本实施例的订单分配装置包括第一预测单元81、获取单元82、第二预测单元83和分配单元84。
第一预测单元81用于预测各配送单元在下一周期的订单量参数。获取单元82用于获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联。第二预测单元83用于根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量。分配单元84用于根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单。
进一步地，所述分配单元84包括调整子单元841和分配子单元842。
其中，调整子单元841用于根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态。分配子单元842用于在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
进一步地，所述调整子单元841包括第一确定模块和调整模块。
其中，第一确定模块用于确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元。调整模块用于根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
进一步地，所述调整模块用于响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
进一步地，所述分配子单元842包括第一分配模块。
其中，第一分配模块用于响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
进一步地，所述分配子单元842还包括第二分配模块。
其中，第二分配模块用于响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
进一步地，所述第二预测单元83包括第一预测子单元831和第二预测子单元832。
其中，第一预测子单元831根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量。第二预测子单元832根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
进一步地，所述第一预测子单元831包括第二确定模块、第三确定模块、第四确定模块、第五确定模块、第六确定模块和预测模块。
其中，第二确定模块用于分别将各所述配送单元确定为目标配送单元。第三确定模块用于根据各配送单元的距离和流入各所述配送单元配送单元的订单量以及流出各所述配送单元的订单量确定各所述配送单元的第一参数。第四确定模块用于根据在各所述配送单元内部取单和送单的订单量确定各所述配送单元的第二参数。第五确定模块用于根据流入各所述配送单元配送单元的订单量以及流出各配送单元的订单量确定各配送单元的第三参数。第六确定模块用于根据各配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定各配送单元对应的第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入各所述配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出各所述配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元。预测模块用于根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
进一步地，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
本实施例通过预测各配送单元在下一周期的订单量参数，并获取各配送单元的配送数据，从而根据当前各配送单元对应的第一类订单的信息和下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，进而根据预测的下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。由此，能够通过待分配订单的分配调动订单配送运力，降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
图9是本发明第三实施例的电子设备的示意图。如图9所示，该电子设备：至少包括一个处理器901；以及，与至少一个处理器901通信连接的存储器902；以及，与扫描装置通信连接的通信组件903，通信组件903在处理器901的控制下接收和发送数据；其中，存储器902存储有可被至少一个处理器901执行的指令，指令被至少一个处理器901执行以实现：
预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单。
进一步地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单包括：
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
进一步地，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态包括：
确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元；
根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
进一步地，所述根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态包括：
响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
进一步地，所述根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单包括：
响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
进一步地，所述电子设备用于进一步实现如下步骤：
响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
进一步地，所述根据当前各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量包括：
根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量；
根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
进一步地，所述根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量包括：
分别将各所述配送单元作为目标配送单元；
根据各配送单元与所述目标配送单元的距离、流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述配送单元的第一参数；
根据在所述目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定所述目标配送单元的第二参数；
根据流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送的订单量确定所述目标配送单元的第三参数；
根据目标配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合，其中，所述配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入所述目标配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出所述目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元；
根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
进一步地，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
具体地，该电子设备包括：一个或多个处理器901以及存储器902，图9中以一个处理器901为例。处理器901、存储器902可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。存储器902作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。处理器901通过运行存储在存储器902中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述订单分配方法。
存储器902可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储选项列表等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施方式中，存储器902可选包括相对于处理器901远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至外接设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个模块存储在存储器902中，当被一个或者多个处理器901执行时，执行上述任意方法实施方式中的订单分配方法。
上述产品可执行本申请实施方式所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，未在本实施方式中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施方式所提供的方法。
本实施例通过预测各配送单元在下一周期的订单量参数，并获取各配送单元的配送数据，从而根据当前各配送单元对应的第一类订单的信息和下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，进而根据预测的下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单。由此，能够通过待分配订单的分配调动订单配送运力，降低无人接单或订单配送超时的情况，从而提升订单的配送效率，提升用户体验或商户体验。
本发明的第四实施方式涉及一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，所述计算机可读程序用于供计算机执行上述部分或全部的方法实施例。
即，本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (18)
1.一种订单分配方法，其特征在于，所述方法包括：
预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单；
其中，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单包括：
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态包括：
确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元；
根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态包括：
响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单包括：
响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量包括：
根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量；
根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量包括：
分别将各所述配送单元确定为目标配送单元；
根据各配送单元与所述目标配送单元的距离、流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述配送单元的第一参数；
根据在所述目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定所述目标配送单元的第二参数；
根据流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述目标配送单元的第三参数；
根据目标配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合，其中，所述配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入所述目标配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出所述目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元；
根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
9.一种订单分配装置，其特征在于，所述装置包括：
第一预测单元，用于预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取单元，用于获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
第二预测单元，用于根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
分配单元，用于根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单；
其中，所述分配单元包括：
调整子单元，用于根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
分配子单元，用于在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。
11.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如下步骤：
预测各配送单元在下一周期的订单量参数；
获取各所述配送单元的配送数据，所述配送数据包括所述配送单元对应的第一类订单的信息，所述第一类订单用于构成配送运力的连续配送任务，所述连续配送任务包括由至少一个第一类订单构成的订单链，所述订单链上相邻的第一类订单的时间和位置信息相互关联；
根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量；
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在所述下一周期中分配待分配订单；
其中，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量，在下一周期中分配待分配订单包括：
根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态；
在下一周期中，根据所述第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单。
12.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，所述根据预测的下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量调整第一类订单配送运力的任务状态包括：
确定所述第一类订单配送运力当前配送的第一类订单对应的目标配送单元；
根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态。
13.根据权利要求12所述的电子设备，其特征在于，所述根据所述目标配送单元的下一周期能容纳的第一类订单的数量调整所述第一类订单配送运力的连续配送任务状态包括：
响应于所述目标配送单元在下一周期能容纳的第一类订单的数量满足第一条件，将部分第一类订单配送运力的连续配送任务状态调整为结束。
14.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，所述根据第一类订单配送运力的任务状态分配待分配订单包括：
响应于所述任务状态为正在配送所述第一类订单，将所述待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
15.根据权利要求14所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备用于进一步实现如下步骤：
响应于所述任务状态为接受所述第一类订单且分配后的所述待分配订单存在剩余，将所述分配后的待分配订单作为第一类订单分配给对应的第一类订单配送运力。
16.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，所述根据各所述配送单元对应的第一类订单的信息和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各所述配送单元能容纳的第一类订单的数量包括：
根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量；
根据所述到达各配送单元的第一类订单的数量和所述下一周期的订单量参数预测下一周期各配送单元能容纳的第一类订单的数量。
17.根据权利要求16所述的电子设备，其特征在于，所述根据所述第一类订单的信息预测下一周期内到达各所述配送单元的第一类订单的数量包括：
分别将各所述配送单元作为目标配送单元；
根据各配送单元与所述目标配送单元的距离、流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述配送单元的第一参数；
根据在所述目标配送单元内部完成取单和送单的订单量确定所述目标配送单元的第二参数；
根据流入所述目标配送单元的订单量以及流出所述目标配送单元的订单量确定所述目标配送单元的第三参数；
根据目标配送单元的所述第一参数、所述第二参数和所述第三参数确定目标配送单元对应的配送单元集合，其中，所述配送单元集合包括第一配送单元集合和第二配送单元集合，所述第一配送单元集合包括流入所述目标配送单元的订单对应的满足第二条件的配送单元，所述第二配送单元集合包括流出所述目标配送单元的订单对应的满足第三条件的配送单元；
根据所述配送单元集合的第一类订单的信息预测下一周期内到达所述目标配送单元的第一类订单的数量。
18.根据权利要求11所述的电子设备，其特征在于，所述第一类订单的信息包括取单位置和送单位置在同一目标配送单元内的第一类订单的数量、取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的非目标配送单元的数量、所述送单位置对应的各非目标配送单元与所述目标配送单元的距离、所述取单位置在目标配送单元内且送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、所述送单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离、送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的配送单元的数量、所述取单位置对应的各非目标配送单元与所述送单位置对应的目标配送单元的距离、所述送单位置在目标配送单元内且取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的数量、配送所述取单位置在各非目标配送单元内的第一类订单的平均配送距离中的至少一项。
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