CN110322167A - 一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备 - Google Patents

一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备。在本发明实施例中，根据配送压力和目标对象的等级调整目标对象的配送范围。在配送压力较大时，根据对象的重要程度，即按照等级由低到高的顺序依次缩小对象的配送范围，可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，能够提高用户的满意度。在配送压力较小时，按照等级由高到低的顺序依次缩小对象的配送范围，能够使配送运力有足够的订单，避免配送运力浪费。

Description

一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备
技术领域
本发明涉及订单配送领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备。
背景技术
随着互联网技术的发展，线上到线下(O2O，Online To Offline)业务变得越来越普遍。网上外卖点餐以及网上购物的交易规模也保持较高的增长速度。然而现有的订单的配送效率较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种信息处理方法、装置、存储介质和电子设备，能够提高客户的满意度。
第一方面，本发明实施例提供一种信息处理方法，所述方法包括：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
优选地，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述获取多个目标对象的等级参数包括：
获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
优选地，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
优选地，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
优选地，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第三等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第一等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
第二方面，本发明实施例提供一种信息处理装置，所述装置包括：
参数获取单元，用于获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
等级确定单元，用于至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
配送压力获取单元，用于获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
配送范围调整单元，用于根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
优选地，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述参数获取单元包括：
参数获取子单元，用于获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
等级参数确定子单元，用于对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
优选地，所述等级确定单元包括：
序列获取子单元，用于根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
区分排位确定子单元，用于确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
第三等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
第二等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
第一等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
优选地，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
优选地，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
优选地，所述配送范围调整单元包括：
第一调整子单元，用于响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述配送范围调整单元还包括：
第二调整子单元，用于响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述配送范围调整单元还包括：
第三调整子单元，用于响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述配送范围调整单元包括：
第四调整子单元，用于响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述配送范围调整单元还包括：
第五调整子单元，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述配送范围调整单元还包括：
第六调整子单元，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，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如下步骤：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
优选地，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述获取多个目标对象的等级参数包括：
获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
优选地，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
优选地，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
优选地，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第三等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第一等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
在本发明实施例中，根据配送压力和目标对象的等级调整目标对象的配送范围。在配送压力较大时，根据对象的重要程度，即按照等级由低到高的顺序依次缩小对象的配送范围，可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，能够提高配送效率。在配送压力较小时，按照等级由高到低的顺序依次缩小对象的配送范围，能够使配送运力有足够的订单，避免配送运力浪费。
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为本发明第一实施例的信息处理方法的流程示意图；
图2是本发明第一实施例的至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级的流程图；
图3是本发明第一实施例的根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围的流程图；
图4是本发明第一实施例的应用场景示意图；
图5是本发明第二实施例的信息处理装置示意图；
图6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进行描述，但是本发明并不仅仅限于这些实施例。在下文对本发明的细节描述中，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。为了避免混淆本发明的实质，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。
在外卖行业，物流即时配送是极其重要业务场景之一，随着即时配送领域的蓬勃发展，如何提升对用户的服务质量和提高配送资源的配送效率，是一个越发严峻的问题。在用户角度，用户希望及时的收到自己预定的商品。在对象的角度，希望能够有较多的订单，以销售更多的商品，以获取更高的利润。然而，不同的对象具有不同的属性，某些对象由于出餐时间慢等各种原因会造成较大的备餐压力。同时，某些对象由于出餐快且订餐量非常大，会有造成较大的配送压力。在订餐高峰时段，由于订单数量过多，较大的配送压力和备餐压力都会导致订单的配送时长超时，使得用户的满意度降低。因此，如何兼顾商家的订单数量和用户的满意度成为一个急需解决的问题。
本发明实施例提供了一种信息处理方法，根据配送压力和对象的等级，对对象的配送范围进行调整，从而提高配送效率，提高用户的满意度。在以下的实施例中，以外卖的配送为例来进行说明，但是，本领域技术人员容易理解，本发明实施例的方案也可以适用于网上超市等不同销售平台，以及快递派送等不同的应用场景。
图1为本发明第一实施例的信息处理方法的流程示意图，如图1所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤S100、获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定。
所述对象可以是不同的商户，所述目标对象可以是同一配送区域内的多个商户。
具体地，所述获取多个目标对象的等级参数包括如下步骤：
步骤S101、获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数。
所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值。
具体地，对象价值参数可以根据预定时间段内目标对象的日均商品价格和日均运单数量来确定。日均商品价格越高的对象每多一个订单给对象自身和平台带来的收益会较多，日均订单数量高的对象可以将配送目的地接近的订单进行聚单后再配送，由同一配送运力配送多个订单，能够提高配送效率。因此，日均商品价格和日均运单数量高的对象具有较高的对象价值。
在一种可选的实现方式中，以目标对象为快餐店为例，预定时间段可以是60天，将目标对象在近60天的日均商品价格和在近60天的日均订单数量按照九分位点截断并做归一化处理。
分位点(Quantile)是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。
Min-max标准化是将(原数据-极小值)/(极大值-极小值)得到一个取值范围是[0,1]的数值。
在本实施例中，对近60天的日均商品价格归一化处理后获得第一对象价值因子，对近60天的日均订单数量归一化处理后得到第二对象价值因子。
具体地，第一对象价值因子可以根据如下公式计算：
第一对象价值因子＝(价格九分位数-极小值)/(极大值-极小值)。
其中，价格九分位数是通过将近60天的日均商品价格的所有数值由小到大排列并分成十等份，处于第一个分割点位置的价格就是价格九分位数。价格九分位数代表在过去60日中，商品平均价格大于该数字的天数的概率>90％,这意味着其可以代表90％的时间，从而剔除掉部分极端情况下的异常值，具有较好的代表性。第一价值因子的值越大代表价格九分位数和极大值越接近，说明对象的日均商品价格基本保持在相对较高的水平，且具有很好的稳定性。第一价值因子的值越小，则说明对象的日均产品价格与最大值的差距越大，对象的近60日的日均产品价格相对最大值来说较低。
具体地，第二对象价值因子可以根据如下公式计算：
第二对象价值因子＝(订单九分位数-极小值)/(极大值-极小值)
其中，订单九分位数是通过将近60天的日均订单数量的所有数值由小到大排列并分成十等份，处于第一个分割点位置的订单数就是订单九分位数。价格九分位数代表在过去60日中，商品平均价格大于该数字的天数的概率>90％,这意味着其可以代表90％的时间，从而剔除掉部分极端情况下的异常值，具有较好的代表性。第二价值因子的值越大代表订单九分位数和极大值越接近，说明对象的日均订单数量基本保持在相对较高的水平，且具有很好的稳定性。第二价值因子的值越小，则说明对象的日均订单数量与最大值的差距越大，对象的近60日的日均订单数量相对最大值来说较低。
其中，在本实施例中，将近60天数据由小到大排列分为十等份，以处于第一个分割点位置的数值确定为价格九分位数或订单九分位数。在其他可选的实现方式中，也可以将第二个分割点位置的数值确定为价格九分位数或订单九分位数。此外，也可以将近60天数据分为4等份以及6等份等不同的份数。
根据第一对象价值因子和第二对象价值因子确定对象价值参数。具体可以采用对第一对象价值因子和第二对象价值因子赋予不同的权重值，对所述第一对象价值因子和第二对象价值因子进行加权计算。
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式。
在一种可选的实现方式中，所述平台价值参数可以根据第一平台价值因子、第二平台价值因子和第三平台价值因子确定。具体地，可以将第一平台价值因子、第二平台价值因子和第三平台价值因子分配不同的权重系数，对第一平台价值因子、第二平台价值因子和第三平台价值因子进行加权计算，获得平台价值参数。
具体的，第一平台价值因子可以根据是否是平台的独家对象来确定。独家对象即未在本平台以外的其他平台开设对象。具体可以将是独家对象的目标对象的第一平台价值因子为1，不是平台独家对象的目标对象的第一平台价值因子为0。
第二平台价值因子可以根据是否是平台的特殊模式合作的对象确定。其中，特殊模式合作的对象是订单量大以及知名度高的商户，如麦当劳或肯德基等。特殊模式合作的对象由于订单量大，便于聚单后对特殊模式合作的对象进行配送，因此，第二平台价值因子向特殊模式合作的对象倾斜，可以提高配送效率。可以将平台中的特殊模式合作的对象的第二平台价值因子确定为1，将平台中非特殊模式合作的对象的第二平台价值因子确定为0。
第三平台价值因子可以根据是否是平台的新对象来确定。具体可以将近一段时间内新开的对象确定为新对象，近一段时间可以是近30日。将平台的新对象的第三平台价值因子确定为1，将平台中的非新对象的第三平台价值因子确定为0。第三平台价值因子向新对象倾斜，可以提高新用户的曝光率，有助于新对象的成长，保持平台活力。
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力。
具体地，可以根据对象的拥堵订单量、拥堵订单平均等待时长，未配送订单量确定对象的供给能力参数。其中，对象的拥堵订单为当配送运力到达对象后，对象没有备餐完成的订单；对象的拥堵订单量为当前时刻下目标对象的拥堵订单的数量。拥堵订单平均等待时长为当前的拥堵的订单从配送运力到店到当前时刻的平均时长。未配送订单量为已经生成但待配送的订单数量。
具体可以先根据拥堵订单量和未配送订单量确定目标对象的订单拥堵率，将订单的拥堵率作为第一对象供给能力因子。根据拥堵订单平均等待时长确定第二供给能力因子。然后对第一供给能力因子和第二供给能力因子进行加权计算以确定对象的供给能力参数。
对象的订单拥堵率越低或拥堵订单的平均等待时长越短，说明该对象的备餐能力强，对这类目标对象的配送效率较高。
在一种可选的实现方式中，具体可以根据如下公式确定目标对象的订单拥堵率：
其中，R为目标对象的订单拥堵率，N1为目标对象的拥堵订单量，N2为目标对象的未配送订单量，Δ为预定的偏移量，用于防止R的数值过大。W1和W2为预定的权重值。
对象的第二供给能力因子可以通过对拥堵订单的平均等待时长分箱处理，除以60min，当计算所得的数值大于1时，将第二供给能力因子确定为1，当计算所得的数值小于1时，将第二供给能力因子确定为该计算所得的数值。
分箱法是指通过考察周围的值来平滑存储数据的值，用“箱的深度”表示不同的箱里有相同个数的数据，用“箱的宽度”来表示每个箱值的取值区间。由于分箱方法考虑相邻的值，因此是一种局部平滑方法。分箱的主要目的是去噪，将连续数据离散化，增加粒度。
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
所述配送难度参数可以根据第一配送难度因子和第二配送难度因子计算。具体可以对第一配送难度因子和第二配送难度因子求平均值。
第一配送难度因子可以根据预定日期内的预定时间段内配送运力在预定区域的停留时间确定，所述预定区域可以是目标对象所在的区域，例如目标对象在某一商场内，预定区域可以是该商场的范围内。可以根据配送运力在商场中的停留时间确定第一配送难度因子。具体地，将近7日，每天12点-14点之间的时段内的配送运力在商场中的停留时间按照九分位点截断并做归一化处理。具体可以参考第一对象价值因子的确定方法，在此不再赘述。
第二配送难度因子可以根据预定日期内的预定时间段内配送运力在配送的过程中在路上的时长。具体地，将近7日，每天12点-14点之间的时段内的配送运力在商场中的停留时间按照九分位点截断并做归一化处理以确定第二配送难度因子。具体可以参考第一对象价值因子的确定方法，在此不再赘述。
其中，配送时长越长，说明配送效率越低，因此，配送难度参数越小说明对该对象的配送效率高。
步骤S102、对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数。
具体地，可以分别给所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数设定不同的权重值。在一种可选的实现方式中，可以将所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数的权重值分别设定为0.8、-0.8、-0.6以及0.8。
其中，对象供给能力参数根据订单拥堵率和拥堵订单平均等待时长确定，订单拥堵率和拥堵订单平均等待时长的值越大，说明配送效率越低，因此，对象供给能力参数越大说明配送效率越低，等级就会低。因此，将对象供给能力的权重值为负数。
配送难度参数根据配送时长确定，配送时长越长，说明配送效率越低，因此，配送难度参数越大说明配送效率越低，等级就会低。因此，将配送难度参数的权重值设为负数。
对象价值参数和平台价值参数的值越大，该目标对象的等级会随之升高，因此，对象价值参数和平台价值参数的权重值为正数。
最后加权后得到的对象等级参数的值越大，说明该对象为优质对象，优质对象的配送效率较高。
步骤S200、至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级。
其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度。
所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括如下步骤：
步骤S201、根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列。
等级参数值实际上体现的是考虑到目标对象创造价值和对配送团队压力大小的性价比的。等级参数的值越大，对应的该目标对象的配送效率较高，订单价值大。而等级参数的值越小，说明该目标对象的配送效率，备餐效率都很低。
具体地，根据等级参数由小到大对多个目标对象进行排序，也就是说，在形成的序列中，排序在第一的目标对象的等级参数最小。
步骤S202、确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M。M和N为大于0的整数，且M大于N。
具体地，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值。所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
在一种可选的实现方式中第一阈值可以是50％，第二阈值可以是70％。所述均单量为近60天目标对象的日均订单量。也就是说，将步骤S201中形成的序列，前N个的目标对象的均单量的和，与所有目标对象的均单量的和的比值为50％。前M个的目标对象的均单量的和，与所有目标对象的均单量的和的比值为70％。其中M和N均为正整数，M和N为满足预定公式的最大整数值。
步骤S203、将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级。
步骤S204、将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级。
步骤S205、将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级。
具体地，步骤S203、步骤S204以及步骤S205三个步骤不分先后顺序，也可以同时执行。
第三等级、第二等级和第一等级的目标对象的等级参数依次增大。由于等级参数的值越大，说明该对象为优质对象，优质对象的配送时长短，出餐效率高，即配送效率较高。也就是说，第一等级的目标对象中的重要性较高，第一等级的对象为较为优质的对象。第二等级和第三等级的对象的重要性会依次降低。
在另一个可选的实现方式中，也可以仅根据对象的等级参数来划分对象的等级，例如将等级参数序列的前预定的百分阈值的对象确定为第三等级。
在又一个可选的实现方式中，还可以仅根据等级参数的大小来划分对象的等级，例如将等级参数小于预定值的对象确定为第三等级对象。
在本发明实施例中，在考虑对象等级参数的同时，兼顾对象的均单量，根据对象的等级参数和均单量来划分对象的等级，能够较好的确定出优质对象，在提高用户满意度的同时，尽量减小对象的收益损失。
应理解，本实施例中，对多个目标对象按照对象等级参数由小至大依次排序，然后将序列中的前N个对象确定为第三等级，在其他可选的实现方式中，也可以对多个目标对象按照对象等级参数由大至小依次排序，将序列中的前M个对象确定为第一等级对象。
步骤S300、获取所述多个目标对象所在区域的配送压力。
具体地，所述多个目标对象所在区域的配送压力可以根据目标对象所在区域的总订单数和目标对象所在区域的总可用配送运力的比值来确定。所述可用配送运力为该区域内配送运力的可配送订单数。当比值大于1时，说明当前区域内的配送压力过大，配送运力不足。会导致订单不能及时配送，降低用户的满意度。其中，配送运力可以是外卖配送员，还可以是机器人、无人车等无人配送设备。
步骤S400、根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
所述配送范围可以是以目标对象为圆心，一定的距离为半径内的区域。如缩小配送范围可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，能够提高用户的满意度。
响应于所述配送压力大于第三阈值时，依次缩小第三等级的目标对象、第二等级的目标对象以及第一等级的目标对象的配送范围。其中，第三阈值可以是超出第三阈值后会导致用户的满意度降低的一个配送压力值。
第三等级的目标对象、第二等级的目标对象以及第一等级的目标对象的等级参数依次增加，因为等级参数越小，对象的配送效率低，在配送压力较大时，对等级参数小的第三等级的对象进行配送会导致超时，导致用户对等级低的对象的满意度降低。因此，在配送压力较大时，根据对象的等级依次缩小配送效率低对象的配送范围，可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，这样可以避免订单超时，避免用户对等级低的对象的满意度下降，可以避免等级低的对象的用户流失。
图3是本发明第一实施例的根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围的流程图。如图3所示，在配送压力大于第三阈值时可以通过如下步骤来调整目标对象的配送范围。
步骤S401、响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
步骤S402、判断配送压力值是否大于第三阈值。
若判断结果为“是”，则执行步骤S403。若判断结果为“否”，则执行步骤S407。
步骤S403、缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
具体地，在执行步骤S401后，预定的配送区域的配送压力值大于第三阈值，则继续调整第二等级的目标对象的配送范围。
步骤S404、判断配送压力值是否大于第三阈值。
若判断结果为“是”，则执行步骤S405。若判断结果为“否”，则执行步骤S407。
步骤S405、缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
具体地，在执行步骤S403后，预定的配送区域的配送压力值大于第三阈值，则继续调整第一等级的目标对象的配送范围。
步骤S406、判断配送压力值是否大于第三阈值。
若判断结果为“是”，则执行步骤S401。若判断结果为“否”，则执行步骤S407。
具体地，在执行步骤S405后，预定的配送区域的配送压力值仍大于第三阈值，则继续调整第三等级的目标对象的配送范围。
响应于所述配送压力小于第四阈值时，依次扩大第一等级的目标对象、第二等级的目标对象以及第三等级的目标对象的配送范围。其中，第四阈值可以是小于第四阈值后会导致配送运力闲置的一个配送压力值。第四阈值小于或等于第三阈值。
在一种可选的实现方式中，在配送压力小于第四阈值时可以通过如下步骤来调整目标对象的配送范围。
步骤S408响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
具体地，在执行步骤S408后，预定的配送区域的配送压力值大于第四阈值，则停止调整目标对象的配送范围。否则，执行步骤S409。
步骤S409响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
具体地，在执行步骤S409后，预定的配送区域的配送压力值大于第四阈值，则停止调整目标对象的配送范围。否则，执行步骤S410。
步骤S410响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
具体地，在执行步骤S410后，预定的配送区域的配送压力值大于第四阈值，则停止调整目标对象的配送范围。否则，重复执行步骤S408，以进一步扩大第一等级对象的配送范围。
在一种可选的实现方式中，首先，获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数加权获得。其中多个目标对象在同一区域内。目标对象的数量可以是70个。
然后，根据等级参数确定各目标对象的等级。具体根据均单量和等级参数划分多个目标对象的等级。将各目标对象的按照等级参数由小至大依次排序，确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M。根据参数序列中排序前N个对象的均单量的和与参数序列中所有对象的均单量的和的比值与第一阈值和第二阈值的关系来确定排位N和排位M的数值。第一阈值为50％，第二阈值为70％。N和M均为正整数，根据计算，确定排位N为40，排位M为60。即将序列中前40个对象确定为第三等级对象，将序列中第41个对象到第60个对象确定为第二等级对象，将序列中第61到第70个对象确定为第一等级对象。由于等级参数的值越大，说明该对象的配送时长短，出餐效率高，即配送效率较高，在配送压力较大时，等级参数值大的对象出现订单超时的概率较小。
然后，获取所述多个目标对象所在区域的配送压力。具体可以根据目标对象所在区域的总订单数和目标对象所在区域的总可用配送运力的比值来确定配送压力。所述可用配送运力为该区域内配送运力的可配送订单数。当比值大于1时，说明当前区域内的配送压力过大，配送运力不足。会导致订单不能及时配送，降低用户的满意度。
最后，根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
所述配送范围可以是以目标对象为圆心，一定的距离为半径内的区域。例如，将各目标对象的配送范围确定为以目标对象为圆心，5公里为半径的圆形区域为目标对象的配送范围。
响应于所述配送压力大于第三阈值时，依次缩小第三等级的目标对象、第二等级的目标对象以及第一等级的目标对象的配送范围。响应于所述配送压力小于第四阈值时，依次扩大第一等级的目标对象、第二等级的目标对象以及第三等级的目标对象的配送范围。
其中，第三阈值可以是超出第三阈值后会导致用户的满意度降低的一个配送压力值。其中，第四阈值可以是小于第四阈值后会导致配送运力闲置的一个配送压力值。具体地，第三阈值可以是1，第四阈值是0.8。
在配送压力在0.8-1的范围内，能够及时的对订单进行配送，因此在配送压力在0.8-1的范围内，不调整对象的配送范围。
按照第三等级、第二等级以及第一等级的顺序等级参数依次增大。由于等级参数的值越大，说明该对象的配送效率较高。因此，在配送压力较大时，等级参数较小的第三等级的对象由于配送效率低，导致无法及时对订单配送，容易出现订单超时的情况。为了避免订单超时，缩小第三等级的对象的配送范围，能够缩短第三等级的对象的配送时长，避免订单超时。因此，根据配送压力的大小，分别调整不同等级的对象的配送范围，能够提高配送效率。
当配送压力大于1时，先将第三等级对象的配送半径设置为4公里。在调整了第三等级对象的配送范围后，如果配送压力仍大于1，则调整第二等级对象的配送半径为4公里。在调整了第二等级对象的配送范围后，如果配送压力仍大于1，则调整第一等级对象的配送半径为4公里。在调整第一等级对象的配送半径为4公里后，如果配送压力仍大于1，则调整第三等级对象的配送半径为3公里，依次类推直至配送压力小于等于1停止调整目标对象的配送范围。
缩小配送范围可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，能够提高用户的满意度。
当配送压力小于0.8时，先增大第一等级对象的配送半径至6公里。在调整了第一等级对象的配送范围后，如果配送压力仍小于0.8，则调整第二等级对象的配送半径为6公里。在调整了第二等级对象的配送范围后，如果配送压力仍小于0.8，则调整第三等级对象的配送半径为6公里。在调整第三等级对象的配送半径为6公里后，如果配送压力仍小于0.8，则调整第三等级对象的配送半径为7公里，依次类推直至配送压力大于0.8停止调整目标对象的配送范围。
在配送压力不大的情况下，增大对象的配送范围，能够使配送运力有足够的订单，避免配送运力浪费。
在本发明实施例中，根据配送压力和目标对象的等级调整目标对象的配送范围。在配送压力较大时，根据对象的重要程度，即按照等级由低到高的顺序依次缩小对象的配送范围，可以减少配送运力的配送时长，进而能够提高配送效率，从而避免因为配送压力过大而无法及时对订单进行配送的情况，能够提高用户的满意度。在配送压力较小时，按照等级由高到低的顺序依次缩小对象的配送范围，能够使配送运力有足够的订单，避免配送运力浪费。
图4是本发明第一实施例的应用场景示意图。如图4所示目标对象包括对象a、对象b和对象c,其中，对象a为第一等级的对象，对象b为第二等级的对象，对象c为第三等级的对象。在配送压力在正常范围时，例如配送压力在0.8-1之间，对象a、对象b和对象c的配送范围均为以对象a、对象b和对象c为圆心，R1为半径的圆形区域，R1的长度可以是5公里。此时，用户X1-X6在对象a的配送范围内，用户X6-X8在对象b的配送范围内，用户X9和X10在对象c的配送范围内。在用餐高峰，当前区域的配送压力逐渐增大，配送压力超过可以及时对订单进行配送的压力范围，例如，配送压力大于1。则先缩小对象c的配送范围缩小至以R2为半径的圆形区域。对象c的配送范围缩小后，仅用户X10在对象c的配送范围内。在对象c的配送范围缩小后，配送压力仍大于1，则缩小对象b的配送范围至以R2为半径的圆形区域。此时，对象X7和X8在对象b的配送范围内。在对象b的配送范围缩小后，配送压力仍大于1，则缩小对象a的配送范围至以R2为半径的圆形区域。此时，对象X1-X4在对象a的配送范围内。
图5是本发明第二实施例的信息处理装置示意图。如图5所示，所述装置包括：参数获取单元501、等级确定单元502、配送压力获取单元503以及配送范围调整单元504。
参数获取单元501用于获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定。
所述参数获取单元501包括：参数获取子单元5011以及等级参数确定子单元5012。
参数获取子单元5011，用于获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数。
等级参数确定子单元5012，用于对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数。
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值。
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式。
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力。
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
等级确定单元502用于至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级。其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度。
所述等级确定单元502包括：序列获取子单元5021、区分排位确定子单元5022、第三等级确定子单元5023、第二等级确定子单元5024以及第一等级确定子单元5025。
序列获取子单元5021用于根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列。
区分排位确定子单元5022用于确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M。
所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
第三等级确定子单元5023用于将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级。
第二等级确定子单元5024用于将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级。
第一等级确定子单元5025用于将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级。
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
配送压力获取单元503用于获取所述多个目标对象所在区域的配送压力。
配送范围调整单元504用于根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
所述配送范围调整单元504包括：
第一调整子单元5041，用于响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
第二调整子单元5042，用于响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
第三调整子单元5043，用于响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
第四调整子单元5044，用于响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
第五调整子单元5045，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
第六调整子单元5046，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
图6是本发明第三实施例的电子设备的示意图。如图6所示，该电子设备：至少包括一个处理器601；以及，与至少一个处理器601通信连接的存储器602；以及，与扫描装置通信连接的通信组件603，通信组件603在处理器601的控制下接收和发送数据；其中，存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，指令被至少一个处理器601执行以实现一种信息处理方法，所述方法包括：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
优选地，所述获取多个目标对象的等级参数包括：
获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
优选地，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
优选地，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
优选地，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第三等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在缩小所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第一等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
优选地，在扩大所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
可选地，该电子设备包括：一个或多个处理器601以及存储器602，图6中以一个处理器601为例。处理器601、存储器602可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。存储器602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601通过运行存储在存储器602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602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602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602可选包括相对于处理器601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602中，当被一个或者多个处理器601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。
本发明的第四实施例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。从而具备相应的有益效果。
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。
本发明实施例公开了A1、一种信息处理方法，其中，所述方法包括：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
A2、根据A1所述的方法，其中，
所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述获取多个目标对象的等级参数包括：
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
A3、根据A1所述的方法，其中，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
A4、根据A3所述的方法，其中，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
A5、根据A4所述的方法，其中，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
A6、根据A3所述的方法，其中，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
A7、根据A6所述的方法，其中，在缩小所述第三等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
A8、根据A7所述的方法，其中，在缩小所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
A9、根据A3所述的方法，其中，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
A10、根据A9所述的方法，其中，在扩大所述第一等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
A11、根据A10所述的方法，其中，在扩大所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
本发明实施例公开了B1、一种信息处理装置，其中，所述装置包括：
参数获取单元，用于获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
等级确定单元，用于至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
配送压力获取单元，用于获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
配送范围调整单元，用于根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
B2、根据B1所述的装置，其中，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述参数获取单元包括：
参数获取子单元，用于获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
等级参数确定子单元，用于对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
B3、根据B1所述的装置，其中，所述等级确定单元包括：
序列获取子单元，用于根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
区分排位确定子单元，用于确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
第三等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
第二等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
第一等级确定子单元，用于将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
B4、根据B3所述的装置，其中，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
B5、根据B4所述的装置，其中，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
B6、根据B3所述的装置，其中，所述配送范围调整单元包括：
第一调整子单元，用于响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
B7、根据B6所述的方法，其中，所述配送范围调整单元还包括：
第二调整子单元，用于响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
B8、根据B7所述的装置，其中，所述配送范围调整单元还包括：
第三调整子单元，用于响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
B9、根据B3所述的装置，其中，所述配送范围调整单元包括：
第四调整子单元，用于响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
B10、根据B9所述的装置，其中，所述配送范围调整单元还包括：
第五调整子单元，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
B11、根据B10所述的装置，其中，所述配送范围调整单元还包括：
第六调整子单元，用于响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。
本发明实施例公开了C1、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A1-A11中任一项所述的方法。
本发明实施例公开了D1、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如下步骤：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
D2、根据D1所述的电子设备，其中，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述获取多个目标对象的等级参数包括：
获取对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
D3、根据D1所述的电子设备，其中，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
D4、根据D3所述的电子设备，其中，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
D5、根据D4所述的电子设备，其中，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
D6、根据D3所述的电子设备，其中，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
D7、根据D6所述的电子设备，其中，在缩小所述第三等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第二等级的目标对象的配送范围。
D8、根据D7所述的电子设备，其中，在缩小所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持大于第三阈值，缩小所述第一等级的目标对象的配送范围。
D9、根据D3所述的电子设备，其中，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
D10、根据D9所述的电子设备，其中，在扩大所述第一等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第二等级的目标对象的配送范围。
D11、根据D10所述的电子设备，其中，在扩大所述第二等级的目标对象的配送范围后，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力保持小于第四阈值，扩大所述第三等级的目标对象的配送范围。

Claims (10)

1.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象的属性数据包括：对象价值参数、对象供给能力参数、配送难度参数以及平台价值参数；
所述获取多个目标对象的等级参数包括：
对所述对象价值参数、所述对象供给能力参数、所述配送难度参数以及所述平台价值参数进行加权计算，以确定目标对象的等级参数；
其中，所述对象价值参数用于表征所述目标对象每日订单的总价值；
所述平台价值参数用于表征所述目标对象与平台的合作模式；
所述对象供给能力参数用于表征所述目标对象的备餐能力；
所述配送难度参数用于表征所述目标对象的订单的配送时间。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级包括：
根据所述目标对象的等级参数由小至大对所述多个目标对象排序，以获得等级参数序列；
确定第一等级区分排位N和第二等级区分排位M；
将所述等级参数序列中的前N个目标对象确定为第三等级；
将所述等级参数序列中的第N个目标对象到第M个目标对象确定为第二等级；
将所述等级参数序列中的第M个目标对象后的目标对象确定为第一等级；
其中M和N为大于0的整数，且M大于N。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一等级区分排位N满足以下公式：
其中，N为所述第一等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤N；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X1为第一阈值；
其中，所述均单量为在预定区间内所述目标对象的日平均订单量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二等级区分排位M满足以下公式：
其中，M为所述第二等级区分排位；i为所述等级参数序列中的序列号，1≤i≤M；O(i)为序列号为i的目标对象的均单量；A为所述等级参数序列中所有目标对象的均单量的和；X2为第二阈值；
其中，所述第二阈值大于所述第一阈值。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围包括：
响应于所述配送压力大于第三阈值，缩小所述第三等级的目标对象的配送范围。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围还包括：
响应于所述配送压力小于第四阈值，扩大所述第一等级的目标对象的配送范围。
8.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：
参数获取单元，用于获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
等级确定单元，用于至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
配送压力获取单元，用于获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
配送范围调整单元，用于根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
9.一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1-7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，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如下步骤：
获取多个目标对象的等级参数，所述等级参数根据目标对象的属性数据确定；
至少根据所述目标对象的等级参数确定各目标对象的等级，其中，所述等级用于表征目标对象的重要程度；
获取所述多个目标对象所在区域的配送压力；
根据所述配送压力和所述目标对象的等级调整目标对象的配送范围。
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