CN110443475A - 分时配送分配方法及装置 - Google Patents

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杨成颖
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Abstract

本发明实施例公开了一种分时配送分配方法及装置，通过预估目标区域的各配送时段的配送量，为目标配送区域配置配送员资源提供参考，实现配送员和配送需求的对等，避免快递资源的浪费，解决了配送员资源和配送时段需求之间分配不对等的问题。本发明实施例方法包括：获取目标配送区域；根据影响因素配送时段概率表和目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；根据影响因素配送时段权重表、目标配送区域的用户数和目标配送区域的预估每日配送量，得到目标配送区域的各配送时段的预估配送量。

Description

分时配送分配方法及装置
技术领域
本发明属于物流分配技术领域，具体涉及一种分时配送分配方法及装置。
背景技术
我国的物流行业起步晚,管理也较为混乱,在电商发展过程中并没有形成有效的现代化物流体系,“电商三流”中物流始终是电子商务发展的薄弱环节。尤其在终端配送环节，终端配送受客户接收时间的影响，配送往往处于较大的被动状态，导致快递资源配置存在不合理性，主要体现在两个方面：一方面是配送量与配送员资源存在分配不合理性，另一方面是配送员资源与配送时段需求存在分配不合理性。
发明内容
本发明的实施例提供一种分时配送分配方法及装置，以便解决配送终端配送员资源和配送时段之间分配不合理的问题。
为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
第一方面，本发明的实施例提供一种分时配送分配方法，包括：
获取目标配送区域；
根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；
根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述影响因素配送时段概率表通过以下方式获得：
根据影响因素和配送时段，设置每个影响因素下每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下所有配送时段的配送概率值之和为1，构成影响因素配送时段概率表。
结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述目标配送区域的影响因素权重表通过以下方式获得：
获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值，构成所述目标配送区域的影响因素权重表。
结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，根据所述目标配送区域的影响因素权重表和影响因素配送时段概率表，得到影响因素配送时段权重表，具体包括：
将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以所述影响因素权重表中的该影响因素对应的影响因素权重值，得到每个影响因素下每个配送时段的权重值；
将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，获得所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量，具体包括：
将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
将所述目标配送区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
第二方面，本发明的实施例提供一种分时配送分配装置，包括：
获取模块，用于获取目标配送区域；
计算模块，用于根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；
分配模块，用于根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述计算模块包括概率表生成单元，用于根据影响因素和配送时段，设置每个影响因素下每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下所有配送时段的配送概率值之和为1，构成所述影响因素配送时段概率表。
结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述计算模块还包括权重表生成单元，用于获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值，构成所述目标配送区域的影响因素权重表。
结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述计算模块还包括：
求积单元，用于将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以所述影响因素权重表中的该影响因素对应的的影响因素权重值，得到每个影响因素下每个配送时段的权重值；
求和单元，用于将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述分配模块包括：
总配送单元，将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
分时配送单元，将所述目标区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
本发明实施例提供的分时配送分配方法及装置，可预估配送区域的各配送时段的配送量，为配置配送员时提供参考，解决了配送员资源和配送时段需求之间分配不对等的问题。本发明实施例中，通过查询影响因素配送时段概率表、目标配送区域的影响因素权重表、目标配送区域的用户数以及目标配送区域的平均每日配送量，计算获得目标区域的预估各配送时段的配送量，为目标配送区域初始配送员资源配置提供参考，实现配送员和配送需求的对等，避免快递资源的浪费。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为运行本发明实施例方法流程的系统架构图；
图2为本发明实施例提供的一种分时配送分配方法的流程图；
图3为本发明具体实施例中目标配送区域的信息图；
图4为本发明另一实施例提供的一种分时配送分配装置的结构框图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明实施例提供了一种分时配送分配方法及装置，首先获取目标配送区域，根据影响因素配送时段概率表和目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表，再根据影响因素配送时段权重表、目标配送区域的用户数和目标配送区域的预估每日配送量，得到目标配送区域的各配送时段的预估配送量。在本发明的实施例中，通过预估目标区域的各配送时段的配送量，为目标配送区域配置配送员资源提供参考，实现配送员和配送需求的对等，避免快递资源的浪费，解决了配送员资源和配送时段需求之间分配不对等的问题。
本发明实施例提供的方法流程具体可以运行在图1所示的一种分时配送分配系统中，该系统包括智能终端设备和服务器，智能终端设备与服务器之间进行数据交换。以下实施例中以智能手机为例进行技术方案的描述，当然可以理解的是，本发明的实施例也适用于其他的智能终端设备。
下面结合图2具体说明本发明实施例的方法流程。
步骤S110，获取目标配送区域。
物流终端站点的工作人员可通过智能手机的触摸键盘输入目标配送区域，该目标配送区域可以是某小区、某社区或者某商业园区等。
步骤S120，根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表。
根据本发明的一个实施例，所述影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表存储在图1所示的服务器中，智能手机向服务器发出查询请求信号，服务器将影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表发送给智能手机。执行步骤S120前，需要生成影响因素配送时段概率表和目标配送区域的影响因素权重表，并存储在服务器中。
根据本发明的一个实施例，在步骤S120前还包括步骤S111、步骤S112和步骤S113。
步骤S111，生成所述影响因素配送时段概率表。
根据配送时段选取影响因素，设置每个影响因素下在每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下在所有配送时段的配送概率值之和为1，构成影响因素配送时段概率表。
本发明实施例，从物流终端的配送时段出发，选定对配送时段可能产生影响的影响因素，并根据先前经验设置每个影响因素下在各个配送时段进行配送的概率，将各影响因素对配送时段的影响量化，以便于后续估算各配送时段的配送量。同时设置的每个影响因素下在各个配送时段进行配送的概率更接近于实际配送情况，提高各配送时段的预估配送量的准确度。
在一些实施例中，首先将配送时间分为多个时段，比如可分为上午、中午和下午三个时段。当然可以理解的是，本发明实施例的配送时段不局限上述分配形式。其次选择影响配送时间的影响因素，对于目标配送区域是小区的情况，影响因素可以是公交网络、学校网络和小区属性等，也可进一步对影响因素进行二级细分，比如公交网络细分为地铁、公交班次和公交站台数量等。然后确定影响因素指标，比如地铁的指标分为距离小于等于2公里和距离大于2公里两种。当然可以理解的是，本发明实施例的影响因素和影响因素指标不局限上述选择形式。最后由先前经验人工设置每个影响因素指标下在每个配送时段的配送概率值，比如地铁距离小于等于2公里时上午和下午配送概率值为0，晚上配送概率值为1，地铁距离大于2公里时上午和下午配送概率值分别为0.5，晚上配送概率值为0。从而构成如表1所示的影响因素配送时段概率表。
表1影响因素配送时段概率表
可选的，为了后续方便处理数据，提取影响因素配送表中的配送概率值，得到影响因素配送时段概率矩阵P＝[Pij]m×n，其中Pij表示影响因素Mi下在配送时段Nj的配送概率值，m为大于等于1的整数，n为大于等于1的整数，i∈[1,m]，j∈[1,n]，且
步骤S112，生成所述目标配送区域的影响因素权重表。
获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值。
本发明实施例，通过分析目标配送区域的基础信息，得到上述选定的影响因素的重要性，设置影响因素的权重值，将各影响因素量化，以便于后续估算各配送时段的配送量。
以目标配送区域为图3中的小区1为例，获取小区1的基础信息包括小区1的户数为1000，房龄为10年，小区1周边的公交网络和学校网络。对照表1的指标，生成如表2所示的小区1的影响因素指标表。
表2小区1的影响因素指标表
可以发现小区1是公交导向型，学区影响次之，小区属性影响最小。根据各影响因素的重要性，由先前经验人工设置各影响因素的权重值，从而构成如表3所示的小区1的影响因素权重表。
表3小区1的影响因素权重表
提取所有权重值构成影响因素权重矩阵Q＝[Qi]m×1，其中，Qi为影响因素Mi的权重值，且
步骤S113，获得目标配送区域的预估每日配送量。可选的，根据该目标配送区域的历史配送数据得到该目标配送区域的预估每日配送量。在一些实施例中，将过去一年该目标配送区域的配送量除以365天，得到过去一年平均每天配送量，将该值作为预估每日配送量。在另一些实施例中，根据历史每日配送量的变化趋势分析得到预估每日配送量。当然可以理解的是，本发明的实施例中并不限定上述获得目标配送区域的预估每日配送量的方法。
就上面举例的目标配送区域为小区1来说，得到的预估每日配送量为100件。
根据本发明的一个实施例，步骤S120具体包括：将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以影响因素权重表中该影响因素的权重值，得到每个影响因素在每个配送时段的权重值；
将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
本发明实施例，结合影响因素配送时段概率表和目标配送区域的影响因素权重表，将每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以该影响因素的权重值，得到每个影响因素在每个配送时段的权重值，将各影响因素对配送时段的影响量化，然后将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，得到各配送时段的总权重值，即各配送时段的配送量占比，以便于后续估算各配送时段的配送量。
具体计算公式是，G＝Q×P，其中G＝[Gij]m×n，Gij为影响因素Mi在配送时段Nj的权重值。然后计算配送时段Nj的总权重值其中
就上面举例的目标配送区域为小区1来说，得到表4所示的小区1的影响因素配送时段权重表。
表4小区1的影响因素配送时段权重表
步骤S130，根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
根据本发明的一个实施例，步骤S130具体包括：将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
将所述目标配送区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的每日各配送时段的预估配送量。
配送时段Nj的预估配送量Ej的具体计算公式是：Ej＝A×B×Hj，其中A为目标配送区域的用户数，B为预估每日配送量。
就上面举例的目标配送区域为小区1来说，得到小区1的各配送时段的预估配送量为：上午11件，下午11件，晚上78件。
本发明实施例提供的分时配送分配方法，可预估配送区域的各配送时段的配送量，为配置配送员时提供参考，解决了配送员资源和配送时段需求之间分配不对等的问题。本发明实施例中，通过查询影响因素配送时段概率表、目标配送区域的影响因素权重表、目标配送区域的用户数以及目标配送区域的平均每日配送量，计算获得目标区域的预估各配送时段的配送量，为目标配送区域初始配送员资源配置提供参考，实现配送员和配送需求的对等，避免快递资源的浪费。
本发明另一个实施例提供了一种分时配送分配装置，如图4所示，包括：
获取模块，用于获取目标配送区域；
计算模块，用于根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；
分配模块，用于根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
可选的，所述计算模块包括概率表生成单元，用于根据影响因素和配送时段，设置每个影响因素下每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下所有配送时段的配送概率值之和为1，构成所述影响因素配送时段概率表。
可选的，所述计算模块还包括权重表生成单元，用于获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值，构成所述目标配送区域的影响因素权重表。
可选的，所述计算模块还包括：
求积单元，用于将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以所述影响因素权重表中的该影响因素对应的的影响因素权重值，得到每个影响因素下每个配送时段的权重值；
求和单元，用于将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
可选的，所述分配模块包括：
总配送单元，将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
分时配送单元，将所述目标区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
本发明实施例提供的分时配送分配装置，可预估配送区域的各配送时段的配送量，为配置配送员时提供参考，解决了配送员资源和配送时段需求之间分配不对等的问题。本发明实施例中，通过查询影响因素配送时段概率表、目标配送区域的影响因素权重表、目标配送区域的用户数以及目标配送区域的平均每日配送量，计算获得目标区域的预估各配送时段的配送量，为目标配送区域初始配送员资源配置提供参考，实现配送员和配送需求的对等，避免快递资源的浪费。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccess Memory，RAM)等。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种分时配送分配方法，其特征在于，包括：
获取目标配送区域；
根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；
根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影响因素配送时段概率表通过以下方式获得：
根据影响因素和配送时段，设置每个影响因素下每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下所有配送时段的配送概率值之和为1，构成影响因素配送时段概率表。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标配送区域的影响因素权重表通过以下方式获得：
获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值，构成所述目标配送区域的影响因素权重表。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标配送区域的影响因素权重表和影响因素配送时段概率表，得到影响因素配送时段权重表，具体包括：
将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以所述影响因素权重表中的该影响因素对应的影响因素权重值，得到每个影响因素下每个配送时段的权重值；
将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，获得所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量，具体包括：
将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
将所述目标配送区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
6.一种分时配送分配装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标配送区域；
计算模块，用于根据影响因素配送时段概率表和所述目标配送区域的影响因素权重表，得到影响因素配送时段权重表；
分配模块，用于根据所述影响因素配送时段权重表、所述目标配送区域的用户数和所述目标配送区域的预估每日配送量，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括概率表生成单元，用于根据影响因素和配送时段，设置每个影响因素下每个配送时段的配送概率值，其中相同影响因素下所有配送时段的配送概率值之和为1，构成所述影响因素配送时段概率表。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括权重表生成单元，用于获取所述目标配送区域的基础信息，所述基础信息至少包括目标配送区域的用户数，根据所述基础信息设置与所述影响因素配送时段概率表中的影响因素一一对应的影响因素权重值，构成所述目标配送区域的影响因素权重表。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述计算模块还包括：
求积单元，用于将影响因素配送时段概率表中的每个影响因素下每个配送时段的配送概率值乘以所述影响因素权重表中的该影响因素对应的的影响因素权重值，得到每个影响因素下每个配送时段的权重值；
求和单元，用于将相同配送时段的所有影响因素的权重值相加，获得各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的影响因素配送时段权重表。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述分配模块包括：
总配送单元，将所述目标配送区域的用户数乘以所述目标配送区域预估每日配送量，得到所述目标区域的每日配送总量；
分时配送单元，将所述目标区域的每日配送总量乘以所述影响因素配送时段权重表中的各配送时段的总权重值，得到所述目标配送区域的各配送时段的预估配送量。
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