CN111008800A - 配送任务的数据处理方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例涉及信息处理技术领域，公开了一种配送任务的数据处理方法、装置、服务器和存储介质。上述方法包括：接收来自客户端的数据消息；通过处理器解析数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；通过处理器跟踪记录目标对象对应的各配送团队的特征数据；通过处理器分析各配送团队的特征数据，确定各配送团队针目标对象的各配送集合；其中，配送集合中包括至少一个配送资源；将待配送任务的配送数据传输到各配送集合中的配送资源对应的客户端，有利于提高对于高任务量的对象的配送任务的即时配送能力，满足高任务量的对象的配送需求。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种配送任务的数据处理方法、装置、服务器和非易失性存储介质。
背景技术
目前，商户主要集中在餐饮业，日均单量比较小，团队和商户的关系是一个团队对应多个商户，一个团队为多个商户提供配送服务。规模比较小的商户的调度模式是通过驻店分组解决，即该商户的订单由一个团队为该商户安排的多名骑手配送。
然而，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：随着新零售业务的推广，越来越多的大型商场超市接入即时配送服务，当前规模比较小的商户的调度模式对于日均单量过万的大型商场超市并不适用，对大型商场超市的订单的即时配送的能力较低，不能满足大型商场超市的配送需求。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种配送任务的数据处理方法、装置、服务器和非易失性存储介质，有利于提高对于高任务量的对象的配送任务的即时配送能力，满足高任务量的对象的配送需求。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种配送任务的数据处理，包括：接收来自客户端的数据消息；通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
本发明的实施方式还提供了一种配送任务的数据处理装置，包括：接收模块，接收来自客户端的数据消息；获取模块，通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；跟踪记录模块，通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；确定模块，通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；传输模块，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
本发明的实施方式还提供了一种服务器，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：接收来自客户端的数据消息；通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
本发明的实施方式还提供了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如上所述的配送任务的数据处理方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，主要区别及其效果在于：接收来自客户端的数据消息；通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；通过处理器跟踪记录目标对象对应的各配送团队的特征数据；通过处理器分析各配送团队的特征数据，确定各配送团队针对目标对象的各配送集合；其中，配送集合中包括至少一个配送资源；将待配送任务的配送数据传输到各配送集合中的配送资源对应的客户端。也就是说，目标对象的待配送任务可以由目标对象对应的多个配送团队中形成的配送集合负责配送，多个配送团队的配送能力更强，因此，有利于有效的完成目标对象的待配送任务的配送。而且，即使目标对象的待配送任务的数量很多，也能利用针对目标对象的多个配送集合中的配送资源完成配送，有利于提高对于高任务量的目标对象的配送任务的即时配送能力，满足高任务量的对象的配送需求，即有利于满足大型商场超市的配送需求。
另外，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；所述通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。通过处理器对各配送团队的配送压力和/或各配送团队中的配送资源的配送任务量的分析，能够合理的确定各配送团队针对目标对象的配送集合，从而有利于提高目标对象的待配送任务的完成效率。
另外，所述将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，并在各所述配送集合中自动确定目标配送集合；其中，所述目标配送集合对应的配送压力小于预设压力；将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端。也就是说，将待配送任务的配送数据发送至配送压力较小的配送集合中的配送资源对应的客户端。由于，配送压力较小的配送集合中的配送资源，有充足的时间可以完成待配送任务，因此有利于进一步提高待配送任务的完成效率。
另外，所述将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：根据所述待配送任务的配送数据和所述目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得所述待配送任务与每个配送资源的匹配度数值；通过处理器自动将所述待配送任务关联到目标配送资源；其中，所述目标配送资源与所述待配送任务的匹配度数值大于预设数值的配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送资源对应的客户端。也就是说，通过处理器为待配送任务自动关联对应的目标配送资源，由于自动关联的目标配送资源与待配送任务的匹配度数值大于预设数值，因此，将待配送任务的配送数据传输到目标配送资源对应的客户端，有利于提高待配送任务被接受的可能性，即加快对待配送任务的响应速度，从而进一步提高完成待配送任务的效率。
另外，所述通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，包括：通过处理器跟踪记录各所述配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据；根据所述配送任务的特征数据，通过处理器计算各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力；根据各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各所述配送集合对应的配送压力。提供了一种获取各配送集合对应的配送压力的方式，配送集合中各配送资源的配送压力能够准确的衡量整个配送集合对应的配送压力，因此，根据各配送资源的配送压力，有利于准确的获取各配送集合对应的配送压力。
另外，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：通过处理器跟踪记录的各所述配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到所述选择出的配送资源对应的客户端。资源评分在一定程度上体现了配送资源的配送能力的好坏，将待配送任务的信息发送至资源评分较高的配送资源对应的终端，可以保证将待配送任务分配给配送能力较优的配送资源，从而更好的完成配送。
附图说明
图1是根据本发明第一实施方式中的配送任务的数据处理的流程图；
图2是根据本发明第二实施方式中的配送任务的数据处理的流程图；
图3是根据本发明第三实施方式中的配送任务的数据处理的流程图；
图4是根据本发明第四实施方式中的配送任务的数据处理装置的示意图；
图5是根据本发明第五实施方式提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种配送任务的数据处理方法，应用于服务器，如图1所示，该方法包括：
步骤S101，接收来自客户端的数据消息。
在一个例子中，服务器接收的来自客户端的数据信息或指令可以为，用户通过手机上的点餐APP提交订单时生成的数据消息。
步骤S102，通过处理器解析数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据。
具体的说，可以通过服务器中的处理器对数据消息进行解析，确定该数据消息所对应的目标对象待配送任务的配送数据，配送数据可以包括：配送起始地、配送目的地、配送费、配送任务类型等数据。其中，目标对象，可以为用户在点餐时所提交的订单所属的商户。目标对象的待配送任务可以理解为，目标商户的待配送订单。即，本步骤中可以获取目标商户的待配送订单的配送数据。
在一个例子中，目标对象可以为日均任务量大于预设任务量的对象，比如可以为大型商场或是超市等，预设任务量可以根据实际需要进行设置，对此本实施方式不做具体限定。
步骤S103，通过处理器跟踪记录目标对象对应的各配送团队的特征数据。
具体的说，目标对象对应的配送团队可以理解为：以目标对象的位置为圆心，以预设距离为半径的圆形区域内的所有配送团队。可以理解的是，可以预先划分负责配送相应区域内的订单的配送团队，不同的配送团队对应有各自负责配送的区域。配送团队由若干配送资源组成，配送资源可以为骑手、无人机、智能车辆等。服务器中可以预先存储目标对象对应的配送团队的信息，并在获取到目标对象的待配送任务后，通过处理器跟踪记录目标对象对应的各配送团队的特征数据。其中，配送团队的特征数据可以至少包括：配送团队的配送压力和/或配送团队中的配送资源的配送任务量。
在一个例子中，配送资源以骑手为例，配送团队的配送压力可以理解为配送团队中的各骑手的配送压力的平均值，配送资源的配送任务量可以理解为骑手当前的背单数量。
步骤S104，通过处理器分析各配送团队的特征数据，确定各配送团队针对目标对象的各配送集合。
具体的说，服务器可以通过处理器分析各配送团队的配送压力和/或配送任务量，确定各配送集合中的配送资源和配送资源的数量。比如说，配送团队A的配送压力越大，处理器确定的配送团队A针对目标对象的配送集合中的配送资源的数量越少。配送团队A中的配送资源a的当前配送任务量较少，则将配送资源a划分进配送团队A针对目标对象的配送集合中。
在一个例子中，服务器中可以预存配送团队的配送压力与配送集合中的配送资源的数量的对应关系，使得服务器可以根据存储的对应关系以及各个配送团队的配送压力确定各个配送团队针对目标对象的配送集合中的配送资源的数量。
在另一个例子中，服务器中还可以预存配送资源的配送任务量的上限值，将配送团队中配送任务量小于上限值的配送资源划分进该配送团队针对目标对象的配送集合中。
在一个例子中，服务器可以实时跟踪记录目标对象对应的各配送团队的特征数据，并通过处理器实时分析各配送团队的特征数据，从而更新各配送团队针对目标对象的配送集合。也就是说，每个配送集合中的配送资源以及配送资源的数量都不是固定的，有利于适应实际应用中的变化。
在一个例子中，服务器通过处理器确定的各配送团队针对目标对象的各配送集合，可以如下表1所示，其中，配送资源以骑手为例：
表1
| 配送团队 | 配送集合 |
| 配送团队1 | 骑手a |
| 配送团队2 | 骑手d、骑手e、骑手f |
| 配送团队3 | 骑手a、骑手c、骑手f |
| 配送团队4 | 骑手a、骑手b、骑手c、骑手d、骑手e |
其中，目标对象对应的配送团队即为上述的配送团队1至4，假设配送团队1当前的配送压力很大，则确定的配送团队1针对目标对象的配送集合中的骑手数量可以较少。比如，可以在配送团队1中的各骑手中选择背单量最少的几个骑手作为配送团队1针对目标对象的配送集合。表1中，配送团队1针对目标对象的配送集合中的骑手数量以1个为例，即处理器确定的配送团队1针对目标对象的配送集合中只有一个骑手a。假设配送团队4当前的配送压力很小，则服务器确定的配送团队4针对目标对象的配送集合中的骑手数量可以较多，选择背单量相对较少的骑手作为配送团队4针对目标对象的配送集合。表1中，配送团队4针对目标对象的配送集合中的骑手数量以5个为例，即处理器确定的配送团队4针对目标对象的配送集合中包括：骑手a、骑手b、骑手c、骑手d、骑手e。
需要说明的是，上述表1只是为方便说明提供的一个例子，并不对本实施方式造成任何限定。
步骤S105，将待配送任务的配送数据传输到各配送集合中的配送资源对应的客户端。
具体的说，服务器可以将待配送任务的配送数据发送至各配送集合中的配送资源对应的客户端，以供接收到待配送任务的配送数据的客户端对应的配送资源选择是否接受该配送任务。其中，配送资源对应的客户端可以为配送资源所使用的手机、智能手表等便携设备。配送资源可以通过所使用的客户端查看服务器发送的待配送任务的配送数据，从而根据实际情况选择是否响应该待配送任务。其中，待配送任务的配送数据可以包括：配送起始地、配送目的地、配送费等数据。
以分配大型超市的待配送订单的场景为例，该场景下的配送资源以骑手为例，骑手对应的客户端以骑手使用的手机为例，目标对象以大型超市A为例。用户利用手机上的点餐APP在大型超市A点单完成后，提交订单，服务器可以接收到用户提交订单的数据信息，然后，通过处理器解析该数据消息，获取用户提交订单后所生成的待配送订单。参考上述表1，服务器可以通过处理器跟踪记录大型超市A对应的配送团队1至4的特征数据，然后通过分析配送团队1至4的特征数据，确定配送团队1至4针对目标对象的各配送集合。最后，服务器可以将待配送订单的配送数据发送至配送团队1至4针对目标对象的各配送集合中的骑手的手机。能够查看到大型超市A的待配送任务的配送数据的各个骑手可以根据自身当前实际的背单情况选择是否接起该待配送订单。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
与现有技术相比，本实施方式中，目标对象的待配送任务可以由目标对象对应的多个配送团队中形成的配送集合负责配送，多个配送团队的配送能力更强，因此，有利于有效的完成目标对象的待配送任务的配送。而且，即使目标对象的待配送任务的数量很多，也能利用针对目标对象的多个配送集合中的配送资源完成配送，有利于提高对于高任务量的目标对象的配送任务的即时配送能力，满足高任务量的对象的配送需求，即有利于满足大型商场超市的配送需求。
本发明的第二实施方式涉及一种配送任务的数据处理方法，本实施方式中主要对第一实施方式中的步骤S105的另一种实现过程进行具体说明。本实施方式中步骤S105的实现过程的流程图，如图2所示，包括：
步骤S201：通过处理器获取各配送集合对应的配送压力，并在各配送集合中自动确定目标配送集合。
具体的说，处理器获取各配送集合对应的配送压力的方式可以如下：
首先，可以先通过处理器跟踪记录各配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据。其中，配送资源的配送任务的特征数据可以理解为：骑手所背负的订单的特征数据，比如骑手的背单量、骑手所背负的订单的配送起始地、配送目的地、预约送达时间等。
然后，根据配送任务的特征数据，可以通过处理器计算各配送集合中的配送资源对应的配送压力。其中，配送资源的配送压力可以根据该配送资源的待配送任务量获取。可以理解的是，配送资源的待配送任务量越少，配送压力越小。以计算骑手对应的配送压力为例，服务器还可以根据骑手所背的订单的配送距离、配送时间等来确定配送压力。然而，本实施方式对计算配送资源对应的配送压力的具体方式不做具体限定。
最后，可以根据各配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各配送集合对应的配送压力。下面以获取一个配送集合对应的配送压力为例进行说明：可以获取这一个配送集合中所有的配送资源的配送压力的平均值，将该平均值作为这一个配送集合对应的配送压力。在一个例子中，还可以将这一个配送集合中所有的配送资源中的最大配送压力作为这一个配送集合对应的配送压力。在另一个例子中，还可以将这一个配送集合中所有的配送资源中的最小配送压力作为这一个配送集合对应的配送压力。然而，本实施方式对此并不做具体限定。
进一步的，可以将各个配送集合分别对应的配送压力与预设压力对比，处理器可以将配送压力小于预设压力的配送集合自动确定为目标配送集合，也就是说，将各个配送集合中配送压力较小的配送集合作为目标配送集合。其中，预设压力可以根据实际需要进行设置，对此本实施方式不做具体限定。
步骤S202：根据待配送任务的配送数据和目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得待配送任务与每个配送资源的匹配度数值。
具体的说，处理器可以根据待配送任务的配送数据和目标配送集合中的配送资源的特征数据，对待配送任务与每个配送资源进行匹配，通过处理器计算获得待配送任务与每个配送资源的匹配度数值。其中，待配送任务的配送数据可以包括：待配送任务的配送起始地、配送目的地、预约送达时间等。配送资源的特征数据，可以包括：配送资源的平均配送速度、配送资源已背负的待完成任务的配送起始地、配送目的地、预约送达时间等。可以理解的是，若配送资源a所背负的配送任务中存在与待配送任务的配送目的地或配送起始地相同或相近的配送任务，则可以确定配送资源a与待配送任务具有较高的匹配度数值。为方便理解，下面以配送资源为骑手、配送任务为订单进行举例说明：
参考表1，假设确定的目标配送集合为配送团队3针对目标对象的配送集合。目标对象的待配送订单为订单1,配送团队3中的骑手a背负的订单包括：订单2、订单3、订单4。配送团队3中的骑手c背负的订单包括：订单5、订单6。配送团队3中的骑手f背负的订单包括：订单7、订单8。假设订单3与订单1的配送起始地和配送目的地均相同，订单5与订单1的配送起始地和配送目的地均不同但距离很近。订单7、订单8与订单1的配送起始地和配送目的地均不相同且距离都很远。通过上面的描述，可以确定配送团队3中的骑手a、骑手c、骑手f与订单1的匹配度数值依次减小。
步骤S203：通过处理器自动将待配送任务关联到目标配送资源。
具体的说，处理器可以将待配送任务与每个配送资源的匹配度数值和预设数值对比，选择出匹配度数值大于预设数值的配送资源，作为目标配送资源。从而，自动将待配送任务关联到目标配送资源；其中，预设数值可以根据实际需要进行设置，本实施方式对此不做具体限定。
步骤S204:将待配送任务的配送数据传输到目标配送资源对应的客户端。
也就是说，服务器可以将待配送任务的配送数据发送至目标配送资源对应的客户端，以供目标配送资源选择是否接受该配送任务。
在一个例子中，服务器还可以将待配送任务的配送数据发送至上述确定的目标配送集合中的所有配送资源对应的客户端，以供目标配送集合中的所有配送资源选择是否接受该配送任务。也就是说，将待配送任务的配送数据发送至配送压力较小的配送集合中的配送资源对应的客户端。由于，配送压力较小的配送集合中的配送资源，有充足的时间可以完成待配送任务，因此有利于进一步提高待配送任务的完成效率。
同样以分配大型超市的待配送订单的场景为例，该场景下的配送资源以骑手为例，骑手对应的客户端以骑手使用的手机为例，目标对象以大型超市A为例，目标对象的待配送订房以上述的订单1为例。参考表1，假设处理器确定的目标配送集合为配送团队3针对目标对象的配送集合，然后服务器根据订单1的配送数据和配送团队3对应的配送集合中的骑手的特征数据，通过处理器计算获得订单1分别与骑手a、骑手c、骑手f的匹配度数值。假设订单1与骑手a和骑手c的匹配度数值大于预设数值，则可以通过处理器自动将订单1关联到骑手a和骑手c。最后，将订单1的配送数据发送至骑手a和骑手c所使用的手机。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
与现有技术相比，本实施方式中，通过处理器为待配送任务自动关联对应的目标配送资源，由于自动关联的目标配送资源与待配送任务的匹配度数值大于预设数值，因此，将待配送任务的配送数据传输到目标配送资源对应的客户端，有利于提高待配送任务被接受的可能性，即加快对待配送任务的响应速度，从而进一步提高完成待配送任务的效率。
本发明的第三实施方式涉及一种配送任务的数据处理方法，本实施方式中主要对第一实施方式中的步骤S105的另一种实现过程进行具体说明。本实施方式中步骤S105的实现过程的流程图，如图3所示，包括：
步骤S301，通过处理器跟踪记录的各配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源。
具体的说，各配送集合中的配送资源可以具有资源评分，该资源评分可以为根据配送资源的历史配送情况对配送资源的评价高低的量化体现。在一个例子中，资源评分可以为不同用户对配送资源所提供过的配送服务的综合评价。服务器可以根据各配送集合中的配送资源的资源评分和预设评分的对比关系，选择出资源评分大于预设评分的配送资源。也就是说，服务器可以在各配送集合中的配送资源中选择出资源评分较高的配送资源。其中，预设评分可以根据实际需要进行设置，对此本实施方式不做具体限定。
步骤S302，将待配送任务的配送数据传输到选择出的配送资源对应的客户端。
具体的说，服务器可以将待配送任务的配送数据发送至选择出的资源评分大于预设评分的配送资源对应的客户端，以供接收到待配送任务的配送数据的配送资源选择是否接单。由于，资源评分在一定程度上体现了配送资源的配送能力的好坏，将待配送任务的配送数据发送至资源评分较高的配送资源对应的客户端，可以保证将待配送任务分配给配送能力较优的配送资源，从而更好的完成配送。
同样以分配大型超市的待配送订单的场景为例，该场景下的配送资源以骑手为例，骑手对应的客户端以骑手使用的手机为例，目标对象以大型超市A为例。参考表1，服务器可以获取表1中各骑手的资源评分，假设配送团队1中的骑手a、配送团队2中的d、配送团队4中的骑手c和e的资源评分均大于预设分数，服务器可以将大型超市A的待配送订单的配送数据发送至配送团队1中的骑手a、配送团队2中的d、配送团队4中的骑手c和e所使用的手机，以供查看到大型超市A的待配送订单的配送数据的骑手选择是否接单。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均为为方便理解进行的举例说明，并不对本发明的技术方案构成限定。
与现有技术相比，本实施方式中，由于资源评分在一定程度上体现了配送资源的配送能力的好坏，将待配送任务的配送数据发送至资源评分较高的配送资源对应的客户端，可以保证将待配送任务分配给配送能力较优的配送资源，从而更好的完成配送。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明的第四实施方式涉及一种任务分配，如图4所示，该装置包括：接收模块401，接收来自客户端的数据消息；获取模块402，通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；跟踪记录模块403，通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；确定模块404，通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；传输模块405，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
在一个例子中，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；确定模块404通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。
在一个例子中，传输模块405将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，并在各所述配送集合中自动确定目标配送集合；其中，所述目标配送集合对应的配送压力小于预设压力；将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端。
在一个例子中，传输模块405将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：根据所述待配送任务的配送数据和所述目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得所述待配送任务与每个配送资源的匹配度数值；通过处理器自动将所述待配送任务关联到目标配送资源；其中，所述目标配送资源与所述待配送任务的匹配度数值大于预设数值；将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送资源对应的客户端。
在一个例子中，确定模块404通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，包括：通过处理器跟踪记录各所述配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据；根据所述配送任务的特征数据，通过处理器计算各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力；根据各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各所述配送集合对应的配送压力。
在一个例子中，传输模块405将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：通过处理器跟踪记录的各所述配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到所述选择出的配送资源对应的客户端。
不难发现，本实施方式为与第一、二或三实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一、二或三实施方式互相配合实施。第一、二或三实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一二或三实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明的第五实施方式涉及一种服务器，如图5所示，该服务器包括：至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502；以及，与扫描装置通信连接的通信组件503，通信组件503在处理器501的控制下接收和发送数据；其中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行以实现：
接收来自客户端的数据消息；通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
具体地，该服务器包括：一个或多个处理器501以及存储器502，图5中以一个处理器501为例。处理器501、存储器502可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。存储器502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501通过运行存储在存储器502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，即实现上述配送任务的数据处理方法。
存储器502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502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502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器502，这些远程存储器502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502中，当被一个或者多个处理器501执行时，执行上述任意方法实施方式中的配送任务的数据处理方法。
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。
本发明的第六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)执行本申请各个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。
本申请实施例提供了A1.一种配送任务的数据处理方法，包括：
接收来自客户端的数据消息；
通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
A2.根据A1所述的配送任务的数据处理方法，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；
所述通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：
通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。
A3.根据A2所述的配送任务的数据处理方法，所述将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，并在各所述配送集合中自动确定目标配送集合；其中，所述目标配送集合对应的配送压力小于预设压力；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端。
A4.根据A3所述的配送任务的数据处理方法，所述将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
根据所述待配送任务的配送数据和所述目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得所述待配送任务与每个配送资源的匹配度数值；
通过处理器自动将所述待配送任务关联到目标配送资源；其中，所述目标配送资源与所述待配送任务的匹配度数值大于预设数值；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送资源对应的客户端。
A5.根据A3所述的配送任务的数据处理方法，所述通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，包括：
通过处理器跟踪记录各所述配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据；
根据所述配送任务的特征数据，通过处理器计算各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力；
根据各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各所述配送集合对应的配送压力。
A6.根据A1所述的配送任务的数据处理方法，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器跟踪记录的各所述配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述选择出的配送资源对应的客户端。
本申请实施例提供了B1.一种配送任务的数据处理装置，包括：
接收模块，接收来自客户端的数据消息；
获取模块，通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
跟踪记录模块，通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
确定模块，通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
传输模块，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
本申请实施例提供了C1.一种服务器，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：
接收来自客户端的数据消息；
通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
C2.根据C1所述的服务器，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；
所述通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：
通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。
C3.根据C2所述的服务器，所述将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，并在各所述配送集合中自动确定目标配送集合；其中，所述目标配送集合对应的配送压力小于预设压力；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端。
C4.根据C3所述的服务器，所述将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
根据所述待配送任务的配送数据和所述目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得所述待配送任务与每个配送资源的匹配度数值；
通过处理器自动将所述待配送任务关联到目标配送资源；其中，所述目标配送资源与所述待配送任务的匹配度数值大于预设数值；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送资源对应的客户端。
C5.根据C3所述的服务器，所述通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，包括：
通过处理器跟踪记录各所述配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据；
根据所述配送任务的特征数据，通过处理器计算各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力；
根据各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各所述配送集合对应的配送压力。
C6.根据C1所述的服务器，所述将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器跟踪记录的各所述配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述选择出的配送资源对应的客户端。
本申请实施例提供了D1.一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如A1至A6中任一项所述的配送任务的数据处理方法。
Claims (10)
1.一种配送任务的数据处理方法，其特征在于，包括：
接收来自客户端的数据消息；
通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
2.根据权利要求1所述的配送任务的数据处理方法，其特征在于，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；
所述通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：
通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。
3.根据权利要求2所述的配送任务的数据处理方法，其特征在于，所述将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，并在各所述配送集合中自动确定目标配送集合；其中，所述目标配送集合对应的配送压力小于预设压力；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端。
4.根据权利要求3所述的配送任务的数据处理方法，其特征在于，所述将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
根据所述待配送任务的配送数据和所述目标配送集合中的配送资源的特征数据，通过处理器计算获得所述待配送任务与每个配送资源的匹配度数值；
通过处理器自动将所述待配送任务关联到目标配送资源；其中，所述目标配送资源与所述待配送任务的匹配度数值大于预设数值；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述目标配送资源对应的客户端。
5.根据权利要求3所述的配送任务的数据处理方法，其特征在于，所述通过处理器获取各所述配送集合对应的配送压力，包括：
通过处理器跟踪记录各所述配送集合中的配送资源的配送任务的特征数据；
根据所述配送任务的特征数据，通过处理器计算各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力；
根据各所述配送集合中的配送资源对应的配送压力，通过处理器计算各所述配送集合对应的配送压力。
6.根据权利要求1所述的配送任务的数据处理方法，其特征在于，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端，包括：
通过处理器跟踪记录的各所述配送集合中的配送资源的资源评分，选择出资源评分大于预设评分的配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到所述选择出的配送资源对应的客户端。
7.一种配送任务的数据处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，接收来自客户端的数据消息；
获取模块，通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
跟踪记录模块，通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
确定模块，通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
传输模块，将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
8.一种服务器，包括存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行程序时执行：
接收来自客户端的数据消息；
通过处理器解析所述数据消息，获取目标对象的待配送任务的配送数据；
通过处理器跟踪记录所述目标对象对应的各配送团队的特征数据；
通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的各配送集合；其中，所述配送集合中包括至少一个配送资源；
将所述待配送任务的配送数据传输到各所述配送集合中的配送资源对应的客户端。
9.根据权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述配送团队的特征数据至少包括：各所述配送团队的配送压力和/或各所述配送团队中的配送资源的配送任务量；
所述通过处理器分析各所述配送团队的特征数据，确定各所述配送团队针对所述目标对象的配送集合，具体为：
通过处理器分析各所述配送团队的配送压力和/或所述配送任务量，确定各所述配送集合中的配送资源和配送资源的数量。
10.一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如权利要求1至6中任一项所述的配送任务的数据处理方法。
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