CN111369137A - 配送任务的分配方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents

配送任务的分配方法、装置、服务器和存储介质 Download PDF

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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分配方法、装置、服务器和存储介质。上述方法包括：接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。根据客户端的指令中的特征数据，采用与特征数据对应的预设配送任务类型的目标配送资源进行配送，将待配送任务指配给更匹配的配送资源，优化了配送方式，能给客户带来更好的用餐体验。

Description

配送任务的分配方法、装置、服务器和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术领域，特别涉及一种配送任务的分配方法、装置、服务器和存储介质。
背景技术
在目前配送领域，配送耗时是分为三段时间来决定：首先，送餐员到指定商家拿包裹的时间；其次，送餐员从商家到客户所在地之间的交通路程所花时间；最后，送餐员到达客户所在地将包裹送到客户手上的时间。其中，路程时间的耗时是最多的，但是在某些特定的场合，另外两端的耗时也比较多。
发明人发现相关技术中至少存在如下问题：在一些特定的城市(比如说重庆，其步行街和天桥很多)，采用骑行进行配送的配送资源的会遇到很多绕行路段，配送效率较低，甚至会出现配送超时的问题，无法保证客户的用餐体验。
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分配方法、装置、服务器和存储介质，待配送任务在配送过程中，根据客户端的指令中的特征数据，采用与特征数据对应的预设配送任务类型的目标配送资源进行配送，将待配送任务指配给更匹配的配送资源，优化了配送方式，给客户带来更好的用餐体验。
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分配方法，包括：接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。
本发明的实施方式还提供了一种配送任务的分配装置，包括：接收模块，用于接收来自客户端的指令；分析模块，用于解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；判断模块，用于判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；分配模块，用于将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。
本发明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：接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。
本发明实时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，计算机可读程序被处理器执行时实现上述配送任务的分配方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。通过获取客户端的指令中的待配送任务的特征数据，根据待配送任务的特征数据判断待配送任务是否符合预设配送任务类型，将符合预设配送任务类型的待配送任务分配给预设配送任务类型的目标配送资源。也就是说，在对待配送任务进行分配前，对待配送任务是否属于某种特定的配送任务类型进行判断，采用相应配送类型的目标配送资源进行配送，使得配送任务的指派更具有针对性，可以将待配送任务指配给更匹配的配送资源，优化了配送方式，能给客户带来更好的送餐体验。
另外，通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：判断特征数据是否满足预先设置的预设配送任务类型的模式特性；其中，预设配送任务类型的模式特性根据属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；若特征数据满足预先设置的预设配送任务类型的模式特性，则判定特征数据符合预设配送任务类型。通过将属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录进行统计得到预设资源类型的模式特性，能够快速并准确的确定预设资源类型的模式特性，有利于提高处理器的判断效率；通过预设的配送任务类型的模式特性，能简单并快捷地对待配送任务的特征数据是否符合预设配送任务类型进行判断。
另外，模式特性通过以下方式统计得到：根据属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；若接单概率大于预设门限，则将预设条件设置为模式特性。
另外，预设条件包括以下之一或其任意组合：配送距离满足预设距离范围配送起始地址满足预设起始地址范围；配送目的地址满足预设目的地址范围；配送对象信息满足预设对象条件；配送路段信息满足预设路段条件。通过多种不同类型地方式配合进行判断，能更加准确地判断待配送任务是否符合预设配送任务类型。
另外，通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：将特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型，并根据类型预测模型的输出结果判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，类型预测模型根据属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录训练得到。通过将属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录进行训练得到类型预测模型，通过训练好的模型进行判断，有利于提高处理器的判断效率。
另外，特征数据，包括以下之一或其任意组合：配送距离、配送起始地址、配送目的地址、配送对象信息、配送路段信息。通过多种不同类型地特征数据配合进行是否符合预设配送任务类型的判断，能更加准确地判断待配送任务是否符合预设配送任务类型。
另外，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，具体包括：获取候选配送资源的配送参数，候选配送资源属于预设配送方式；根据候选配送资源的配送参数，在候选配送资源中确定目标配送资源；将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源。在将待配送任务分配给目标配送资源时，先对候选配送资源的配送参数进行判断，分析候选配送资源是否还能接起待配送任务，若候选配送资源还能接起待配送任务，则将该候选配送资源认定为目标配送资源；否则继续对下一个候选配送资源进行是否能接起待配送任务的判断。通过这种方式，在配送任务分配的过程中，将配送任务分配给还能接起待配送任务的配送资源，保证了候选配送资源在能力范围内接单，从而保障了配送任务的及时完成。
另外，配送参数包括以下之一或其任意组合：最大备单量、波次最大距离、配送速度、取餐距离、配送距离。通过多种不同类型地配送参数配合进行分析候选配送资源是否还能接起待配送任务，能更加准确的判断候选配送资源是否还有接起余力。
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分配方法的流程图；
图2是根据本发明第二实施方式中的配送任务的分配方法的流程图；
图3是根据本发明第三实施方式中的配送任务的分配装置的示意图；
图4是根据本发明第四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分配方法。在本实施方式中，接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。通过在对待配送任务进行分配前，对待配送任务特征数据进行判断，采用与特征数据相应配送类型的目标配送资源进行配送，具有针对性，将待配送任务指配给更匹配的配送资源，优化了配送方式，能给客户带来更好的送餐体验。
下面对本实施方式的一种配送任务的分配方法的实现细节进行具体的说明，以下内容仅为方便理解提供的实现细节，并非实施本方案的必须。
本发明的第一实施方式涉及一种配送任务的分配方法，具体流程如图1所示，该方法包括：
步骤101，接收来自客户端的指令。
在一个例子中，服务器接收的来自客户端的指令可以为：用户通过手机或平板电脑等移动终端设备上的点餐APP提交订单时生成的指令。
步骤102，获取待配送任务及待配送任务的特征数据。
通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务及待配送任务的特征数据。
具体地，可以通过服务器中的至少一个处理器对指令进行解析，确定该指令所对应的待配送任务以及待配送任务的特征数据。
特征数据可以包括以下之一或其任意组合：配送距离、配送起始地址、配送目的地址、配送对象信息、配送路段信息等。
其中，配送任务的起始地址指的是：用户点餐的商户所在地址；例如，商户地址，商圈地址。
配送任务的目的地址指的是：用户需求的订餐需要送达的地址；例如，客户地址。
配送距离指的是配送任务的起始地址到配送任务的目的地址之间的实际送餐距离。
配送对象信息指的是：商户的相关信息和客户的相关信息；例如：什么类型的餐厅、什么类型的客户选择什么类型的餐厅。
在一个例子中，当服务器接收到来自客户端的订单后，对接收到的订单进行解析，获取该订单中的待配送任务以及待配送任务的特征数据，待配送任务的特征数据包括配送距离、商户地址、客户地址和配送对象信息。
步骤103，判断特征数据是否符合预设配送任务类型。
通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型的模式特性根据属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；若特征数据符合预设配送任务类型，执行步骤104；若特征数据不符合预设配送任务类型，执行步骤105。
在一个例子中，根据待配送任务的特征数据，通过处理器判断该待配送任务的特征数据是否符合步兵单的特征数据，若待配送任务的特征数据符合步兵单的特征数据，则认定该待配送任务为步兵单，执行步骤104；若待配送任务的特征数据不符合步兵单的特征数据，则认定该待配送任务为非步兵单，执行步骤105。
需要说明的是，本实施例中定义的步兵单为适合采用步行的方式配送的订单；非步兵单为不适合采用步行的方式配送的订单，适合采用骑行方式配送。
在本实施例中，利用预设配送任务类型的模式特性，对特征数据是否符合预设配送任务类型进行判断，具体如下：
检测特征数据是否满足预先设置的预设配送任务类型的模式特性。
其中，所述预设配送任务类型的模式特性根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到，如步兵单的模式特性根据步兵的历史接单记录统计得到。
模式特性具体通过以下方式统计得到：根据属于预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；若接单概率大于预设门限，则将预设条件设置为模式特性。也就是说，通过对大量的历史数据进行挖掘，发现满足某个特定的条件时，产生的订单80％或大概率都是步兵单，则可以判定这段路程更适合步行。其中，预设条件可以包括以下之一或其任意组合：
条件一：配送距离满足预设距离范围。
具体地，根据配送距离进行判断，统计历史接单记录获取预设距离范围；例如，配送距离在什么范围内产生的订单大概率为步兵单，通过历史接单记录中对步兵单的配送距离进行统计分析，得到预设距离范围。
条件二：配送起始地址满足预设起始地址范围。
具体地，根据配送任务的起始地址信息进行判断，统计历史接单记录获取预设起始地址范围；例如，商家或商圈的地址信息满足什么样的条件时产生的订单大概率为步兵单，包括商家或商圈的位置在步行街中、商家或商圈的所在位置周围静止停车等，通过历史接单记录中对步兵单的配送任务的起始地址信息进行统计分析，得到预设起始地址范围。
条件三：配送目的地址满足预设目的地址范围。
具体地，根据配送任务的目的地址信息进行判断，统计历史接单记录获取预设目的地址范围；例如，客户的地址信息满足什么样的条件时产生的订单大概率为步兵单，包括客户的所在位置周围静止停车，客户所在的楼层很高难以攀爬等，通过历史接单记录中对步兵单的配送任务的目的地址信息进行统计分析，得到预设目的地址范围。
条件四：配送对象信息满足预设对象条件。
具体地，根据配送对象信息进行判断，统计历史接单记录获取预设对象条件；例如，当客户或商户满足什么样的条件时产生的订单大概率为步兵单，通过历史接单记录中对步兵单的配送对象信息进行统计分析，得到预设对象条件。
条件五：配送路段信息满足预设路段条件。
具体地，对客户和商户或商圈之间的配送路段信息进行判断，统计历史接单记录获取预设路段条件；例如，当客户和商户或商圈之间的配送路段满足什么样的条件时产生的订单大概率为步兵单，包括该配送路段内含有大量上坡路段，该路段内存在人行天桥，该路段需要绕行很远的距离，通过历史接单记录中对步兵单的配送路段信息进行统计分析，得到预设路段条件。
若特征数据满足预先设置的预设配送任务类型的模式特性，则判定特性数据符合预设配送任务类型。
具体地，根据预先设置的预设配送任务类型的模式特性对待配送任务的特征数据进行判断，包括如下五种方式：
方式一：配送距离满足预设距离范围时，产生的配送任务是预设配送任务类型；即待配送任务的配送距离满足步兵单的配送距离范围时，判断该待配送任务为步兵单。
方式二：配送起始地址信息满足预设起始地址范围时，产生的配送任务是预设配送任务类型；即待配送任务的起始地址信息满足步兵单的起始地址信息时，判断该待配送任务为步兵单。
方式三：配送目的地址信息满足预设目的地址范围时，产生的配送任务是预设配送任务类型；即待配送任务的目的地址信息满足步兵单的目的地址信息时，判断该待配送任务为步兵单。
方式四：配送对象信息满足预设对象条件时，产生的配送任务是预设配送任务类型；待配送任务的配送对象信息满足步兵单的配送对象信息时，判断该待配送任务为步兵单。
方式五：配送路段信息满足预设路段条件时，产生的配送任务是预设配送任务类型；待配送任务的配送路段信息满足步兵单的配送路段信息时，判断该待配送任务为步兵单。
本方式通过将配送方式的配送资源的历史接单记录进行统计得到预设资源类型的模式特性，再根据预设的配送任务类型的模式特性，能简单并快捷地对待配送任务的特征数据进行判断。
在一个具体的例子中，当客户在点餐APP下订单后，服务器用于接收订单，并对订单信息进行解析，获取订单信息中的待配送任务以及待配送任务的特征数据，特征数据包括配送距离、商户的取餐地址、客户的送餐地址和客户或商户的预留信息；根据分析的特征数据的结果，结合预先设置的预设配送任务类型的模式特性进行判断，特征数据是符合步兵单的特征数据，还是不符合步兵单的特征数据。
在实际应用中，还可以通过另一种方式，判断特征数据是否符合预设配送任务类型，具体如下：
判断特征数据是否符合预设配送任务类型根据预先训练生成的类型预测模型进行判断，具体步骤如下：
将特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型。
通过收集和分析大量预设配送方式的配送资源的历史接单记录，将符合预设配送方式的特征数据进行综合并训练生成类型预测模型。类型预测模型包括以下五类模型：距离预测模型、起始预测模型、目的预测模型、对象预测模型、路段预测模型。
具体地，通过收集满足预设配送方式的待配送任务的配送距离信息，生成距离预测模型；通过收集满足预设配送方式的待配送任务的起始地址信息，生成起始预测模型；通过收集满足预设配送方式的待配送任务的目的地址信息，生成目的预测模型；通过收集满足预设配送方式的待配送任务的配送对象信息，生成对象预测模型；通过手机满足预设配送方式的待配送任务的配送路段信息，生成路段预测模型。
将特征数据分别输入到上述五类预测模型中，根据类型预测模型的输出结果判断特征数据是否符合预设配送任务类型。具体地，预测模型至少包括上述五类预测模型的至少一种，将特征数据分别输入到对应的预测模型后，每个预测模型都会输出相应是否符合预设配送任务类型的结果，若其中一个预测模型判断特征数据符合预设配送任务类型，则认定特征数据所属的待配送任务符合预设配送任务类型。
这种判断方式通过类型预测模型对待配送任务的特征数据是否符合预设配送任务类型进行判断，其判断过程简单易行。
在一个具体地例子中，当客户在点餐APP下订单后，服务器用于接收订单，并对订单信息进行解析，获取订单信息中的待配送任务以及待配送任务的特征数据，特征数据包括配送距离、商户的取餐地址、客户的送餐地址和客户的预留信息；根据分析的特征数据的结果，将结果输入到预先训练生成的类型预测模型中，根据类型预测模型的输出结果进行判断，特征数据是符合步兵单的特征数据，还是不符合步兵单的特征数据。
步骤104，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源。步骤105，将不符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给其它配送资源。
具体地，根据步骤103的判断结果，若特征数据符合预设配送任务类型，执行步骤104，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源；若特征数据不符合预设配送任务类型，执行步骤105，将不符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给其它配送资源。
在一个例子中，若待配送任务是步兵单，则执行步骤104，将待配送任务分配给步兵，即将该订单指派给采用步行配送方式的骑手；若待配送任务是非步兵单，则执行步骤105，将待配送任务分配给骑兵，即将该订单指派给采用骑行配送方式的骑手。
在一个具体的实施例中，根据判断结果，将步兵单分配给步兵进行配送，将骑兵单分配给骑兵进行配送。
需要说明的是，在其他实施例中，还可以根据判断结果对待配送任务进行标签分类。
具体地，若待配送任务的特征数据满足预先设置的预设设置的配送任务类型的模式特性，给相应的待配送任务打上标签，在后续的待配送任务的分配过程中，根据不同的标签对待配送任务进行分类，然后将待配送任务分配给与标签相对应的目标配送资源。
在一个具体的实施例中，根据判断模块的判断结果，将步兵单打上标签，在后续的订单的分配过程中，根据标签对所有订单进行分类，然后将打上标签的订单分配给步兵，没有打上标签的订单分配给骑兵。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均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，在对待配送任务进行分配前，对待配送任务属于何种预设配送任务类型进行判断，采用相应配送类型的目标配送资源进行配送，具有针对性，将待配送任务指配给更匹配的配送资源，优化了配送方式，能给客户带来更好的送餐体验。
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。
本发明第二实施方式涉及一种配送任务的分配方法，第二实施方式与第一实施方式大致相同，主要区别之处在于：在本实施方式中，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，具体包括：获取候选配送资源的配送参数，候选配送资源属于预设配送方式；根据候选配送资源的配送参数，在候选配送资源中确定目标配送资源；将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源。
本发明的第二实施方式的具体流程如图2所示，该方法包括：
步骤201，接收来自客户端的指令。
步骤202，获取待配送任务及待配送任务的特征数据。
步骤203，判断特征数据是否符合预设配送任务类型。
其中，步骤201-步骤203的内容分别对应于步骤101-步骤103的内容，在此不过多赘述。
若在步骤203中，判定特征数据符合预设配送任务类型，则进入步骤204；若判定特征数据不符合预设配送任务类型，则进入步骤207，将不符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给其它配送资源。步骤207的内容对应于步骤105的内容，在此不过多赘述。
需要说明的是，本实施方式适用于第一实施例中采用模式特性的进行判断的方式，同样也使用于第二实施例中采用模型进行判断的方式。
步骤204，获取候选配送资源的配送参数。
具体地，配送参数包括以下之一或其任意组合：配送速度、波次最大距离、配送距离、最大被单量、取餐距离等。
其中，配送速度指的是：配送人员进行配送时的移动速度。
波次最大距离指的是：配送人员在上一次空载状态到下一次空载状态的过程中，所需要移动的最大距离。
配送距离指的是：配送人员在进行某一个订单的配送过程中，所需要移动的距离。
最大被单量指的是：配送人员在进行单次配送过程中，单次配送过程所能接起的最大单量。
取餐距离指的是：配送人员在进行某一个订单的配送过程中，去取餐所需要移动的距离。
上述配送参数通过对配送资源的历史接单记录统计得到，通过获取配送资源的历史接单记录，获取该配送资源的配送参数，通过配送参数计算出该配送资源的配送能力，在后续分配待配送任务的过程中，能保证分配的待配送任务在配送资源的配送能力范围内。
步骤205，在候选配送资源中确定目标配送资源。
在候选配送资源中确定目标配送资源可以通过如下两种方式进行：
方式一：依次对候选配送资源进行分析，直至确定目标配送资源。
具体地，根据获取的配送参数综合进行分析，判断该配送资源是否还能接起待配送任务，若该配送资源能接起待配送任务，将待配送任务分配给该配送资源，若该配送资源不能接起待配送任务，获取下一个待分配配送资源的配送参数重复上述操作，直至寻找到能接起待配送任务的配送资源。
在一个具体地例子中，根据待配送步兵的配送参数进行分析，判断该步兵是否还能接起待配送任务，至少包括下列的至少一种：对步兵的配送速度进行分析、对步兵的波次最大距离进行分析、对步兵的配送距离进行分析、对步兵的最大背单量进行分析或对步兵的取餐距离进行分析。
具体地，步兵的配送速度满足何种速度时，判断该步兵还能接起待配送任务；步兵的波次最大距离为多大时，判断该步兵还能接起待配送任务；步兵的配送距离为多远时，判断该步兵还能接起待配送任务；步兵的背单量为多少单时，判断该步兵还能接起待配送任务；步兵的取餐距离为多远时，判断该步兵还能接起待配送任务。通过对步兵的历史接单信息，对步兵的配送参数进行总和，得到步兵还能接起待配送任务的配送参数。
在一个例子中，在判断待配送任务是步兵单之后，将待配送任务分配给步兵；服务器再获取待分配的步兵的配送参数，配送参数包括：步兵的最大备单量，步兵单次进行配送的波次最大距离，步兵的配送速度、取餐距离和配送距离，根据获取的配送参数综合进行分析，该步兵是否还能接起订单，若该步兵能接起订单，将待配送任务分配给该步兵，若该步兵不能接起订单，服务器获取下一个待分配步兵的配送参数重复上述操作，直至寻找到能接起订单的步兵。
方式二：对每个候选配送资源和待配送任务的匹配度进行打分，然后将该待配送任务分给一个分数最高的候选配送资源。
具体地，对每个候选配送资源和待配送任务的匹配度进行打分的依据为待配送步兵的配送参数，至少包括下列的至少一种：对步兵的配送速度进行分析、对步兵的波次最大距离进行分析、对步兵的配送距离进行分析、对步兵的最大背单量进行分析或对步兵的取餐距离进行分析。
需要说明的是，在进行打分的过程中，如果出现了最高分，可以直接停止打分过程，将该待配送任务分给最高分对应的候选配送资源。
步骤206，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源。步骤206的内容对应于步骤104的内容，在此不过多赘述。
步骤207，将不符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源。步骤207的内容对应于步骤105的内容，在此不过多赘述。
需要说明的是，本实施方式中的上述各示例均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，在将待配送任务分配给目标配送资源时，先对候选配送资源的配送参数进行判断，分析候选配送资源是否还能接起待配送任务，通过这种方式，能更好的保证候选配送资源在能力范围内接单，保障候选配送资源的权益。
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。
本发明的第三实施方式涉及一种配送任务的分配装置，如图3所示，该装置包括：接收模块301，用于接收来自客户端的指令；分析模块302，用于解析指令，获取指令中的待配送任务及待配送任务的特征数据；判断模块303，用于判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；分配模块304，用于将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。
当客户在点餐APP下订单后，服务器中的接收模块用于接收订单，并将接收到的订单信息发送给分析模块，分析模块对订单信息进行解析，获取订单信息中的待配送任务以及待配送任务的特征数据，特征数据包括配送距离、商户的取餐地址、客户的送餐地址和客户的预留信息，判断模块根据分析模块分析的特征数据的结果进行判断，特征数据是符合步兵单的特征数据，还是不符合步兵单的特征数据，分配模块根据判断模块的判断结果，将步兵单分配给步兵进行配送，将非步兵单分配给骑兵进行配送。
在一个例子中，所述判断模块包括：判断单元，用于判断所述特征数据是否满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性；其中，所述预设配送任务类型的模式特性根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；第一处理单元，用于当所述判断单元判定所述特征数据满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性，判定所述特征数据符合预设配送任务类型。
在一个例子中，所述判断单元具体用于根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；若所述接单概率大于预设门限，则将所述预设条件设置为所述模式特性。
在一个例子中，所述预设条件包括以下之一或其任意组合：配送距离满足预设距离范围；配送起始地址满足预设起始地址范围；配送目的地址满足预设目的地址范围；配送对象信息满足预设对象条件；配送路段信息满足预设路段条件。
在一个例子中，所述判断模块包括：第二处理单元，用于将所述特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型，并根据所述类型预测模型的输出结果判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；训练单元，用于根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录训练得到所述类型预测模型。
在一个例子中，所述特征数据，包括以下之一或其任意组合：配送距离、配送起始地址、配送目的地址、配送对象信息、配送路段信息。
在一个例子中，所述分配模块包括：获取单元，用于获取候选配送资源的配送参数，所述候选配送资源属于所述预设配送方式；第三处理单元，用于根据所述候选配送资源的配送参数，在所述候选配送资源中确定目标配送资源；分配单元，用于将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给所述目标配送资源。
在一个例子中，所述配送参数包括以下之一或其任意组合：最大备单量、波次最大距离、配送速度、取餐距离、配送距离。
不难发现，本实施方式为与第一或第二实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一或第二实施方式互相配合实施。第一或第二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或第二实施方式中。
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。
本发明的第四实施方式涉及一种服务器，如图4所示，该服务器包括：至少一个处理器401；以及，与至少一个处理器401通信连接的存储器402；以及，与处理器401和存储器402通信连接的通信组件403，通信组件403在处理器401的控制下接收和发送数据；其中，存储器402存储有可被至少一个处理器401执行的指令，指令被至少一个处理器401执行以实现：
接收来自客户端的指令；通过至少一个处理器解析指令，获取指令中的待配送任务及待配送任务的特征数据；通过至少一个处理器判断特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，预设配送任务类型对应预设配送方式；通过至少一个处理器，将符合预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，目标配送资源属于预设配送方式。
具体地，该服务器包括：一个或多个处理器401以及存储器402，图4中以一个处理器401为例。处理器401、存储器402可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。存储器402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401通过运行存储在存储器402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配送任务的分配方法。
存储器402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402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402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器402，这些远程存储器402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402中，当被一个或者多个处理器401执行时，执行上述任意方法实施方式中的配送任务的分配方法。
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。
本发明第五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。计算机可读程序被处理器执行时实现上述方法实施例。
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。
本申请实施方式提供A1.一种配送任务的分配方法，包括：
接收来自客户端的指令；
通过至少一个处理器解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
通过至少一个处理器，将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
A2.根据A1所述的配送任务的分配方法，所述通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：
判断所述特征数据是否满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性；其中，所述预设配送任务类型的模式特性根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；
若所述特征数据满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性，则判定所述特征数据符合预设配送任务类型。
A3.根据A2所述的配送任务的分配方法，所述模式特性通过以下方式统计得到：
根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；
若所述接单概率大于预设门限，则将所述预设条件设置为所述模式特性。
A4.根据A3所述的配送任务的分配方法，所述预设条件包括以下之一或其任意组合：
配送距离满足预设距离范围；
配送起始地址满足预设起始地址范围；
配送目的地址满足预设目的地址范围；
配送对象信息满足预设对象条件；
配送路段信息满足预设路段条件。
A5.根据A1所述的配送任务的分配方法，所述通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：
将所述特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型，并根据所述类型预测模型的输出结果判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；
其中，所述类型预测模型根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录训练得到。
A6.根据A5所述的配送任务的分配方法，所述特征数据，包括以下之一或其任意组合：
配送距离、配送起始地址、配送目的地址、配送对象信息、配送路段信息。
A7.根据A1所述的配送任务的分配方法，所述将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，具体包括：
获取候选配送资源的配送参数，所述候选配送资源属于所述预设配送方式；
根据所述候选配送资源的配送参数，在所述候选配送资源中确定目标配送资源；
将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给所述目标配送资源。
A8.根据A7所述的配送任务的分配方法，所述配送参数包括以下之一或其任意组合：
最大备单量、波次最大距离、配送速度、取餐距离、配送距离。
本申请实施方式提供B1.一种配送任务的分配装置，包括：
接收模块，用于接收来自客户端的指令；
分析模块，用于解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
判断模块，用于判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
分配模块，用于将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
B2.根据B1所述的配送任务的分配装置，所述判断模块包括：
判断单元，用于判断所述特征数据是否满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性；其中，所述预设配送任务类型的模式特性根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；
第一处理单元，用于当所述判断单元判定所述特征数据满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性，判定所述特征数据符合预设配送任务类型。
B3.根据B2所述的配送任务的分配装置，所述判断单元具体用于根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；若所述接单概率大于预设门限，则将所述预设条件设置为所述模式特性。
B4.根据B3所述的配送任务的分配装置，所述预设条件包括以下之一或其任意组合：
配送距离满足预设距离范围；
配送起始地址满足预设起始地址范围；
配送目的地址满足预设目的地址范围；
配送对象信息满足预设对象条件；
配送路段信息满足预设路段条件。
B5.根据B1所述的配送任务的分配装置，所述判断模块包括：
第二处理单元，用于将所述特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型，并根据所述类型预测模型的输出结果判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；
训练单元，用于根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录训练得到所述类型预测模型。
B6.根据B5所述的配送任务的分配装置，所述特征数据，包括以下之一或其任意组合：
配送距离、配送起始地址、配送目的地址、配送对象信息、配送路段信息。
B7.根据B1所述的配送任务的分配装置，所述分配模块包括：
获取单元，用于获取候选配送资源的配送参数，所述候选配送资源属于所述预设配送方式；
第三处理单元，用于根据所述候选配送资源的配送参数，在所述候选配送资源中确定目标配送资源；
分配单元，用于将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给所述目标配送资源。
B8.根据B7所述的配送任务的分配装置，所述配送参数包括以下之一或其任意组合：
最大备单量、波次最大距离、配送速度、取餐距离、配送距离。
本申请实施方式提供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：
接收来自客户端的指令；
通过至少一个处理器解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
通过至少一个处理器，将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
C2.根据C1所述的电子设备，所述处理器运行程序时执行如A2至A8中任一项所述的配送任务的分配方法。
本申请实施方式提供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被处理器执行时实现如A1至A8中任一项所述的配送任务的分配方法。

Claims (10)

1.一种配送任务的分配方法，其特征在于，包括：
接收来自客户端的指令；
通过至少一个处理器解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
通过至少一个处理器，将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
2.根据权利要求1所述的配送任务的分配方法，其特征在于，所述通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：
判断所述特征数据是否满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性；其中，所述预设配送任务类型的模式特性根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录统计得到；
若所述特征数据满足预先设置的所述预设配送任务类型的模式特性，则判定所述特征数据符合预设配送任务类型。
3.根据权利要求2所述的配送任务的分配方法，其特征在于，所述模式特性通过以下方式统计得到：
根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录，统计在满足预设条件下的接单概率；
若所述接单概率大于预设门限，则将所述预设条件设置为所述模式特性。
4.根据权利要求3所述的配送任务的分配方法，其特征在于，所述预设条件包括以下之一或其任意组合：
配送距离满足预设距离范围；
配送起始地址满足预设起始地址范围；
配送目的地址满足预设目的地址范围；
配送对象信息满足预设对象条件；
配送路段信息满足预设路段条件。
5.根据权利要求1所述的配送任务的分配方法，其特征在于，所述通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型，具体包括：
将所述特征数据输入用于预测配送任务类型的类型预测模型，并根据所述类型预测模型的输出结果判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；
其中，所述类型预测模型根据属于所述预设配送方式的配送资源的历史接单记录训练得到。
6.根据权利要求1所述的配送任务的分配方法，其特征在于，所述将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，具体包括：
获取候选配送资源的配送参数，所述候选配送资源属于所述预设配送方式；
根据所述候选配送资源的配送参数，在所述候选配送资源中确定目标配送资源；
将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给所述目标配送资源。
7.一种配送任务的分配装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收来自客户端的指令；
分析模块，用于解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
判断模块，用于判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
分配模块，用于将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
8.一种服务器，其特征在于，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：
接收来自客户端的指令；
通过至少一个处理器解析所述指令，获取所述指令中的待配送任务的特征数据；
通过至少一个处理器判断所述特征数据是否符合预设配送任务类型；其中，所述预设配送任务类型对应预设配送方式；
通过至少一个处理器，将符合所述预设配送任务类型的特征数据所属的待配送任务分配给目标配送资源，所述目标配送资源属于所述预设配送方式。
9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述处理器运行程序时执行如权利要求2至6中任一项所述的配送任务的分配方法。
10.一种非易失性存储介质，用于存储计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的配送任务的分配方法。
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