CN111523743A - 订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质 - Google Patents

订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质 Download PDF

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CN111523743A CN201910223896.2A CN201910223896A CN111523743A CN 111523743 A CN111523743 A CN 111523743A CN 201910223896 A CN201910223896 A CN 201910223896A CN 111523743 A CN111523743 A CN 111523743A
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Abstract

本发明实施例涉及信息处理技术领域，公开了一种订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质。订单分配方法包括：根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，组合包含一个待分配订单和一个候选配送资源；计算各组合对应的配送成本；根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；其中，组合对应有至少一个第一目标特征，约束条件包含，对于每个第一目标特征，各组合的第一目标特征的特征值总和满足预设条件。本发明实施例提供的技术方案，可以提供更合理的订单分配方案，从而覆盖更多的实际业务场景。

Description

订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质。
背景技术
随着互联网技术的快速发展，基于互联网的应用越来越多，例如外卖类应用等；这类应用使得用户足不出户就可获取自己所需的物品。这些应用在便利用户的同时，也面临着物品配送问题，目前主要由调度系统来实现订单分配；调度系统需要将订单合理地分配给配送员，以使得订单中的物品能尽快送到用户手中，同时尽量节省配送成本。
发明人发现相关技术中至少存在如下问题：现有调度系统的调度方案中，只能根据逐个约束设定规则进行过滤，进而求解订单与骑手的分配方案；例如，将配送距离和/配送时长作为约束条件，对骑手与订单的各组合进行逐个筛选，得到满足约束条件的骑手和订单的组合，然后再对筛选出来的组合进行后续处理得到分配方案。对这种逐个约束设定规则进行过滤的方式，只能实现局部优化，容易使得最后的分配方案不能覆盖多种实际应用场景。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种订单分配方法、装置、服务器及非易失性存储介质，可以提供更合理的订单分配方案，从而覆盖更多的实际业务场景。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种订单分配方法，包括：根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；计算各所述组合对应的配送成本；根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
本发明的实施方式还提供了一种订单分配装置，包括：组合生成模块，用于根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；成本计算模块，用于计算各所述组合对应的配送成本；结果生成模块，用于根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
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：根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；计算各所述组合对应的配送成本；根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
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订单分配方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，计算各组合对应的配送成本，并根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；其中，组合对应有至少一个第一目标特征，约束条件包含，对于每个第一目标特征，各组合的第一目标特征的特征值总和满足预设条件。即，对于同一个目标特征，对各组合的该目标特征的特征值总和进行考量，可以实现全局优化，提供更合理的订单分配方案，从而覆盖更多的实际业务场景。
另外，所述约束条件还包含，每个所述待分配订单最多与一个所述候选配送资源存在对应关系。本实施例中，可以使得到订单分配结果中订单最多对应于唯一的骑手(如果得到的订单分配结果中订单对应于多个骑手，还需要后续处理使得只有一个骑手接单)。
另外，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果中，当所述分配结果中存在一个所述待分配订单与多个所述候选配送资源存在对应关系的情况时，根据各所述对应关系对应的所述第一目标特征的特征值选取其中一个所述对应关系，作为所述待分配订单的所述分配结果；其中，每个所述对应关系为一个所述组合。本实施例中，根据第一目标特征的特征值选取对应关系，从而可以选取配送质量较高的对应关系，作为将所述待分配订单的分配结果；即使得该待分配订单得到更合理的分配。
另外，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果之后，还包括：根据所述分配结果，将所述待分配订单推送至其对应的候选配送资源；在接收到所述待分配订单被拒绝接单的通知时，将被拒绝接单的所述待分配订单以广播模式推送给所述候选配送资源。本实施例中，提供了订单分配中的另一种模式；即，当指派的候选配送资源拒绝接单时，利用广播模式为待分配订单分配候选配送资源。
另外，在所述广播模式中，根据包含所述候选配送资源的各所述组合的所述第一目标特征，向所述候选配送资源推送各所述组合中的待分配订单。本实施例中，根据第一目标特征向所述候选配送资源推送各所述组合中的待分配订单，可以按照第一目标特征所表征的配送质量高低来排列各待分配订单的推送顺序，从而更利于将订单分配至配送质量较高的候选配送资源。
另外，所述组合对应有多个第二目标特征；所述计算各所述组合对应的配送成本，具体为，基于各所述组合的多个第二目标特征的特征值，计算各所述组合对应的配送成本。本实施例提供了计算配送成本的一种方式；基于多个第二目标特征进行配送成本计算，可以综合考量多个因素；得到的配送成本更合理。
附图说明
图1是根据本发明第一实施方式中的订单分配方法的流程图；
图2是根据本发明第二实施方式中的订单分配方法的流程图；
图3是根据本发明第三实施方式中的订单分配方法的流程图；
图4是根据本发明第四实施方式中的订单分配装置的方框示意图；
图5是根据本发明第五实施方式中的服务器的方框示意图。
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订单分配方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101，根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，组合包含一个待分配订单和一个候选配送资源；
步骤102，计算每个组合对应的配送成本；
步骤103，根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；
其中，组合对应有至少一个第一目标特征，约束条件包含，对于每个第一目标特征，各组合的第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
下面对本实施方式的订单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。
本实施例方式中的订单分配方法，可以应用于服务器；该服务器例如可以为订餐平台的服务器，然并不以此为限。服务器实时接收用户下单，并根据用户下单时输入的信息生成订单，生成的订单可以存储在预设的存储设备中，其中该存储设备可以是集成在服务器中，也可以是可服务器独立设置且通信连接；服务器还可以实时记录在该订餐平台登记过的骑手的状态。服务器可以对待分配订单(指用户已经下单但还未被骑手接单的订单)和候选配送资源进行调度；并将每个待分配订单指派至其对应的候选配送资源，此种方式可称之为指派模式；即本实施例中的步骤101～103可以是服务器在指派模式下执行的订单分配。，
在步骤101中，服务器可以周期性地获取待分配订单和候选配送资源，如按照每半分钟为周期进行获取。服务器会对获取的待分配订单和候选配送资源进行分组，并得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；每个组合包括一个待分配订单和一个候选配送资源。其中，各待分配订单与各候选配送资源任意组合得到各组合；具体的，可以通过构建待分配订单和候选配送资源的矩阵的方式得到待分配订单与候选配送资源的各组合，即，矩阵里的各元素为待分配订单与候选配送资源的各组合。
在步骤102和步骤103中，根据预设的成本计算方式来计算各组合对应的配送成本，即可以基于影响配送成本的一些重要因素，如接单率、超时率、配送时间、配送距离等来计算配送成本；然后根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果。其中，每个组合对应有至少一个第一目标特征和多个第二目标特征，第二目标特征用于配送成本的计算，第一目标特征用于生成约束条件。
可选地，多个第二目标特征可以包括接单率、超时率、服务质量；其中，接单率表示组合内该候选配送资源接收该待分配订单的概率，超时率表示组合内将该待分配订单分配给该候选配送资源进行配送的超时率；服务质量可以是该候选配送资源在订餐平台的服务评分。本实施例对第二目标特征的选择不作任何限制，任何与订单配送有关的参数，例如配送时间、配送距离、平台效率均可以被选定为第二目标特征；设计人员可以依据实际的业务目标来设定；如业务目标是提升接单率、降低超时率，同时需要保证服务质量，那么选定多个第二目标特征为接单率、超时率、服务质量。
例如，候选配送资源的集合记作C，待分配订单的集合记作O，第二目标特征的集合objects＝{接单率、超时率、服务质量},定义配送成本函数为多目标的线性组合为：
cost(i,j)＝∑obj∈objectswobj*fobj(i,j)； 式(1)
其中，i∈C，j∈O；cost(i,j)表示待分配订单j分配给候选配送资源i对应的配送成本；obj表示第二目标特征；fobj(i,j)表示在obj下，待分配订单j分配给候选配送资源i的得分，即obj的特征值；wobj为obj的权重。
即可以利用式(1)计算出每个组合对应的配送成本cost(i,j)。
可选的，第一目标特征可以包括超时率和接单率，对应的，约束条件包含：超时率总和小于或等于预设的超时率阈值，且接单率总和大于或等于预设的接单率阈值。本实施例对第一目标特征的选择不作任何限制，可以依据实际业务场景中的业务目标来设定；如业务目标包括如何有效地将订单推送给骑手以使得订单被更快的分配出去及具有尽可能高的配送质量，那么可以选定第一目标特征为接单率、超时率。
本实施例中的第一目标特征与第二目标特征部分重叠，且重叠部分为超时率和接单率；然并不以此为限，多个第一目标特征与多个第二目标特征可以部分相同、完全相同或完全不同。
在该约束条件下，求解得到各组合对应的配送成本总和取最小值时对应的组合，从而得到待分配订单的分配结果。具体如下。
首先，各组合对应的配送成本总和可以记作target，且表示为，
Figure BDA0002004467490000061
其中，x(i,j)表示待分配订单j分配给候选配送资源i的可能性；x(i,j)＝0表示待分配订单j没有分配给候选配送资源i，x(i,j)＝1表示待分配订单j分配给候选配送资源i。
其次，确定约束条件包含，
Figure BDA0002004467490000062
Figure BDA0002004467490000063
0≤x(i,j)≤1,for i∈C,j∈O 式(5)
其中，f超时率(i,j)表示待分配订单j分配给候选配送资源i的超时率，threashold超时率(j)表示预设的超时率阈值；式(3)表示各组合的超时率总和小于或等于预设的超时率阈值。
f接单率(i,j)表示待分配订单j分配给候选配送资源i的接单率，threashold接单率(j)表示预设的接单率阈值；式(4)表示各组合的接单率总和大于或等于预设的接单率阈值。
基于上述求解目标target和约束条件，利用优化工具进行优化求解，并得到target取最小值时对应的待分配订单与候选配送资源的组合(i,j)；即target取最小值时，x(i,j)＝1的所有组合(i,j)，作为待分配订单的分配结果。其中，优化工具例如可以为Or-Tools、jsprit、Global Optimization Toolbox等。
例如，有三个待分配订单i1、i2、i3和两个骑手j1、j2，形成的组合包括：(i1，j1)、(i2，j1)、(i3，j1)、(i1，j2)、(i2，j2)、(i3，j2)；
计算各组合对应的配送成本，例如，(i1，j1)的配送成本为2000，(i2，j1)的配送成本为3000，(i3，j1)的配送成本为800，(i1，j2)的配送成本为500，(i2，j2)的配送成本为1000，(i3，j2)的配送成本为4000；
(i1，j1)的接单率和超时率的特征值分别为0.6、0.5；
(i2，j1)的接单率和超时率的特征值分别为0.3、0.2；
(i3，j1)的接单率和超时率的特征值分别为0.8、0.2；
(i1，j2)的接单率和超时率的特征值分别为0.7、0.1；
(i2，j2)的接单率和超时率的特征值分别为0.9、0.2；
(i3，j2)的接单率和超时率的特征值分别为0.5、0.1；
基于上述求解目标target和约束条件，得到target取最小值时对应的待分配订单与候选配送资源的组合是(i1，j2)、(i2，j2)、(i3，j1)，即待分配订单的分配结果是，将待分配订单i1分配给骑手j2，将待分配订单i2分配给骑手j2，将待分配订单i3分配给骑手j1。
可选的，约束条件还可以包含：每个待分配订单最多与一个候选配送资源存在对应关系；具体可以表示为：
∑i∈Cx(i,j)≤1,for j∈O 式(6)
当约束条件还包含式(6)时，表示最后得到的分配结果中一个待分配订单最多对应于一个候选配送资源；那么，当得到的分配结果中存在两个或两个以上的组合(i,j)中的j相同，而i不相同的情况，即一个待分配订单与两个或两个以上的候选配送资源存在对应关系时，可以任选一个对应关系，以确保最后得到的分配结果中，一个待分配订单仅分配给一个候选配送资源。
在其他例子中，当约束条件没有包含式(6)时，在得到分配结果后，如果存在一个待分配订单与两个或两个以上的候选配送资源存在对应关系的情况，服务器可以将该待分配订单推送给与其有对应关系的这些候选配送资源，并将该待分配订单分配给最先接单的其中一个候选配送资源。
其中，不管约束条件中是否包含式(6)，最后得到的分配结果中，都有可能出现待分配订单没有对应的候选配送资源的情况、或是一个候选配送资源对应多个待分配订单的情况。当本次的分配结果中存在某个订单没有对应的候选配送资源时，可以将这个订单放入下一轮的订单分配中再次进行分配。
本实施例中，第一目标特征的特征值和第二目标特征的特征值均可以通过预先训练得到的模型计算得到；即，上述提到的超时率f超时率(i,j)、接单率f接单率(i,j)、服务质量，均可以预先训练得到对应的模型：超时率模型、接单率模型、服务质量模型，然后根据超时率模型计算出超时率的特征值(即f超时率(i,j)的值)、根据接单率模型计算出接单率的特征值(即f接单率(i,j)的值)、根据服务质量模型计算出服务质量模型的特征值。本实施例中，由于第一目标特征与第二目标特征部分重叠，即超时率、接单率复用为第一目标特征和第二目标特征，因此，计算出来的超时率和接单率可以同时供步骤102和步骤103中使用。在其他例子中，如果第一目标特征与第二目标特征无重叠部分，那么分别计算各第一目标特征与各第二目标特征。
以下为以接单率为例，说明得到接单率模型的大致方法。
首先，选择训练样本；即，选取一段时间内被接起的订单与其对应骑手的组合为正样本，并选取这段时间内被拒绝的订单与骑手的组合为负样本；
其次，选择样本特征；即，可以选取与订单配送相关的一些特征参数，例如订单所在网格(配送区域被网格化)的网格压力、行程预估时间、用户楼宇内停留预估时间，配送约束时间、出餐时间、订单与骑手已有订单的路线共乘比、骑手等级、骑手瞬时速度、骑手背单量、天气等级等；
最后，样本训练；即，基于训练样本和样本特征进行样本训练，如通过机器学习框架XGBoost进行离线训练，得到接单率模型；其中，接单率模型的输入是骑手和订单的组合，输出是接单率，即骑手接受该订单的概率。
其他的第一目标特征与第二目标特征的模型，如超时率模型、服务质量模型，也可以以类似方式进行模型训练得到，其中，选择的样本特征可以根据实际需要有所不同。
本发明实施方式相对于现有技术而言，计算每个组合对应的配送成本，并根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到分配结果；其中，每个组合对应有至少一个第一目标特征，约束条件包含，对于每个第一目标特征，各组合的第一目标特征的特征值总和满足预设条件。即，对于同一个目标特征，对各组合的该目标特征的特征值总和进行考量，可以实现全局优化，提供更合理的订单分配方案，从而可以覆盖更多的实际业务场景。
另外，本实施例的步骤103中在求解分配结果时，用的是求解各组合对应的配送成本总和target的最小值的方式；而现有技术中，在计算出经逐个约束设定规则筛选出来的各组合的配送成本后，通常会采用KM算法来求解分配结果，得到的分配结果中骑手和订单是一一对应的，即不允许一个骑手对应于多个订单；而实际业务场景中，如果多个订单的路线重合度较高或骑手的速度较快，一个骑手可以被分配多个订单。本实施例采用求解各组合对应的配送成本总和target的最小值的方式得到分配结果，分配结果中允许出现一个候选配送资源对应于多个待分配订单的情况，因此本申请实时方式还能覆盖现有技术中采用KM算法得到分配结果时无法覆盖的应用场景。
本发明的第二实施方式涉及一种订单分配方法，如图2所示，本实施方式中包括以下步骤：
步骤201，根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，组合包含一个待分配订单和一个候选配送资源。步骤201与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤202，计算各组合对应的配送成本。步骤201与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤203，根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；当分配结果中存在一个待分配订单与多个候选配送资源存在对应关系的情况时，根据各对应关系对应的第一目标特征的特征值选取其中一个对应关系，作为待分配订单的分配结果；其中，每个对应关系形成一个所述组合。
在步骤203中，与步骤103的不同之处在于，当分配结果中存在一个待分配订单与多个候选配送资源存在对应关系的情况时，会根据各对应关系对应的第一目标特征的特征值选取其中一个对应关系，作为待分配订单的分配结果。
具体的，如果只有一个第一目标特征，则比较该第一目标特征的特征值，选取表征配送质量较佳的第一目标特征的特征值对应的组合(一个组合即为一个对应关系)，作为该待分配订单的分配结果；如果有多个第一目标特征，则可以综合考虑各第一目标特征的特征值表征的配送质量，并选取配送质量较佳者对应的组合，作为该待分配订单的分配结果。
例如，对target求解最小值时得到组合1(i1，j1)、组合2(i2，j1)，即有一个待分配订单j1与两个候选配送资源i1、i2存在对应关系；如上所述，两个第一目标特征分别为接单率、超时率；则将组合1和组合2的接单率和超时率分别进行比较；有如下几种情况：
情况一，如果组合1的接单率、超时率分别优于组合2的接单率、超时率，则选择组合1作为该待分配订单的分配结果；
情况二，如果组合1的接单率、超时率的其中一项优于组合2，另一项相同，则选择组合1作为该待分配订单的分配结果；
情况三，如果接单率、超时率的其中一项是组合1优于组合2，而另一项是组合2优于组合1，则可以根据优势项的优势程度来进行选择；如组合1的接单率优于组合2的接单率且优势程度为百分之1(优势程度的计算方式例如为，组合1的接单率与组合2的接单率之差除以组合2的接单率)，而组合2的超时率优于组合2的超时率且优势程度为百分之0.5，则选取组合1作为该待分配订单的分配结果；或者也可以预设接单率和超时率的优先级，如果超时率的优先级高于接单率，则选取组合2作为该待分配订单的分配结果。
其中，上述提到的“优于”是指特征值表征的配送质量较高，而并非指特征值的数值大小；如，组合1的接单率优于组合2的接单率，是指组合1的接单率大于组合2的接单率；组合1的超时率优于组合2的超时率，是指组合1的超时率小于组合2的超时率。
本实施例中，根据第一目标特征的特征值选取对应关系，可以根据需要设定选取依据，从而可以选取配送质量较高的对应关系，作为将所述待分配订单的分配结果；使得该待分配订单得到更合理的分配。
本发明的第三实施方式涉及一种订单分配方法，如图3所示，本实施方式中包括以下步骤：
步骤301，根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，组合包含一个待分配订单和一个候选配送资源。步骤301与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤302，计算各组合对应的配送成本。步骤302与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤303，根据预设的约束条件和各组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果。步骤303与步骤101大致相同，此处不再赘述。
步骤304，根据分配结果，将待分配订单推送至其对应的候选配送资源。
步骤305，在接收到待分配订单被拒绝接单的通知时，将被拒绝接单的待分配订单以广播模式推送给候选配送资源。
本实施例中，订单分配方法还包括步骤304、305。虽然依据本发明实施例的方法得到了每个待分配订单对应的候选配送资源，但是，将待分配订单推送至其对应的候选配送资源后，候选配送资源可能由于某些原因拒绝接单，此时，服务器会将该待分配订单广播出去让各候选配送资源抢单，即以广播模式推送给各候选配送资源。
本实施例中，在广播模式中，根据包含该候选配送资源的各组合的第一目标特征，向候选配送资源推送各组合中的待分配订单。具体的，服务器需要向每个候选配送资源推送多个待分配订单，该候选配送资源与该些待分配订单形成多个组合，且每个组合对应的第一目标特征的特征值是不同的，服务器可以将各组合对应的第一目标特征的特征值按照表征的配送质量排序(如果有多个第一目标特征，可以选取一个作为排序依据)，并将各待分配订单按照同样的排序顺序推送给该候选配送资源；如将第一目标特征的特征值按照配送质量由高到低的顺序排序，则将各待分配订单也按照上述排序顺序推送给该候选配送资源。
例如，当前有五个待分配订单需要广播出去，五个待分配订单分别是j1、j2、j3、j4、j5，有三个候选配送资源i1、i2、i3，以接单率作为排序依据；
对应于候选配送资源i1，如果五个待分配订单对应的接单率的大小顺序为，j3>j2>j5>j4>j1，则这五个待分配订单被推送给候选配送资源i1时的排列顺序为，j3、j2、j5、j4、j1；
对应于候选配送资源i2，如果五个待分配订单对应的接单率的大小顺序为，j1>j4>j5>j2>j3，则这五个待分配订单被推送给候选配送资源i2时的排列顺序为，j1、j4、j5、j2、j3；
对应于候选配送资源i3，如果五个待分配订单对应的接单率的大小顺序为，j4>j1>j3>j5>j2，则这五个待分配订单被推送给候选配送资源i3时的排列顺序为，j4、j1、j3、j5、j2；
如上例子中，同样的五个待分配订单，对于不同的候选配送资源而言，推送时的排序顺序是不同的。
由于同样的待配送订单对于不同的候选配送资源而言，其对应的第一目标特征的特征值可能是不同的，这样就可以让每个候选配送资源优先看到对于该候选配送资源而言可以实现较高配送质量的待分配订单，从而利于将订单优先分配至配送质量较高的候选配送资源(对于优先获取的订单，候选配送资源往往会优先接单)。其中，步骤305中用到的第一目标特征的特征值，即是在指派模式中计算出来的第一目标特征的特征值，因此这里可以无需重新计算。
本发明的第四实施方式涉及一种订单分配装置，如图4所示，该装置包括：
组合生成模块401，用于根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
成本计算模块402，用于计算各所述组合对应的配送成本；
结果生成模块403，用于根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
不难发现，本实施方式为与第一至第三实施方式中任一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一至第三实施方式中任一实施方式互相配合实施。第一至第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。相应的，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式至第三实施方式中。
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500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：
根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
计算各所述组合对应的配送成本；
根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
具体地，该服务器500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，即实现上述订单分配方法。
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。
本申请实施方式提供了A1.一种订单分配方法，包括：
根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
计算各所述组合对应的配送成本；
根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
A2.根据A1所述的订单分配方法，所述约束条件还包含，每个所述待分配订单最多与一个所述候选配送资源存在对应关系。
A3.根据A2所述的订单分配方法，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果中，当所述分配结果中存在一个所述待分配订单与多个所述候选配送资源存在对应关系的情况时，根据各所述对应关系对应的所述第一目标特征的特征值选取其中一个所述对应关系，作为所述待分配订单的所述分配结果；其中，每个所述对应关系为一个所述组合。
A4.根据A1所述的订单分配方法，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果之后，还包括：
根据所述分配结果，将所述待分配订单推送至其对应的所述候选配送资源；
在接收到所述待分配订单被拒绝接单的通知时，将被拒绝接单的所述待分配订单以广播模式推送给所述候选配送资源。
A5.根据A4所述的订单分配方法，在所述广播模式中，根据包含所述候选配送资源的各所述组合的所述第一目标特征，向所述候选配送资源推送各所述组合中的待分配订单。
A6.根据A1所述的订单分配方法，所述组合对应有多个第二目标特征；所述计算各所述组合对应的配送成本，具体为，基于各所述组合的多个第二目标特征的特征值，计算各所述组合对应的配送成本。
A7.根据A6所述的订单分配方法，所述第一目标特征与多个所述第二目标特征至少部分重叠。
A8.根据A6所述的订单分配方法，所述组合对应有三个所述第二目标特征，三个所述第二目标特征分别为接单率、超时率、服务质量。
A9.根据A1所述的订单分配方法，所述组合对应有两个所述第一目标特征，两个所述第一目标特征分别为超时率和接单率。
A10.根据A1所述的订单分配方法，A所述第一目标特征的特征值通过预先训练得到的模型计算得到。
A11.根据A1所述的订单分配方法，所述候选配送资源包括骑手和/或无人配送设备。
本申请实施方式还提供了B12.一种订单分配装置，包括：
组合生成模块，用于根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
成本计算模块，用于计算各所述组合对应的配送成本；
结果生成模块，用于根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
本申请实施方式还提供了C13.一种服务器，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：
根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
计算各所述组合对应的配送成本；
根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
C14.根据C13所述的服务器，所述约束条件还包含，每个所述待分配订单最多与一个所述候选配送资源存在对应关系。
C15.根据C14所述的服务器，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果中，当所述分配结果中存在一个所述待分配订单与多个所述候选配送资源存在对应关系的情况时，根据各所述对应关系对应的所述第一目标特征的特征值选取其中一个所述对应关系，作为所述待分配订单的所述分配结果；其中，每个所述对应关系为一个所述组合。
C16.根据C13所述的服务器，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果之后，还包括：
根据所述分配结果，将所述待分配订单推送至其对应的候选配送资源；
在接收到所述待分配订单被拒绝接单的通知时，将被拒绝接单的所述待分配订单以广播模式推送给所述候选配送资源。
C17.根据C16所述的服务器，在所述广播模式中，根据包含所述候选配送资源的各所述组合的所述第一目标特征，向所述候选配送资源推送各所述组合中的待分配订单。
C18.根据C13所述的服务器，所述组合对应有多个第二目标特征；所述计算各所述组合对应的配送成本，具体为，基于各所述组合的多个第二目标特征的特征值，计算各所述组合对应的配送成本。
C19.根据C18所述的服务器，所述第一目标特征与多个所述第二目标特征至少部分重叠。
C20.根据C18所述的服务器，每个所述组合对应有三个所述第二目标特征，三个所述第二目标特征分别为接单率、超时率、服务质量。
C21.根据C13所述的服务器，每个所述组合对应有两个所述第一目标特征，两个所述第一目标特征分别为超时率和接单率。
C22.根据C13所述的服务器，所述第一目标特征的特征值通过预先训练得到的模型计算得到。
C23.根据C13所述的服务器，所述候选配送资源包括骑手和/或无人配送设备。
本申请实施方式还提供了D 24.一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A11中任一项所述的订单分配方法。

Claims (10)

1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
计算各所述组合对应的配送成本；
根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
2.根据权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述约束条件还包含，每个所述待分配订单最多与一个所述候选配送资源存在对应关系。
3.根据权利要求2所述的订单分配方法，其特征在于，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果中，当所述分配结果中存在一个所述待分配订单与多个所述候选配送资源存在对应关系的情况时，根据各所述对应关系对应的所述第一目标特征的特征值选取其中一个所述对应关系，作为所述待分配订单的所述分配结果；其中，每个所述对应关系为一个所述组合。
4.根据权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果之后，还包括：
根据所述分配结果，将所述待分配订单推送至其对应的所述候选配送资源；
在接收到所述待分配订单被拒绝接单的通知时，将被拒绝接单的所述待分配订单以广播模式推送给所述候选配送资源。
5.根据权利要求4所述的订单分配方法，其特征在于，在所述广播模式中，根据包含所述候选配送资源的各所述组合的所述第一目标特征，向所述候选配送资源推送各所述组合中的待分配订单。
6.根据权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述组合对应有多个第二目标特征；所述计算各所述组合对应的配送成本，具体为，基于各所述组合的多个第二目标特征的特征值，计算各所述组合对应的配送成本。
7.根据权利要求6所述的订单分配方法，其特征在于，所述第一目标特征与多个所述第二目标特征至少部分重叠。
8.一种订单分配装置，其特征在于，包括：
组合生成模块，用于根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
成本计算模块，用于计算各所述组合对应的配送成本；
结果生成模块，用于根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
9.一种服务器，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：
根据待分配订单和候选配送资源，得到至少两个待分配订单与候选配送资源的组合；其中，所述组合包含一个所述待分配订单和一个所述候选配送资源；
计算各所述组合对应的配送成本；
根据预设的约束条件和各所述组合对应的配送成本，得到所述待分配订单的分配结果；
其中，所述组合对应有至少一个第一目标特征，所述约束条件包含，对于每个所述第一目标特征，各所述组合的所述第一目标特征的特征值总和满足预设条件。
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7中任一项所述的订单分配方法。
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