CN112183943A - 订单派发方法、装置、电子设备 - Google Patents

订单派发方法、装置、电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种订单派发方法，属于计算机技术领域，有助于提升订单派发的效率。所述方法包括：预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；获取预先动态确定的接单概率阈值；确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。本申请实施例公开的订单派发方法，通过基于动态确定的接待概率阈值进行配送人员过滤，可以减少订单派发轮次，提升订单派发效率。

Description

订单派发方法、装置、电子设备
技术领域
本申请实施例涉及计算机技术领域，特别是涉及一种订单派发方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
在订单配送场景中，为了提升订单的配送效率，现有技术中通常设置多个订单配送人员集合，例如，专送骑手集合、众包骑手集合，通过在待配送订单的派发过程中引入众包骑手，将待配送订单派发给众包骑手，可以在专送骑手集合配送能力不足的情况下提升配送订单的接单概率，从而提升订单的配送效率。现有技术中，通常采用模型预估众包骑手的接单概率，并采用人为设定的接单概率阈值对众包骑手集合进行筛选，之后，根据筛选后保留的众包骑手进行订单派发。发明人通过对现有技术中的订单派发结果的订单配送情况进行分析发现，采用上述现有技术中的订单派发方法进行订单派发时，经常出现由于众包骑手拒绝接单导致待配送订单出现多轮派发的情况，降低了订单派发效率。
可见，现有技术中的订单派发方法还有待改进。
发明内容
本申请实施例提供一种订单派发方法，有助于提升订单派发效率。
为了解决上述问题，第一方面，本申请实施例提供了一种订单派发方法，包括：
预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；
获取预先动态确定的接单概率阈值；
确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；
预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；
将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
第二方面，本申请实施例提供了一种订单派发装置，包括：
接单概率和订单配送效率预估模块，其配置成用于预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；
接单概率阈值获取模块，其配置成用于获取预先动态确定的接单概率阈值；
候选配送人员确定模块，其配置成用于确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；
单一订单派发效率预估模块，其配置成用于预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；
订单派发对象确定模块，其配置成用于将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
第三方面，本申请实施例还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例所述的订单派发方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时本申请实施例公开的订单派发方法的步骤。
本申请实施例公开的订单派发方法，通过预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；获取预先动态确定的接单概率阈值；确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象，有助于提升订单派发的效率。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
图1是本申请实施例一的订单派发方法流程图；
图2是本申请实施例一的订单派发方法另一流程图；
图3是本申请实施例二的订单派发装置结构示意图之一；
图4是本申请实施例二的订单派发装置结构示意图之二；
图5示意性地示出了用于执行根据本申请的方法的电子设备的框图；以及
图6示意性地示出了用于保持或者携带实现根据本申请的方法的程序代码的存储单元。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例公开的一种订单派发方法，如图1所示，所述方法包括：步骤110至步骤150。
步骤110，预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率。
本申请实施例中所述的订单派发方法可以应用于订单派发系统或订单派发平台，所述订单派发系统或订单派发平台预先注册有若干配送人员，并且，同一时间会接受到一个或多个待派发的目标订单。
本申请具体实施时，对于每个目标订单分别执行订单派发操作，一个所述目标订单仅派发发给同一位配送人员，不同目标订单可以派发给同一位配送人员也可以派发给不同配送人员。
在进行订单派发时，对于每个目标订单，所述订单派发系统或订单派发平台首先预估当前可选的配送人员(如当前配送区域内处于可接单状态的配送人员)对该目标订单的接单概率和订单配送效率。
下文中，为了便于描述，将第j个目标订单表示为Wj，其中，j为大于或等于1的整数；将第i位配送人员表示为Ri，其中，i为大于或等于1的整数。以当前有5个目标订单和10位配送人员举例，首先需要预估这10位配送人员分别配送这5个目标订单中的每个目标订单时的接单概率和订单配送效率，可以得到每位配送人员对于每个目标订单的1个接单概率和1个订单配送效率，即可以得到对应每个目标订单的10个接单概率和10个订单配送效率。
所述配送人员对目标订单的接单概率用于指示所述订单派发系统或订单派发平台将该目标订单派发给所述配送人员之后，所述配送人员接受派单的概率。本申请的一些实施例中，可以采用现有技术中的方法预估配送人员Ri对目标订单Wj的接单概率P(Ri,Wj)。
所述配送人员对目标订单的订单配送效率用于指示所述订单派发系统或订单派发平台将该目标订单派发给所述配送人员之后，所述配送人员对该目标订单的配送效率。本申请的一些实施例中，可以采用现有技术中的方法预估配送人员Ri对目标订单Wj的配送效率S(Ri,Wj)。例如，可以根据所述目标订单与该配送人员当前背负订单的顺路程度、准时情况等数据计算所述配送人员对目标订单的订单配送效率。其中，所述顺路程度通常根据该配送人员当前背负订单的配送路径与所述目标订单的路径的夹角、长度等信息确定。
本申请实施例中对确定每位配送人员针对一个目标订单的接单概率和订单配送效率的具体实施方式不做限定。
步骤120，获取预先动态确定的接单概率阈值。
接下来，获取预先动态确定的接单概率阈值，用于对每个目标订单的上述配送人员进行筛选，以选择满足一定条件的配送人员作为每个目标订单的候选配送人员。
本申请的一些实施例中，采用动态确定接单概率阈值的方式。例如，在进行订单派发的应用过程中，每间隔1个小时确定一个接单概率阈值，所述接单概率阈值动态更新。本申请实施例中，对所述接单概率阈值的动态更新时间不做限定，例如，还可以为2个小时或其他时长。
本申请的一些实施例中，所述预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率的步骤之后，还包括：将包括所述目标订单，以及所述各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率的订单派发数据发送至预设数据库进行存储。
本申请的一些实施例中，如图2所示，所述获取预先动态确定的接单概率阈值的步骤之前，还包括：
步骤160，根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值。
例如，每间隔预设时长，从所述预设数据库获取当前时刻的前一周的订单派发数据(即历史订单派发数据)，并根据获取的订单派发数据，计算接单概率阈值，以得到最新的接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，所述订单派发数据包括：历史待派发订单，不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估接单概率，所述根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值为：以全局订单派发效率最大化为目标，根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值。例如，所述根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值，包括：基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率；对于每个所述可选接单概率阈值，根据计算得到的该可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大所述单一订单派发效率，确定与该可选接单概率阈值对应的全局订单派发效率；在与每个所述可选接单概率阈值对应的所述全局订单派发效率中，选择最大的所述全局订单派发效率对应的所述可选接单概率阈值，作为接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，可以通过在预设范围内枚举可选接单概率阈值的方式确定可选接单概率阈值，之后，在每个可选接单概率阈值条件下，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，确定不同每个所述历史待派发订单的候选配送人员。之后，根据在每个可选接单概率阈值条件下确定的每个所述历史待派发订单的候选配送人员的预估接单概率和订单配送效率，分别执行如下操作，得到每个可选接单概率阈值条件下每个所述历史待派发订单的最大单一订单派发效率：按照预设算法，分别确定将每个所述历史待派发订单派发给该的历史待派发订单的不同所述候选配送人员时的单一订单派发效率，得到每个所述历史待派发订单的对应不同候选配送人员的一个或多个单一订单派发效率；之后，对于每个所述历史待派发订单，选择所述单一订单派发效率最大至，作为该历史待派发订单的最大单一订单派发效率。接下来，对于每个可选接单概率阈值，将在该可选接单概率阈值条件下确定的每个所述历史待派发订单的最大单一订单派发效率进行累加，将累加和作为该可选接单概率阈值对应的全局订单派发效率；或者，对于每个可选接单概率阈值，将在该可选接单概率阈值条件下确定的每个所述历史待派发订单的最大单一订单派发效率的平均值，作为该可选接单概率阈值对应的全局订单派发效率。最后，选择最大的全局订单派发效率对应的可选接单概率阈值作为当前最优的接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，所述基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率，包括：基于每个可选接单概率阈值，分别执行以下操作：对于预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单，根据所述不同配送人员针对所述历史待派发订单的预估接单概率与所述可选接单概率阈值的比较结果，对所述不同配送人员进行筛选，得到所述预估接单概率满足所述可选接单概率阈值的所述不同配送人员，作为所述历史待派发订单的候选配送人员；对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
以预设历史时间段内的订单派发数据中包括1000个历史待派发订单，每个历史待派发订单对应10位配送人员为例，将可选接单概率阈值分别表示为PTH1、PTH2至PTH10，所述预设数据库中存储有每个历史待派发订单对应的10位配送人员的预估的接单概率和订单配送效率，首先，对于可选接单概率阈值PTH1、PTH2至PTH10，分别将该可选接单概率阈值与每个历史待派发订单的配送人员的预估接单概率进行比较，过滤掉预估接单概率小于该可选接单概率阈值的配送人员，将预估接单概率大于或等于该可选接单概率阈值的配送人员确定为该可选接单概率阈值下各历史待派发订单的候选配送人员，这样，可以得到可选接单概率阈值PTH1、PTH2至PTH10下，各历史待派发订单的候选配送人员，以及各候选配送人员对应的预估接单概率和订单配送效率。例如，在可选接单概率阈值PTH1下，可以确定上述1000个历史待派发订单中每个历史待派发订单的候选配送人员，其中，每个历史待派发订单中每个历史待派发订单的候选配送人员数量可能不同也可能相同。
本申请实施例中，对于进行过接单概率阈值过滤后的剩余配送人员(即候选配送人员)，考虑配送人员接单的不确定性与多轮指派的收益和损失，订单指派给某配送人员后，若该配送人员拒绝派单，当候选配送人员大于1位时，该订单可以继续派发至其他候选配送人员；当候选配送人员只有1位时，则将订单发送至抢单池中，以抢单模式进行订单派发。因此，通常情况下，在计算订单的单一订单派发效率时，优选的，需要结合多轮派发效率预估进行订单派发。
本申请的一些实施例中，所述订单派发数据还包括：不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估订单配送效率，所述对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率的步骤，包括：响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量大于或等于2，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时针对所述历史待派发订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
本申请的一些实施例中，对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的预估接单概率*预估订单配送效率；该候选配送人员拒绝接单时针对所述历史待派发订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的拒绝接单概率*剩余候选配送人员的预估订单配送效率均值。为了简化运算，本申请的一些实施例中，以对候选配送人员进行两轮订单派发的情况计算每个历史待派发订单的单一订单派发效率。例如，可以通过如下公式计算单一订单派发效率K(Ri,Wj)：
Figure BDA0002665775530000081
其中，P(Ri,Wj)表示候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的预估接单概率，S(Ri,Wj)表示候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的预估订单配送效率，(1-P(Ri,Wj))候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的拒绝接单概率，Rk表示历史待派发订单Wj的候选配送人员中除候选配送人员Ri的候选配送人员，n表示历史待派发订单Wj的候选配送人员数量，
Figure BDA0002665775530000082
Figure BDA0002665775530000083
表示剩余候选配送人员(即除Ri之外的剩余候选配送人员)的预估订单配送效率均值。其中，G(Wj)表示历史待派发订单流入抢单池后的平均配送效率。
本申请的一些实施例中，所述对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率的步骤，包括：响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量等于1，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
当经过筛选之后，某个历史待派发订单的候选配送人员只有一个时，首先对筛选后得到的一个候选配送人员执行订单派发，若该候选配送人员拒绝接单，则该历史待派发订单流入抢单池。对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的预估接单概率*预估订单配送效率；该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率：该候选配送人员的拒绝接单概率*历史待派发订单流入抢单池后的平均配送效率。本申请的一些实施例中，例如可以通过如下公式计算单一订单派发效率K(Ri,Wj)：
K(Ri,Wj)＝P(Ri,Wj)*S(Ri,Wj)+(1-P(Ri,Wj))*G(Wj)；
其中，P(Ri,Wj)表示候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的预估接单概率，S(Ri,Wj)表示候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的预估订单配送效率，(1-P(Ri,Wj))候选配送人员Ri针对历史待派发订单Wj的拒绝接单概率，G(Wj)表示历史待派发订单流入抢单池后的平均配送效率。
本申请的另一些实施例中，若经过接单概率阈值筛选后，某一历史待派发订单没有候选配送人员，则以将该历史待派发订单流入抢单池后的平均配送效率作为该历史待派发订单的单一订单派发效率K(Wj)。
本申请的一些实施例中，G(Wj)根据与Wj同类订单的历史配送数据确定，是先验值，例如，可以取所述预设历史时间段内的抢单池中与历史待配送订单Wj属于同一配送区域的已配送订单的平均配送效率。
按照上述方法，可以得到前述1000个历史待派发订单派发至不同的候选配送人员时的单一订单派发效率K(Ri,Wj)。
基于不同可选接单概率阈值筛选后，可以分别得到一组历史待派发订单与候选配送人员的关联数据。仍以前述可选接单概率阈值举例，此处将得到10组关联数据1，每组关联数据1对应一个可选接单概率阈值。对于每组关联数据，采用上述方法，可以分别得到一组历史待派发订单与单一订单派发效率的关联数据2，例如，可以得到10组关联数据2，每组关联数据2对应一个可选接单概率阈值，每组关联数据2中包括1000个历史待派发订单对应的0至10个单一订单派发效率(每个单一订单派发效率是根据一个候选配送人员对一个历史待派发订单的预估接单概率和预估订单配送效率确定的)。接下来，对于每组关联数据2，选择该组关联数据2中与每个历史待派发订单对应的单一订单派发效率最大值进行累加，可以直接将累加结果作为该组关联数据对应的全局订单派发效率。或者，将进行累加后得到的和除以该组关联数据中历史待派发订单的数量，将得到的商(即该组关联数据中历史待派发订单对应的单一订单派发效率的平均值)作为该组关联数据对应的全局订单派发效率。
进一步的，在确定每组关联数据对应的全局订单派发效率之后，取全局订单派发效率最大的一组关联数据中的可选接单概率阈值，作为当前最优的接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，可以使用遗传算法，以随机接单概率阈值作为初始解，迭代全局订单派发效率收敛或满足代数上线后停止。
本申请实施例通过基于历史订单派发数据离线计算接单概率阈值，充分考虑了实际订单配送情况，并结合了多轮派发的实际派发策略，结合全局订单配送效率最大化为目标，不仅提升了接单概率阈值的客观性，而且，使得基于动态确定的接单概率阈值进行配送人员筛选时，筛选结果有助于减少订单派发轮次，提升订单派发效率。
步骤130，确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员。
在获取到离线确定的接单概率阈值之后，对于每个目标订单Wj，将预估的该目标订单Wj的配送人员针对该目标订单Wj的接单概率和获取的接单概率阈值进行比较，将接单概率不满足(如小于)获取的所述接单概率阈值的配送人员过滤掉，将接单概率满足(如大于或等于)获取的所述接单概率阈值的配送人员作为该目标订单Wj的候选配送人员。
步骤140，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
本申请的一些实施例中，所述预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率，包括：结合多轮派发效率，根据预估的所述接单概率和所述订单配送效率，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时对应的单一订单派发效率。
本申请实施例中，对于进行过接单概率阈值过滤后确定的候选配送人员，考虑到候选配送人员接单的不确定性与多轮指派的收益和损失，订单指派给某候选配送人员后，若该候选配送人员拒绝派单，当候选配送人员大于1位时，该订单可以继续派发至其他候选配送人员；当候选配送人员只有1位时，则将订单发送至抢单池中，以抢单模式进行订单派发。
本申请的一些实施例中，结合多轮派发效率，根据预估的所述接单概率和所述订单配送效率，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时对应的单一订单派发效率，包括：响应于所述目标订单的所述候选配送人员数量大于或等于2，对于所述目标订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率和该候选配送人员拒绝接单时针对所述目标订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率，计算将所述目标订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
例如，对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的所述接单概率*所述订单配送效率；该候选配送人员拒绝接单时针对所述历史待派发订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的拒绝接单概率*剩余候选配送人员的预估订单配送效率均值。为了简化运算，本申请的一些实施例中，以对候选配送人员进行两轮订单派发的情况计算每个目标订单的单一订单派发效率。例如，可以通过如下公式计算单一订单派发效率K(Ri,Wj)’：
Figure BDA0002665775530000111
Figure BDA0002665775530000121
其中，P(Ri,Wj)表示预估的候选配送人员Ri针对目标订单Wj的所述接单概率，S(Ri,Wj)表示预估的候选配送人员Ri针对目标订单Wj的所述订单配送效率，(1-P(Ri,Wj))候选配送人员Ri针对目标订单Wj的拒绝接单概率，Rk表示目标订单Wj的候选配送人员中除候选配送人员Ri的候选配送人员，n表示目标订单Wj的候选配送人员数量，
Figure BDA0002665775530000122
表示剩余候选配送人员(即除Ri之外的剩余候选配送人员)的订单配送效率均值。其中，G(Wj)表示目标订单Wj流入抢单池后的平均配送效率。
本申请的一些实施例中，结合多轮派发效率，根据预估的所述接单概率和所述订单配送效率，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时对应的单一订单派发效率，包括：响应于所述目标订单的所述候选配送人员数量等于1，对于所述目标订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率和该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率，计算将所述目标订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
当经过筛选之后，某个目标订单的候选配送人员只有一个时，首先对筛选后得到的一个候选配送人员执行订单派发，若该候选配送人员拒绝接单，则该目标订单流入抢单池。对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率可以表示为：该候选配送人员的所述接单概率*所述订单配送效率；该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率：该候选配送人员的拒绝接单概率*目标订单流入抢单池后的平均配送效率。本申请的一些实施例中，例如可以通过如下公式计算单一订单派发效率K(Ri,Wj)’：
K(Ri,Wj)’＝P(Ri,Wj)*S(Ri,Wj)+(1-P(Ri,Wj))*G(Wj)；
其中，P(Ri,Wj)表示预估的候选配送人员Ri针对目标订单Wj的所述接单概率，S(Ri,Wj)表示预估的候选配送人员Ri针对目标订单Wj的所述订单配送效率，(1-P(Ri,Wj))候选配送人员Ri针对目标订单Wj的拒绝接单概率，G(Wj)表示目标订单Wj流入抢单池后的平均配送效率。
本申请的另一些实施例中，若经过接单概率阈值筛选后，某一目标订单没有候选配送人员，则以将该目标订单流入抢单池后的平均配送效率作为该目标订单的单一订单派发效率K’(Wj)。
目标订单Wj流入抢单池后的平均配送效率G(Wj)的确定方法，参照前面步骤的描述，此处不再赘述。
按照上述方法，可以确定每个目标订单派发给各候选配送人员时分别对应的单一订单派发效率K’。
步骤150，将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
接下来，对于每个目标订单Wj，选择满足公式Max(K(Ri,Wj))′的候选配送人员Ri作为该目标订单Wj的派发对象。即如果将目标订单Wj派发至候选配送人员Ri时，得到所述单一系统订单派发效率最大值，则确定候选配送人员Ri作为该目标订单Wj的派发对象。
本申请的一些实施例中，根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值的步骤，是周期或者根据条件触发执行的，不限于在步骤110后执行。通过周期根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值，并对已经存储的接单概率阈值进行更新，便于线上使用时获取，可以减少计算处理设备计算接单概率阈值时的运算资源消耗。并且，相较于人为设定接单概率阈值，本申请实施例动态确定接待概率阈值的方法，确定的接单概率阈值更客观，并且，由于阈值确定过程中考虑了拒绝接受派单的概率(即结合了多轮订单派发的效率)，并且已全局派送效率为目标，可以减少订单派发轮次，使得确定的概率阈值能够提升订单派发效率。
本申请实施例公开的订单派发方法，通过预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；获取预先动态确定的接单概率阈值；确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象，有助于提升订单派发的效率。本申请实施例公开的订单派发方法，通过基于动态确定的接待概率阈值进行配送人员过滤，可以减少订单派发轮次，提升订单派发效率。另一方面，通过一全局订单派发效率最大化为目标进行最终配送人员选择，因此能够提升订单派发效率。
进一步的，由于接待概率阈值是基于历史订单派发数据，并以全局订单派发效率为目标确定的，使得确定接待概率阈值更加客观，与具体订单派发场景更加匹配，实用性更强。
实施例二
本申请实施例公开的一种订单派发装置，如图3所示，所述装置包括：
接单概率和订单配送效率预估模块310，其配置成用于预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；
接单概率阈值获取模块320，其配置成用于获取预先动态确定的接单概率阈值；
候选配送人员确定模块330，其配置成用于确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；
单一订单派发效率预估模块340，其配置成用于预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；
订单派发对象确定模块350，其配置成用于将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
本申请的一些实施例中，如图4所示，所述装置还包括：
接单概率阈值计算模块360，其配置成用于根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，所述订单派发数据包括：历史待派发订单，不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估接单概率，所述接单概率阈值计算模块360，其配置成进一步用于：
基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率；
对于每个所述可选接单概率阈值，根据计算得到的该可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大所述单一订单派发效率，确定与该可选接单概率阈值对应的全局订单派发效率；
在与每个所述可选接单概率阈值对应的所述全局订单派发效率中，选择最大的所述全局订单派发效率对应的所述可选接单概率阈值，作为接单概率阈值。
本申请的一些实施例中，所述基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率，包括：
基于每个可选接单概率阈值，分别执行以下操作：
对于预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单，根据所述不同配送人员针对所述历史待派发订单的预估接单概率与所述可选接单概率阈值的比较结果，对所述不同配送人员进行筛选，得到所述预估接单概率满足所述可选接单概率阈值的所述不同配送人员，作为所述历史待派发订单的候选配送人员；
对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
本申请的一些实施例中，所述订单派发数据还包括：不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估订单配送效率，所述对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率，包括：
响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量大于或等于2，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时针对所述历史待派发订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；或者，
响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量等于1，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
本申请的一些实施例中，所述单一订单派发效率预估模块，其配置成进一步用于：
结合多轮派发效率，根据预估的所述接单概率和所述订单配送效率，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时对应的单一订单派发效率。
本申请实施例公开的订单派发装置，用于实现本申请实施例一中所述的订单派发方法，装置的各模块的具体实施方式不再赘述，可参见方法实施例相应步骤的具体实施方式。
本申请实施例公开的订单派发装置，通过预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；获取预先动态确定的接单概率阈值；确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象，有助于提升订单派发的效率。本申请实施例公开的订单派发装置，通过基于动态确定的接待概率阈值进行配送人员过滤，可以减少订单派发轮次，提升订单派发效率。另一方面，通过一全局订单派发效率最大化为目标进行最终配送人员选择，因此能够提升订单派发效率。
进一步的，由于接待概率阈值是基于历史订单派发数据，并以全局订单派发效率为目标确定的，使得确定接待概率阈值更加客观，与具体订单派发场景更加匹配，实用性更强。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上对本申请提供的一种订单派发方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其一种核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的电子设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
例如，图5示出了可以实现根据本申请的方法的电子设备。所述电子设备可以为PC机、移动终端、个人数字助理、平板电脑等。该电子设备传统上包括处理器510和存储器520及存储在所述存储器520上并可在处理器510上运行的程序代码530，所述处理器510执行所述程序代码530时实现上述实施例中所述的方法。所述存储器520可以为计算机程序产品或者计算机可读介质。存储器520可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器520具有用于执行上述方法中的任何方法步骤的计算机程序的程序代码530的存储空间5201。例如，用于程序代码530的存储空间5201可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个计算机程序。所述程序代码530为计算机可读代码。这些计算机程序可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。所述计算机程序包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在电子设备上运行时，导致所述电子设备执行根据上述实施例的方法。
本申请实施例还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例一所述的订单派发方法的步骤。
这样的计算机程序产品可以为计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以具有与图5所示的电子设备中的存储器520类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩存储在所述计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质通常为如参考图6所述的便携式或者固定存储单元。通常，存储单元包括计算机可读代码530’，所述计算机可读代码530’为由处理器读取的代码，这些代码被处理器执行时，实现上面所描述的方法中的各个步骤。
本文中所称的“一个实施例”、“实施例”或者“一个或者多个实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或者特性包括在本申请的至少一个实施例中。此外，请注意，这里“在一个实施例中”的词语例子不一定全指同一个实施例。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本申请的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种订单派发方法，其特征在于，包括：
预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；
获取预先动态确定的接单概率阈值；
确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；
预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；
将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预先动态确定的接单概率阈值的步骤之前，还包括：
根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述订单派发数据包括：历史待派发订单，不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估接单概率，所述根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值的步骤，包括：
基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率；
对于每个所述可选接单概率阈值，根据计算得到的该可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大所述单一订单派发效率，确定与该可选接单概率阈值对应的全局订单派发效率；
在与每个所述可选接单概率阈值对应的所述全局订单派发效率中，选择最大的所述全局订单派发效率对应的所述可选接单概率阈值，作为接单概率阈值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于每个可选接单概率阈值，分别对预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单的配送人员进行筛选，并分别根据进行筛选得到的结果计算各所述可选接单概率阈值下与每个所述历史待派发订单对应的最大单一订单派发效率的步骤，包括：
基于每个可选接单概率阈值，分别执行以下操作：
对于预设历史时间段内的订单派发数据中每个所述历史待派发订单，根据所述不同配送人员针对所述历史待派发订单的预估接单概率与所述可选接单概率阈值的比较结果，对所述不同配送人员进行筛选，得到所述预估接单概率满足所述可选接单概率阈值的所述不同配送人员，作为所述历史待派发订单的候选配送人员；
对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述订单派发数据还包括：不同配送人员针对每条所述历史待派发订单的预估订单配送效率，所述对于每个所述历史待派发订单，结合多轮派发效率预估将所述历史待派发订单分别派发给所述历史待派发订单的各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率的步骤，包括：
响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量大于或等于2，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时针对所述历史待派发订单的剩余候选配送人员进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；或者，
响应于所述历史待派发订单的所述候选配送人员数量等于1，对于所述历史待派发订单的每个所述候选配送人员，根据对该候选配送人员进行首轮订单派发的效率、该候选配送人员拒绝接单时以抢单模式进行再轮订单派发的效率，计算将所述历史待派发订单派发给该候选配送人员时，对应的单一订单派发效率。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率的步骤，包括：
结合多轮派发效率，根据预估的所述接单概率和所述订单配送效率，预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时对应的单一订单派发效率。
7.一种订单派发装置，其特征在于，包括：
接单概率和订单配送效率预估模块，其配置成用于预估各配送人员对目标订单的接单概率和订单配送效率；
接单概率阈值获取模块，其配置成用于获取预先动态确定的接单概率阈值；
候选配送人员确定模块，其配置成用于确定对目标订单的所述接单概率满足所述接单概率阈值的所述配送人员，作为候选配送人员；
单一订单派发效率预估模块，其配置成用于预估将所述目标订单分别派发给各所述候选配送人员时，对应的单一订单派发效率；
订单派发对象确定模块，其配置成用于将对应的所述单一系统订单派发效率最大时，被派发所述目标订单的所述候选配送人员，确定为所述目标订单的派发对象。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
接单概率阈值计算模块，其配置成用于根据预设历史时间段内的订单派发数据，计算接单概率阈值。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的程序代码，其特征在于，所述处理器执行所述程序代码时实现权利要求1至6任意一项所述的订单派发方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序代码，其特征在于，该程序代码被处理器执行时实现权利要求1至6任意一项所述的订单派发方法的步骤。
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