CN112286654A - 用于确定资源调度路径的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了用于确定资源调度路径的方法和装置,涉及人工智能、数据处理技术领域。该方法包括:根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库,然后根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,之后根据目标资源库和配置信息,确定资源调度路径。采用本方法可以确保各个资源库之间维持负载均衡。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域,具体涉及人工智能、数据处理技术领域,尤其涉及用于确定资源调度路径的方法和装置。
背景技术
随着互联网技术以及分布式网络的发展,获取资源的方式以及提供资源的资源库越来越多。目前,确定资源的调度路径的方法通常是基于系统的随机分配。
然而,基于系统的随机分配确定资源的调度路径的方法会导致提供资源的资源库之间产生负载不均衡的问题。
发明内容
本公开提供了一种用于确定资源调度路径的方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
根据本公开的第一方面,提供了一种用于确定资源调度路径的方法,该方法包括:根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库;根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库;其中,目标资源库还基于从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定;根据目标资源库和配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
在一些实施例中,根据候选资源库提供配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,包括:响应于确定候选资源库为多于一个,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度;响应于确定调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库。
在一些实施例中,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度,包括:针对配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;根据提供配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量;将调度路径的数量,确定为调度路径复杂度。
在一些实施例中,采用线性规划方程,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,包括:针对配置信息中的每一个资源,建立从各个候选资源库中该资源的候选资源库调度该资源的调度成本方程;将从候选资源库调度配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;将最小化目标函数作为求解目标函数的目标,并将线性规划方程的求解结果确定为目标资源库。
在一些实施例中,方法还包括:响应于确定调度路径复杂度小于复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本;将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为目标资源库。
在一些实施例中,方法还包括:响应于确定候选资源库为一个,确定候选资源库为目标资源库。
在一些实施例中,资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,资源调度路径用于表征为满足配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
在一些实施例中,资源库包括:物品存放仓库,资源调度路径用于表征满足配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
根据本公开的第二方面,提供了一种用于确定资源调度路径的装置,该装置包括:第一确定单元,被配置为根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库;第二确定单元,被配置为根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库;其中,目标资源库还基于从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定;第三确定单元,被配置为根据目标资源库和配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
在一些实施例中,第二确定单元,包括:复杂度确定模块,被配置为响应于确定候选资源库为多于一个,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度;目标资源库确定模块,被配置为响应于确定调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库。
在一些实施例中,复杂度确定模块,包括:站点数量确定模块,被配置为针对配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;途径数量确定模块,被配置为根据提供配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量;复杂度确定子模块,被配置为将调度路径的数量,确定为调度路径复杂度。
在一些实施例中,目标资源库确定模块,包括:第一建模模块,被配置为针对配置信息中的每一个资源,建立从各个候选资源库中该资源的候选资源库调度该资源的调度成本方程;第二建模模块,被配置为将从候选资源库调度配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;第三建模模块,被配置为将最小化目标函数作为求解目标函数的目标,并将线性规划方程的求解结果确定为目标资源库。
在一些实施例中,装置还包括:遍历模块,被配置为响应于确定调度路径复杂度小于复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本;选择模块,被配置为将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为目标资源库。
在一些实施例中,装置还包括:第四确定单元,被配置为响应于确定候选资源库为一个,确定候选资源库为目标资源库。
在一些实施例中,资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,资源调度路径用于表征为满足配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
在一些实施例中,资源库包括:物品存放仓库,资源调度路径用于表征满足配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
根据本公开的第三方面,本公开的实施例提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器:存储装置,用于存储一个或多个程序,当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如第一方面提供的用于确定资源调度路径的方法。
根据本公开的第四方面,本公开的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,其中,程序被处理器执行时实现第一方面提供的用于确定资源调度路径的方法。
本公开提供的用于确定资源调度路径的方法、装置,根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库,然后根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,之后根据目标资源库和配置信息,确定资源调度路径,可以确保各个资源库之间维持负载均衡。根据本申请的技术解决了基于系统的随机分配确定资源的调度路径的方法会导致提供资源的资源库之间产生负载不均衡的问题。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案,不构成对本申请的限定。其中:
图1是本申请的实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图2是根据本申请的用于确定资源调度路径的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本申请的用于确定资源调度路径的方法的另一个实施例的流程示意图;
图4是根据本申请的用于确定资源调度路径的装置的一个实施例的结构示意图;
图5是用来实现本申请实施例的用于确定资源调度路径的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1示出了可以应用本申请的用于确定资源调度路径的方法或用于确定资源调度路径的装置的实施例的示例性系统架构100。
如图1所示,系统架构100可以包括终端设备101、102、103,网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互,以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用,例如购物类应用、聊天类应用、视频类应用、金融类应用等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持接收推送服务的各种电子设备,包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving PictureExperts Group Audio Layer III,动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(MovingPicture Experts Group Audio Layer IV,动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机、成像设备等等。
终端设备101、102、103可以是硬件,也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时,可以是各种电子设备,当终端设备101、102、103为软件时,可以安装在上述电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件模块),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
服务器105可以根据从终端设备101、102、103获取配置信息以及各个资源库的资源信息,或者从终端设备101、102、103获取配置信息以及从服务器105获取各个资源库的资源信息,并在各个资源库中确定配置信息的候选资源库,之后,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,并进一步基于目标资源库的地址以及配置信息确定资源调度路径。
需要说明的是,本公开的实施例所提供用于确定资源调度路径的方法一般由服务器105执行,相应地,用于确定资源调度路径的装置一般设置于服务器105中。
应该理解,图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
继续参考图2,示出了根据本公开的用于确定资源调度路径的方法的一个实施例的流程200。用于确定资源调度路径的方法,包括以下步骤:
步骤201,根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库。
在本实施例中,用于确定资源调度路径的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以通过有线或者无线的方式通过终端设备获取配置信息以及各个资源库的资源信息,或者可以通过终端设备获取配置信息,并且通过服务器的本地存储、云存储或者互联网获取各个资源库的资源信息,并根据配置信息以及各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库。
在本实施例中,配置信息可以包括:需求资源、资源存储的最小单位、资源的需求数量、资源的收货地址、配送时限、或者订单生成时间等描述/概括订单内容的信息;资源库的资源信息可以包括:资源库存储的资源以及存储各个资源的数量、资源库的供货范围、资源库的供货时效、或者资源库的上下级供应链站点等描述资源库存货状态、供货能力的信息。
在本实施例中,根据配置信息以及各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库,可以是将各个资源库中的存货资源以及存货资源的数量满足配置信息中的资源以及资源的需求数量的资源库,确定为候选资源库;可以是将各个资源库中的供货时效满足配置信息中的配送时限的资源库确定为候选资源库;也可以将各个资源库中的存货资源、存货数量、供货时效、配送范围等各项信息均满足配置信息的资源库确定为候选资源库;还可以将满足配置信息的各个资源库中的具有较低调度成本的预设数目个资源库确定为候选资源库。
步骤202,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库;其中,目标资源库还基于从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定。
在本实施例中,可以根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库。其中,调度成本是指候选资源库为了提供配置信息中的资源所消耗的资源,例如,调度成本可以是候选资源库提供该资源所承担的运输设备的磨损或者折旧、运输所消耗的能源、候选资源库提供该资源所消耗的人力资源、候选资源库提供该资源所消耗的运输时间、候选资源库存储该资源所占用的库房存储空间、或者选用候选资源库供货所需的费用;又或者,调度成本可以是候选资源库提供该资源所承担的电力损耗、服务器存储空间的占用等等。
在本实施例中,目标资源库还根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度确定。调度路径复杂度是指为各个候选资源库可以提供满足配置需求(如,订单配置中的配送时限需求、资源数量需求等)的资源的各种可能组合的数量或者各种可能组合的资源协调难度等。
具体地,可以预设复杂度阈值,选择调度路径复杂度阈值小于预设复杂度阈值的调度路径所对应的候选资源库作为目标资源库。具体地,可以预设复杂度阈值,当候选资源库的整体的调度路径复杂度大于预设复杂度阈值时,构建调度成本模型,并利用调度成本模型确定目标资源库。
例如,配置信息中显示需求A资源3个、需求B资源4个,候选资源库M中存有A资源3个并且可以当天出货、候选资源库N中存有B资源5个并且可以当天出货、候选资源库P中存有A资源5个以及B资源5个并且需要15天后出货,则各个候选资源库可以提供满足配置需求的资源的可能组合包括,“候选资源库M+候选资源库N”、“候选资源库M+候选资源库P”、“候选资源库N+候选资源库P”、“候选资源库P”这四种组合。
在上述示例中,“候选资源库M+候选资源库N”这种候选资源库的组合方式存在“候选资源库M-资源需求方”、“候选资源库N-资源需求方”这两条调度路径,可以将该调度路径的调度路径复杂度确定为2;“候选资源库M+候选资源库P”这种资源库的组合方式存在“候选资源库M-资源需求方”、“候选资源库P-资源需求方”这两条调度路径,可以将该调度路径的调度路径复杂度确定为2;“候选资源库N+候选资源库P”这种资源库的组合方式存在“候选资源库N-资源需求方”、“候选资源库P-资源需求方”这两条调度路径,可以将该调度路径的调度路径复杂度确定为2;“候选资源库P”这种供货方式存在“候选资源库P-资源需求方”这一条调度路径,可以将该调度路径的调度路径复杂度确定为1。
在上述示例中,当调度路径复杂度为根据各个候选资源库可以提供满足订单需求的资源的各种可能组合的数量时,可以将候选资源库的整体的调度路径复杂度确定为4;当调度路径复杂度为根据各个候选资源库可以提供满足订单需求的资源的各种可能组合的资源协调难度等时,可以将候选资源库的整体的调度路径复杂度确定为需要等待出货的最长天数15。
步骤203,根据目标资源库和配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
在本实施例中,可以根据目标资源库与配置信息中的收货地址,确定各个目标资源库与配置信息中的收货地址之间的各条连接途径确定为资源调度路径。
本公开提供的用于确定资源调度路径的方法,根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,并根据目标资源库和配置信息中的资源需求方两点之间的路径,确定资源调度路径,可以确保各个资源库之间维持负载均衡,并且基于调度成本确定资源调度路径,可以减少调度成本。
可选地,用于确定资源调度路径的方法还包括:响应于确定候选资源库为一个,确定候选资源库为目标资源库。
在本实施例中,当根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定该配置信息的候选资源库的数目仅为一个时,将该候选资源库确定为目标资源库。本实施例可以在进行选择目标资源库之前首先判断候选资源库的数量,并且当候选资源库数量仅为一个、不需要进行抉择时,将当前的候选资源库确定为目标资源库,避免当候选资源库在无需进行抉择的情况下启动计算步骤,可以避免运算资源的浪费以及提高确定目标资源库的效率。
进一步参考图3,示出了根据本公开的用于确定资源调度路径的方法的另一个实施例的流程300。用于确定资源调度路径的方法,包括以下步骤:
步骤301,根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库。
步骤302,响应于确定候选资源库为多于一个,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度。
在本实施例中,当确定配置信息的候选资源库的数目多于一个时,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度。具体地,可以根据候选资源库所属机构的等级信息确定调度路径复杂度,例如,候选资源库S为存货仓库,可以不经过中转服务器/中间商的资源调配直接提供资源,则可以将候选资源库S的调度路径复杂度确定为1;候选资源库T为代理商,需要经过中转服务器/联系其供货商进行资源调配才能提供资源,则可以将候选资源库T的调度路径复杂度确定为2;如需要选择候选资源库S与候选资源库T同时为配置信息中的资源供货时,可以将二者之中最高的调度路径复杂度2确定为该候选资源库组合的调度路径复杂度。
步骤303,响应于确定调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从候选资源库调配配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库。
在本实施例中,当确定调度路径复杂度大于或者等于预设的复杂度阈值时,可以采用线性规划方程,以最小化从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本为目标,以配置信息中的各项需求(如,资源数量需求,配送时限需求、地址范围需求等)为约束条件,求解线性规划方程的解;或者可以采用线性规划方程,以最大化从候选资源库调度配置信息中的资源剩余价值为目标,以配置信息中的各项需求为约束条件,求解线性规划方程的解;该线性规划方程的解即为目标资源库。
步骤304,根据目标资源库和配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
本实施例中对步骤301、步骤304、的描述与步骤201、步骤203,此处不再赘述。
本实施例中,当调度路径复杂度大于或者等于复杂度阈值时,采用线性规划方程求解,以最小化调度成本为目标求解目标资源库,有助于确定出满足订单需求的调度成本最低的目标资源库,进而确定出满足配置需求的调度成本最低的资源调度路径、避免如运输能源、进出货管理设备的电力损耗、贮存空间等资源的浪费。
可选地,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度,包括:针对配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;根据提供配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量;将调度路径的数量,确定为调度路径复杂度。
在本实施例中,可以针对配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量,之后根据提供配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量,并将该调度路径的数量确定为调度路径复杂度。
例如,配置信息中包括资源C以及资源D,提供资源C的候选资源库为5个、提供资源D的候选资源库的数量为3个,则可以确定提供资源和资源D的调度路径为15个(即,5×3个),此时可以将15确定为候选资源库提供配置信息中的资源的调度路径复杂度。
本实施例将提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量作为提供配置信息中的资源的供货复杂度,可以将调度路径的多少这一直观、无异议的物理量确定为调度路径复杂度,既简化了确定调度路径复杂度的步骤、又确保调度路径复杂度能够准确的表征抉择调度路径的复杂程度。
可选地,采用线性规划方程,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库,包括:针对配置信息中的每一个资源,建立从各个候选资源库中该资源的候选资源库调度该资源的调度成本方程;将从候选资源库调度配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;将最小化目标函数作为求解目标函数的目标,并将线性规划方程的求解结果确定为目标资源库。
在本实施例中,可以针对配置信息中的每一个资源,建立各个候选资源库为该资源供货的调度成本方程,将各从个候选资源库调度配置信息中全部资源的调度成本方程的和确定为线性规划方程的目标函数,并将最小化该目标函数作为求解该目标函数的目标,求解该线性规划方程的解为目标资源库。
在本实施例中,也可以针对配置信息中的每一个资源,建立选择各个候选资源库为该资源供货的剩余价值方程,将从各个候选资源库调度配置信息中全部资源的剩余价值方程的和确定为线性规划方程的目标函数,并将最大化该目标函数作为求解该目标函数的目标,求解该线性规划方程的解为目标资源库。
例如,可以建立如公式(1)所示的线性规划方程的目标函数:
其中,ri为资源i的销售价值;hij为商品i在候选供货仓库j的存储成本;Xil为指示变量,Xil=1代表订单中资源i由仓库或门店l供货,否则Xil=0,l∈J∪O;代表资源i的仓库入库成本(未计折扣);代表资源i的仓库存储成本(未计折扣);代表仓群k的仓储成本折扣;H1k为辅助变量,代表仓群k所收的首件费用(出库费);H2k为辅助变量,代表仓群k所收的首重费用(配送费);H3k为辅助变量,代表仓群k所收的首重费用(配送费);H4k为辅助变量,代表仓群k所收的续重费用(配送费);pio代表资源i在门店o生产的采购价;dio代表资源i在门店o生产的配送成本。其中,i∈I,I为配置信息中所有资源的集合;j∈J,J为资源供应平台/资源调配平台的所有候选供货仓库的集合;o∈O,O为该资源供应平台/资源调配平台的所有候选供货门店的集合;k∈K,K代表仓群集合(同一仓群下的各仓库发货的商品,合并起来算作一单计算配送费),Jk代表为仓群k下所有仓集合。
需要说明的是,本示例中,候选供货仓库与候选供货门店共同组成了候选资源库,候选供货仓库可以代表资源供应平台/资源调配平台的自营仓库,候选供货门店可以是该资源供应平台/资源调配平台的第三方合作供货门店/渠道。
本示例中,可以建立如公式(2)-(23)所示的线性规划方程的约束条件:
其中,sil代表仓库或门店1能否满足资源i的全部需求,sil=1表示能满足,否则sil=0,I∈J∪O;ni代表资源i的件数;代表仓群k的配送费折扣;代表由候选供货仓库j发货至配置信息中的收货地对应的配送费首重费用标准;代表由候选供货仓库j发货至收货地对应的配送费续重费用(元/千克);代表资源i由仓库生产的出库费首件费用;代表资源i由仓库生产的出库费续件费用;ωi代表资源i的单件重量(千克);代表仓群k下有报价的仓集合;仓群k下缺失报价的仓集合M代表一个极大的正数;Yl为指示变量,Yl=1代表订单中有资源从仓库或门店l履约,否则Yl=0,l∈J∪O;Zij为辅助变量,Zij=1代表资源i的仓库出库续件费用为仓库j所在仓群下的最低标准,否则Zij=0;Nk为辅助变量,代表仓群k承运的商品总件数;Wk为辅助变量代表仓群k承运的商品应计总重量(应计总重量为实际总重量的向上取整值);Uk为辅助指示变量,代表仓群k是否用到了有报价的仓。
本示例中,其中,公式(1)为线性规划方程的目标函数,该线性规划方程的求解目标为最大化剩余价值,其中,公式(1)中的第一项可以为资源供应平台/资源调配平台的销售收入,第二项可以为候选供货仓库的仓报价、第三项可以为候选供货仓库的仓储入库费/存储费,第三项可以为候选供货仓库的仓储出库费,第四项可以为候选供货仓库的配送费,第五项可以为候选供货门店供货的成本,包括门店采购成本和门店配送费用。公式(2)约束了每一个资源只能由有能力满足该资源全部数量的仓库或门店供货;公式(3)限制每一个资源只从一个仓库或门店供货。公式(4)-(5)约束某个仓库或门店至少供应一个商品才能成为实际供货仓库;公式(6)限制出库费首件费用取物流父单维度下最高的费用;公式(7)-(9)限制出库费续件费用取物流父单维度下最低;公式(10)-(11)限制物流父单维度下若存在有报价的线路,则取有报价标准中最高作为配送费首重;公式(12)-(13)限制物流父单维度下若存在有报价的线路,则取有报价标准中最高作为配送费续重;公式(14)-(15)用于计算物流父单下商品总件数、总重量;公式(16)-(18)用于计算辅助变量Uk;公式(19)-(21)限制0-1变量、即是否选中对应的选项的变量;公式(22)约束了对应参数需为整数;公式(23)约束了对应参数需为非负数。可以理解,线性规划方程的约束条件可以根据实际应用时的订单需求进行增减。
本实施例采用基于调度成本的线性规划方程求解目标资源库,可以在资源供应平台/资源调配平台拥有如自营货仓以及第三方合作门店等多种供货渠道时,选取调度成本最低的供货渠道完成订单,降低品供应平台/资源调配平台的调度成本,并且可以满足当下无界零售的需求。
可选地,用于确定资源调度路径的方法还包括:响应于确定调度路径复杂度小于复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本;将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为目标资源库。
在本实施例中,当确定调度路径复杂度小于预设的复杂度阈值时,可以逐一计算供货方案/调度路径组合/候选资源库组合供应订单中资源的调度成本,并且在所有供货方案/调度路径组合/候选资源库组合中,确定出具有最低调度成本的各个候选资源库作为目标资源库。本实施例采用预设的复杂度阈值界定是否需要通过建模的方式进行目标资源库的确定,并且在供货复杂度小于复杂度阈值时,采用逐一方案确定调度成本的,并选取最优方案的方法,可以在调度路径简单的情况下避免使用复杂的数学建模方法,减少计算资源的浪费。
可选地,资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,资源调度路径用于表征为满足配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
在本实施例中,资源库可以是服务器的存储空间,或者服务器中用于进行数据处理的运算单元。资源调度路径可以是用于表征满足配置信息中的存储空间大小需求,或者满足配置信息中的数据处理/计算需求的运算单元的内存地址/指向该内存地址的指针数据。
可选地,资源库包括:物品存放仓库,资源调度路径用于表征满足配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
在本实施例中,资源库可以是存放各种物品的仓库。资源调度路径可以用于表征满足配送信息中的物品需求份的物品所存放的仓库的具体位置。
进一步参考图4,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种用于确定资源调度路径的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图4所示,本实施例的用于确定资源调度路径的装置400包括:第一确定单元401、第二确定单元402、第三确定单元403。其中,第一确定单元401,被配置为根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定配置信息的候选资源库;第二确定单元402,被配置为从根据候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库;其中,目标资源库还基于从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定;第三确定单元403,被配置为根据目标资源库和配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
在一些实施例中,第二确定单元,包括:复杂度确定模块,被配置为响应于确定候选资源库为多于一个,确定从候选资源库调度配置信息中的资源的调度路径复杂度;目标资源库确定模块,被配置为响应于确定调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本,确定配置信息中的资源的目标资源库。
在一些实施例中,复杂度确定模块,包括:站点数量确定模块,被配置为针对配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;途径数量确定模块,被配置为根据提供配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供配置信息中的全部资源的调度路径的数量;复杂度确定子模块,被配置为将调度路径的数量,确定为调度路径复杂度。
在一些实施例中,目标资源库确定模块,包括:第一建模模块,被配置为针对配置信息中的每一个资源,建立从各个候选资源库中该资源的候选资源库调度该资源的调度成本方程;第二建模模块,被配置为将从候选资源库调度配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;第三建模模块,被配置为将最小化目标函数作为求解目标函数的目标,并将线性规划方程的求解结果确定为目标资源库。
在一些实施例中,装置还包括:遍历模块,被配置为响应于确定调度路径复杂度小于复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度配置信息中的资源的调度成本;选择模块,被配置为将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为目标资源库。
在一些实施例中,装置还包括:第四确定单元,被配置为响应于确定候选资源库为一个,确定候选资源库为目标资源库。
在一些实施例中,资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,资源调度路径用于表征为满足配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
在一些实施例中,资源库包括:物品存放仓库,资源调度路径用于表征满足配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
上述装置400中的各单元与参考图2或图3描述的方法中的步骤相对应。由此上文针对用于确定资源调度路径的方法描述的操作、特征及所能达到的技术效果同样适用于装置400及其中包含的单元,在此不再赘述。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图5所示,是根据本申请实施例的用于确定资源调度路径的方法的电子设备500的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图5所示,该电子设备包括:一个或多个处理器501、存储器502,以及用于连接各部件的接口,包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接,并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理,包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如,耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中,若需要,可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样,可以连接多个电子设备,各个设备提供部分必要的操作(例如,作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器501为例。
存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中,该存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令,以使该至少一个处理器执行本申请所提供的用于确定资源调度路径的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令,该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的用于确定资源调度路径的方法。
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质,可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的用于确定资源调度路径的方法对应的程序指令/模块(例如,附图4所示的第一确定单元401、第二确定单元402、第三确定单元403)。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例中的用于确定资源调度路径的方法。
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;存储数据区可存储根据用于确定资源调度路径的电子设备的使用所创建的数据等。此外,存储器502可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非瞬时存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中,存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至用于确定资源调度路径的电子设备。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。
用于确定资源调度路径的方法的电子设备还可以包括:输入装置503、输出装置504以及总线505。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线505或者其他方式连接,图5中以通过总线505连接为例。
输入装置503可接收输入的数字或字符信息,以及产生与用于确定资源调度路径的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入,例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如,LED)和触觉反馈装置(例如,振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于,液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中,显示设备可以是触摸屏。
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令,并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的,术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如,磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD)),包括,接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的系统和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (18)
1.一种用于确定资源调度路径的方法,包括:
根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定所述配置信息的候选资源库;
根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库;其中,所述目标资源库还基于从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定;
根据所述目标资源库和所述配置信息,确定资源调度路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库,包括:
响应于确定所述候选资源库为多于一个,确定从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度路径复杂度;
响应于确定所述调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述确定从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度路径复杂度,包括:
针对所述配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;
根据提供所述配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供所述配置信息中的全部资源的调度路径的数量;
将所述调度路径的数量,确定为所述调度路径复杂度。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,所述采用线性规划方程,根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库,包括:
针对所述配置信息中的每一个资源,建立从各个所述候选资源库中该资源的候选站点调度该资源的调度成本方程;
将从所述候选资源库调度所述配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;
将最小化所述目标函数作为求解所述目标函数的目标,并将所述线性规划方程的求解结果确定为所述目标资源库。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,所述方法还包括:
响应于确定所述调度路径复杂度小于所述复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本;
将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为所述目标资源库。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
响应于确定所述候选资源库为一个,确定所述候选资源库为所述目标资源库。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,所述资源调度路径用于表征为满足所述配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述资源库包括:物品存放仓库,所述资源调度路径用于表征满足所述配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
9.一种用于确定资源调度路径的装置,包括:
第一确定单元,被配置为根据配置信息和各个资源库的资源信息,确定所述配置信息的候选资源库;
第二确定单元,被配置为根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库;其中,所述目标资源库还基于从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度路径复杂度计算结果确定;
第三确定单元,被配置为根据所述目标资源库和所述配置信息的收货地址,确定资源调度路径。
10.根据权利要求9所述的装置,其中,所述第二确定单元,包括:
复杂度确定模块,被配置为响应于确定所述候选资源库为多于一个,确定从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度路径复杂度;
目标资源库确定模块,被配置为响应于确定所述调度路径复杂度大于或等于复杂度阈值,采用线性规划方程,根据从所述候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本,确定所述配置信息中的资源的目标资源库。
11.根据权利要求10所述的装置,其中,所述复杂度确定模块,包括:
站点数量确定模块,被配置为针对所述配置信息中的每一个资源,确定提供该资源的候选资源库的数量;
途径数量确定模块,被配置为根据提供所述配置信息中的各个资源的候选资源库的数量,确定提供所述配置信息中的全部资源的调度路径的数量;
复杂度确定子模块,被配置为将所述调度路径的数量,确定为所述调度路径复杂度。
12.根据权利要求10所述的装置,其中,所述目标资源库确定模块,包括:
第一建模模块,被配置为针对所述配置信息中的每一个资源,建立从各个所述候选资源库中该资源的候选资源库调度该资源的调度成本方程;
第二建模模块,被配置为将从所述候选资源库调度所述配置信息中的全部资源的调度成本方程的和,确定为线性规划方程的目标函数;
第三建模模块,被配置为将最小化所述目标函数作为求解所述目标函数的目标,并将所述线性规划方程的求解结果确定为所述目标资源库。
13.根据权利要求10所述的装置,其中,所述装置还包括:
遍历模块,被配置为响应于确定所述调度路径复杂度小于所述复杂度阈值,逐一确定从各个候选资源库调度所述配置信息中的资源的调度成本;
选择模块,被配置为将所确定的调度成本中具有最低调度成本的候选资源库确定为所述目标资源库。
14.根据权利要求9所述的装置,其中,所述装置还包括:
第四确定单元,被配置为响应于确定所述候选资源库为一个,确定所述候选资源库为所述目标资源库。
15.根据权利要求9所述的装置,其中,所述资源库包括:服务器存储空间/服务器运算单元,所述资源调度路径用于表征为满足所述配置信息中的存储/运算需求所分配的服务器存储空间的地址/服务器运算单元的地址。
16.根据权利要求9所述的装置,其中,所述资源库包括:物品存放仓库,所述资源调度路径用于表征满足所述配置信息中的物品需求的物品所存放的仓库的地理位置。
17.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-8中任一项所述的方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113608690A (zh) * | 2021-07-17 | 2021-11-05 | 济南浪潮数据技术有限公司 | 一种iscsi target多路径分组的方法、装置、设备及可读介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090063035A1 (en) * | 2007-08-29 | 2009-03-05 | Alexander Mandel | Method and Apparatus for Path Planning and Distance Calculation |
CN101561680A (zh) * | 2009-05-11 | 2009-10-21 | 南京航空航天大学 | 一种自主车辆的嵌入式导引装置及其智能复合导引方法 |
CN105160515A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-16 | 胡卫建 | 地震救援装备物资仓储信息系统及物资仓储配送控制方法 |
CN105608087A (zh) * | 2014-11-19 | 2016-05-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种资源调度方法与设备 |
US20170061368A1 (en) * | 2015-09-02 | 2017-03-02 | Alibaba Group Holding Limited | Method and apparatus for processing logistics path information |
CN107025495A (zh) * | 2015-12-17 | 2017-08-08 | Sap欧洲公司 | 基于用户选择来降低确定用于装运集装箱的路线的复杂度 |
CN107464082A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-12 | 北京惠赢天下网络技术有限公司 | 一种交易订单的处理方法及服务器 |
CN107886390A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-04-06 | 北京小蓦机器人技术有限公司 | 提供用户的实际需求资源的方法、设备、系统与存储介质 |
US20180182054A1 (en) * | 2016-12-28 | 2018-06-28 | Sap Se | Warehouse management system |
CN109902992A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 库存数据处理方法、装置、存储介质及服务器 |
CN110189073A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 路线规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110490521A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-22 | 东莞市大易产业链服务有限公司 | 一种物流资源调度方法 |
-
2020
- 2020-10-20 CN CN202011121800.0A patent/CN112286654B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090063035A1 (en) * | 2007-08-29 | 2009-03-05 | Alexander Mandel | Method and Apparatus for Path Planning and Distance Calculation |
CN101561680A (zh) * | 2009-05-11 | 2009-10-21 | 南京航空航天大学 | 一种自主车辆的嵌入式导引装置及其智能复合导引方法 |
CN105608087A (zh) * | 2014-11-19 | 2016-05-25 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种资源调度方法与设备 |
US20170061368A1 (en) * | 2015-09-02 | 2017-03-02 | Alibaba Group Holding Limited | Method and apparatus for processing logistics path information |
CN105160515A (zh) * | 2015-09-23 | 2015-12-16 | 胡卫建 | 地震救援装备物资仓储信息系统及物资仓储配送控制方法 |
CN107025495A (zh) * | 2015-12-17 | 2017-08-08 | Sap欧洲公司 | 基于用户选择来降低确定用于装运集装箱的路线的复杂度 |
US20180182054A1 (en) * | 2016-12-28 | 2018-06-28 | Sap Se | Warehouse management system |
CN107464082A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-12 | 北京惠赢天下网络技术有限公司 | 一种交易订单的处理方法及服务器 |
CN107886390A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-04-06 | 北京小蓦机器人技术有限公司 | 提供用户的实际需求资源的方法、设备、系统与存储介质 |
CN109902992A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-06-18 | 平安科技(深圳)有限公司 | 库存数据处理方法、装置、存储介质及服务器 |
CN110189073A (zh) * | 2019-04-17 | 2019-08-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 路线规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
CN110490521A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-22 | 东莞市大易产业链服务有限公司 | 一种物流资源调度方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
刘艳秋;徐世达;张颖;李佳;: "考虑路径可行性与仓储集货模式下的回收车辆路径问题研究", 中国管理科学, no. 12, 15 December 2016 (2016-12-15) * |
曹琦;曹阳;: "应急物资配送车辆调度模型与优化综述", 计算机应用, no. 08, 3 April 2018 (2018-04-03) * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113608690A (zh) * | 2021-07-17 | 2021-11-05 | 济南浪潮数据技术有限公司 | 一种iscsi target多路径分组的方法、装置、设备及可读介质 |
CN113608690B (zh) * | 2021-07-17 | 2023-12-26 | 济南浪潮数据技术有限公司 | 一种iscsi target多路径分组的方法、装置、设备及可读介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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