CN112837128A - 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112837128A
CN112837128A CN202110189273.5A CN202110189273A CN112837128A CN 112837128 A CN112837128 A CN 112837128A CN 202110189273 A CN202110189273 A CN 202110189273A CN 112837128 A CN112837128 A CN 112837128A
Authority
CN
China
Prior art keywords
distribution
delivery
order
candidate
resources
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110189273.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112837128B (zh
Inventor
傅广垣
赵思
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lazas Network Technology Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Lazas Network Technology Shanghai Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lazas Network Technology Shanghai Co Ltd filed Critical Lazas Network Technology Shanghai Co Ltd
Priority to CN202110189273.5A priority Critical patent/CN112837128B/zh
Publication of CN112837128A publication Critical patent/CN112837128A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112837128B publication Critical patent/CN112837128B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
    • G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本申请公开了一种订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及互联网技术领域，将区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻改派订单的工作量，保证配送效率。所述方法包括：获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块；查询多个候选配送资源；基于多个候选配送资源在配送区域中的多个历史配送数据，计算多个候选配送资源对待指派订单的多个配送概率；在多个配送概率中提取目标配送概率；确定目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将待指派订单指派至目标配送资源。

Description

订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着国家经济的高速发展，互联网技术也得到了飞速的发展，人们的传统饮食方式也在不算的发生变化，开始对“一日三餐”产生新的需求。网络订餐的方式完全改变了人们的生活方式，人们聚餐不必去店铺中，通过网上预定的方式就可以买到想要的菜品、食品等货物，形成订单，将订单指派给配送人员。由配送人员将货物送至人们手中。
相关技术中，生成订单的服务平台中会接入大量用于配送货物的配送人员，在对订单进行指派时，服务平台会随机将订单指派给其中任意一名配送人员，或者将订单指派给正来取货的配送人员，使配送人员一次的取货能够取到多个订单，在同一个批次内完成多个订单的配送。
在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：
有时向正来取货的配送人员追加指派的订单涉及到的目的地可能与之前指派给该配送人员的订单的收货地址并不顺路或者不接近，涉及到配送人员的反向配送或者绕路配送等等，配送人员很有可能会申请改派新指派的订单，订单的改派频率高，增加服务平台改派订单的工作量，影响订单的配送效率。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，主要目的在于解决目前订单的改派频率高，增加服务平台改派订单的工作量，影响订单的配送效率的问题。
依据本申请第一方面，提供了一种订单指派方法，该方法包括：
获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，所述第一区块是所述待指派订单的收货地址在所述目标站点的配送区域中所处的区块；
查询多个候选配送资源，所述多个候选配送资源绑定有所述目标站点产生的待取货订单且所述待取货订单的收货地址在所述配送区域中所处的第二区块与所述第一区块存在关联关系；
基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率；
在所述多个配送概率中提取目标配送概率，所述目标配送概率高于所述多个配送概率中除所述目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值；
确定所述目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将所述待指派订单指派至所述目标配送资源。
可选地，所述获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块之前，所述方法还包括：
确定所述目标站点的配送区域，以所述配送区域中的道路为边界对所述配送区域进行划分，得到所述多个区块，所述多个区块的区块面积满足预设面积；
统计所述目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据所述站点运营数据为所述多个区块建立关联关系。
可选地，所述统计所述目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据所述站点运营数据为所述多个区块建立关联关系，包括：
对于所述多个区块中的每个区块，在所述站点运营数据中查询配送地址处于所述区块中的多个第一历史订单，确定完成所述多个第一历史订单的配送的多个第一历史配送资源；
在所述站点运营数据中统计所述多个第一历史配送资源的多个第二历史订单，所述多个第二历史订单在所述多个第一历史配送资源的配送过程中与所述多个第一历史订单属于同一个配送批次；
分别读取所述多个第二历史订单中每个第二历史订单的配送地址所处的区块，得到多个候选区块；
统计所述多个候选区块中每个候选区块在所述多个候选区块中出现的区块次数，将所述区块次数大于次数阈值的候选区块作为待关联区块；
建立所述待关联区块与所述区块之间的关联关系；
重复执行上述建立关联关系的过程，分别为所述多个区块中每个区块确定待关联区块并建立区块与待关联区块之间的关联关系。
可选地，所述查询多个候选配送资源，包括：
获取所述目标站点的当前已完成指派且等待取货的多个待取货订单；
分别读取所述多个待取货订单中每个待取货订单的收货地址所处的区块，将所述多个待取货订单中收货地址所处的区块与所述第一区块存在关联关系的待取货订单作为多个候选订单；
查询所述多个候选订单指派的配送资源作为所述多个候选配送资源。
可选地，所述基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率，包括：
对于所述多个候选配送资源中每个候选配送资源，获取所述候选配送资源在所述配送区域中的目标历史配送数据；
统计所述目标历史配送数据中的订单总数，查询所述目标历史配送数据中配送地址处于所述第一区块的第一订单的第一数量以及配送地址处于所述第二区块的第二订单的第二数量；
计算所述第一数量与所述订单总数的第一比值作为第一概率，计算所述第二数量与所述订单总数的第二比值作为第二概率；
统计所述第一订单和所述第二订单在同一个配送批次中被配送的发生次数，计算所述发生次数与所述第二数量的第三比值作为同批次发生概率；
计算所述第二概率和所述同批次发生概率的第一乘积，计算所述第一乘积与所述第一概率的第四比值作为所述候选配送资源的配送概率；
分别对所述每个候选配送资源的历史配送数据进行计算，得到所述多个配送概率。
可选地，所述方法还包括：
若基于所述候选配送资源确定的所述第二区块为多个，则分别计算多个第二区块中每个第二区块的所述同批次发生概率和所述第一概率，得到多个同批次发生概率和多个第一概率；
计算所述多个同批次发生概率的第二乘积，计算所述多个第一概率的第三乘积；
计算所述第二概率和所述第二乘积的乘积作为第四乘积，将所述第四乘积与所述第三乘积的比值作为所述候选配送资源的配送概率。
可选地，所述方法还包括：
当所述多个配送概率中不存在高于所述概率阈值的配送概率时，在所述目标站点的配送区域内选取空闲配送资源；
将所述待指派订单指派至所述空闲配送资源。
依据本申请第二方面，提供了一种订单指派装置，该装置包括：
确定模块，用于获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，所述第一区块是所述待指派订单的收货地址在所述目标站点的配送区域中所处的区块；
查询模块，用于查询多个候选配送资源，所述多个候选配送资源绑定有所述目标站点产生的待取货订单且所述待取货订单的收货地址在所述配送区域中所处的第二区块与所述第一区块存在关联关系；
计算模块，用于基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率；
提取模块，用于在所述多个配送概率中提取目标配送概率，所述目标配送概率高于所述多个配送概率中除所述目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值；
指派模块，用于确定所述目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将所述待指派订单指派至所述目标配送资源。
可选地，所述装置还包括：
划分模块，用于确定所述目标站点的配送区域，以所述配送区域中的道路为边界对所述配送区域进行划分，得到所述多个区块，所述多个区块的区块面积满足预设面积；
建立模块，用于统计所述目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据所述站点运营数据为所述多个区块建立关联关系。
可选地，所述建立模块，用于对于所述多个区块中的每个区块，在所述站点运营数据中查询配送地址处于所述区块中的多个第一历史订单，确定完成所述多个第一历史订单的配送的多个第一历史配送资源；在所述站点运营数据中统计所述多个第一历史配送资源的多个第二历史订单，所述多个第二历史订单在所述多个第一历史配送资源的配送过程中与所述多个第一历史订单属于同一个配送批次；分别读取所述多个第二历史订单中每个第二历史订单的配送地址所处的区块，得到多个候选区块；统计所述多个候选区块中每个候选区块在所述多个候选区块中出现的区块次数，将所述区块次数大于次数阈值的候选区块作为待关联区块；建立所述待关联区块与所述区块之间的关联关系；重复执行上述建立关联关系的过程，分别为所述多个区块中每个区块确定待关联区块并建立区块与待关联区块之间的关联关系。
可选地，所述查询模块，用于获取所述目标站点的当前已完成指派且等待取货的多个待取货订单；分别读取所述多个待取货订单中每个待取货订单的收货地址所处的区块，将所述多个待取货订单中收货地址所处的区块与所述第一区块存在关联关系的待取货订单作为多个候选订单；查询所述多个候选订单指派的配送资源作为所述多个候选配送资源。
可选地，所述计算模块，用于对于所述多个候选配送资源中每个候选配送资源，获取所述候选配送资源在所述配送区域中的目标历史配送数据；统计所述目标历史配送数据中的订单总数，查询所述目标历史配送数据中配送地址处于所述第一区块的第一订单的第一数量以及配送地址处于所述第二区块的第二订单的第二数量；计算所述第一数量与所述订单总数的第一比值作为第一概率，计算所述第二数量与所述订单总数的第二比值作为第二概率；统计所述第一订单和所述第二订单在同一个配送批次中被配送的发生次数，计算所述发生次数与所述第二数量的第三比值作为同批次发生概率；计算所述第二概率和所述同批次发生概率的第一乘积，计算所述第一乘积与所述第一概率的第四比值作为所述候选配送资源的配送概率；分别对所述每个候选配送资源的历史配送数据进行计算，得到所述多个配送概率。
可选地，所述计算模块，还用于若基于所述候选配送资源确定的所述第二区块为多个，则分别计算多个第二区块中每个第二区块的所述同批次发生概率和所述第一概率，得到多个同批次发生概率和多个第一概率；计算所述多个同批次发生概率的第二乘积，计算所述多个第一概率的第三乘积；计算所述第二概率和所述第二乘积的乘积作为第四乘积，将所述第四乘积与所述第三乘积的比值作为所述候选配送资源的配送概率。
可选地，所述装置还包括：
选取模块，用于当所述多个配送概率中不存在高于所述概率阈值的配送概率时，在所述目标站点的配送区域内选取空闲配送资源；
所述指派模块，还用于将所述待指派订单指派至所述空闲配送资源。
依据本申请第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
依据本申请第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
借由上述技术方案，本申请提供的一种订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，本申请将目标站点的配送区域划分为多个区块，在获取到目标站点产生的待指派订单时，确定该待指派订单的收货地址所处的第一区块，在该目标站点已经指派的但尚未取货的订单中确定收货地址处于与第一区块关联的第二区块的待取货订单，将这些待取货订单绑定的配送资源作为候选配送资源，利用候选配送资源在配送区域中的历史配送数据，计算候选配送资源能够配送该待指派订单的配送概率，在候选配送资源中选取配送概率最高且高于概率阈值的候选配送资源作为目标配送资源，将待指派订单指派给该目标配送资源，将各个区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取概率最高的配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻服务平台改派订单的工作量，保证订单的配送效率。
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
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本申请实施例提供的一种订单指派方法流程示意图；
图2示出了本申请实施例提供的一种订单指派方法流程示意图；
图3A示出了本申请实施例提供的一种订单指派装置的结构示意图；
图3B示出了本申请实施例提供的一种订单指派装置的结构示意图；
图3C示出了本申请实施例提供的一种订单指派装置的结构示意图；
图4示出了本申请实施例提供的一种计算机设备的装置结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本申请实施例提供了一种订单指派方法，如图1所示，该方法包括：
101、获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，第一区块是待指派订单的收货地址在目标站点的配送区域中所处的区块。
102、查询多个候选配送资源，多个候选配送资源绑定有目标站点产生的待取货订单且待取货订单的收货地址在配送区域中所处的第二区块与第一区块存在关联关系。
103、基于多个候选配送资源在配送区域中的多个历史配送数据，计算多个候选配送资源对待指派订单的多个配送概率。
104、在多个配送概率中提取目标配送概率，目标配送概率高于多个配送概率中除目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值。
105、确定目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将待指派订单指派至目标配送资源。
本申请实施例提供的方法，将目标站点的配送区域划分为多个区块，在获取到目标站点产生的待指派订单时，确定该待指派订单的收货地址所处的第一区块，在该目标站点已经指派的但尚未取货的订单中确定收货地址处于与第一区块关联的第二区块的待取货订单，将这些待取货订单绑定的配送资源作为候选配送资源，利用候选配送资源在配送区域中的历史配送数据，计算候选配送资源能够配送该待指派订单的配送概率，在候选配送资源中选取配送概率最高且高于概率阈值的候选配送资源作为目标配送资源，将待指派订单指派给该目标配送资源，将各个区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取概率最高的配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻服务平台改派订单的工作量，保证订单的配送效率。
本申请实施例提供了一种订单指派方法，如图2所示，该方法包括：
201、将目标站点的配送区域划分为多个区块，为多个区块建立关联关系。
发明人认识到，随着互联网技术的飞速发展，人们的生活变得越来越便利，在购物方面，用户可以向店铺下订单，店铺将用户需要的货物打包，由店铺接入的服务平台将订单指派给配送资源(配送资源实际可为配送人员、配送机器人、配送车等具有配送功能的资源)，以便配送资源去往店铺拿取货物并将货物送到用户手中，使得用户足不出户就能买到心仪的货物。目前许多订单在指派给配送资源进行配送时，通常采用随机指派的方式，抽取到哪一个配送资源，就将当前需要派送的订单指派给哪个配送资源。或者，为了方便起见，有些供应货物的站点会在当前已经被分配了站点的订单并前往站点取货的配送资源中随机选取某一个配送资源进行订单的追加指派，使该配送资源同时能够拿到一个或者一个以上订单的货物，在同一个配送批次中进行这些订单的配送，从而减少配送资源对站点的往返次数。但是在实际操作的过程中，追加指派给配送资源的订单的收货地址很可能与配送资源正在取货的订单的收货地址并不顺路或者方向完全相反，例如，假设当前配送资源A正在取货的订单的收货地址在站点的西向，而此时新追加指派给配送资源A的订单的收货地址在站点的东向，这样，配送资源在完成了西向的订单后，需要向反方向去东向追加配送订单，这个过程就会耗费大量的时间以及精力，配送人员在感知了这一情况后很有可能会向服务平台申请改派新追加的订单，不仅导致订单指派后的配送效率不高，容易导致订单的配送超时，而且频繁的改派操作会增加服务平台的工作量，不能合理的利用订单资源。再有，这种不顺路的情况实际上每天在配送资源上会发生很多次，有时可以达到上千次，对订单配送造成的影响较大，因此，本发明提出了一种订单指派方法，将目标站点的配送区域划分为多个区块，在获取到目标站点产生的待指派订单时，确定该待指派订单的收货地址所处的第一区块，在该目标站点已经指派的但尚未取货的订单中确定收货地址处于与第一区块关联的第二区块的待取货订单，将这些待取货订单绑定的配送资源作为候选配送资源，利用候选配送资源在配送区域中的历史配送数据，计算候选配送资源能够配送该待指派订单的配送概率，在候选配送资源中选取配送概率最高且高于概率阈值的候选配送资源作为目标配送资源，将待指派订单指派给该目标配送资源，将各个区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下，接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取概率最高的配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻服务平台改派订单的工作量，保证订单的配送效率。
因此，在本申请实施例中，对于目标站点来说，需要先将目标站点的配送区域划分为多个区块，为多个区块建立关联关系。其中，该目标站点是具备供货功能的门店、超市、仓库等等，在划分区块时，确定目标站点的配送区域，以配送区域中的道路为边界对配送区域进行划分，得到多个区块，使多个区块的区块面积满足预设面积。需要说明的是，以道路为边界进行区块的划分只是一种可行的方法，实际应用的过程中还可以直接按照预设面积进行划分，或者还可以按照商圈进行划分等，本发明对划分区块的方式不进行具体限定。
完成了区块的划分后，区块之间的关联程度是不同的，比如有些区块的关联较强，在配送区域中进行订单配送的配送资源经常会在同一个批次中配送两个区块的订单，而有些区块的关联较弱，很少有配送资源在同一个批次中配送这两个区块的订单，因此，服务平台会统计目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据站点运营数据为多个区块建立关联关系。下面以多个区块中的任一区块为例说明为区块之间建立关联关系的过程：
首先，对于多个区块中的每个区块，服务平台在站点运营数据中查询配送地址处于区块中的多个第一历史订单，确定完成多个第一历史订单的配送的多个第一历史配送资源。例如，服务平台在站点运营数据中查询在过去的30天内配送地址处于区块1中的订单为H、R、J，则订单H、R、J即为第一历史订单；进一步地，查询得出配送资源甲完成了H的配送，配送资源乙完成了R的配送，配送资源丙完成了J的配送，则甲、乙、丙即为第一历史配送资源。
随后，服务平台在站点运营数据中统计多个第一历史配送资源的多个第二历史订单，多个第二历史订单在多个第一历史配送资源的配送过程中与多个第一历史订单属于同一个配送批次，批次的意思是配送资源在站点内取货后进行的配送，这一个完整的配送过程也即一个批次。因此，也就是说第二历史订单与第一历史订单是由同一个配送资源同时取走货物，并在离开目标站点后依次配送的。例如，假设在站点运营数据中统计确定配送资源甲在同一个配送批次中同时取走了订单H和订单N的货物，并在离开目标站点后依次对订单H和订单N进行了配送，则订单N也即是基于订单H获取到的第二历史订单，分别查询确定的每一个第一历史订单的第二历史订单，便可以得到多个第二历史订单。
接下来，服务平台分别读取多个第二历史订单中每个第二历史订单的配送地址所处的区块，得到多个候选区块。例如，假设确定的第二历史订单分别为M、N，M的配送地址处于区块3，N的配送地址处于区块4，则确定的候选区块即为区块3和区块4。确定了候选区块后，服务平台统计多个候选区块中每个候选区块在多个候选区块中出现的区块次数，将区块次数大于次数阈值的候选区块作为待关联区块。也就是说，确定的多个候选区块实际上是存在重复的，且重复的数量越多表示该候选区块与当前正在建立关联关系的区块之间的关联越强，因此，服务平台中设置次数阈值，用次数阈值来确定哪些候选区块可以与当前的区块进行关联。或者，服务平台也可以按照区块次数从大到小的顺序进行排序，将排在首位的区块次数最大的候选区块作为待关联区块，本申请对确定待关联区块的策略不进行具体限定。
最后，服务平台建立待关联区块与区块之间的关联关系，至此，当前被选中的区块便完成了关联关系的建立。而重复执行上述建立关联关系的过程，便可以分别为多个区块中每个区块确定待关联区块并建立区块与待关联区块之间的关联关系。需要说明的是，在实际应用的过程中，并不限制每个区块只与某一个区块之间存在关联关系，区块可以与多个区块之间存在关联关系，例如，区块1可以与区块2、区块3、区块4之间都存在关联关系。进一步地，正是由于一个区块可以与多个区块之间存在关联关系，因此，很有可能发生多个区块之间均存在关联关系的情况，例如，区块1可以与区块2、区块3、区块4之间都存在关联关系，而为区块2确定的相关联的区块也为区块1、区块3、区块4，为区块3确定的相关联的区块为区块1、区块2、区块4，为区块4确定的相关联的区块为区块1、区块2、区块3，这种情况下，可以为区块1、区块2、区块3和区块4建立区块关联组，将这些具有关联关系的区块整合起来形成分组，从而便于在后续进行候选配送资源的选取。或者也可以在确定区块之间关联关系的同时直接形成区块关联组，用于存储区块之间的关联关系，本申请对是否生成区块关联组以及存储区块之间关联关系的方式不进行具体限定。
202、获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块。
在本申请实施例中，目标站点在接收到用户的下单后会生成订单，这些订单被服务平台获取后需要进行指派以及配送，对于服务平台来说属于待指派订单，因此，服务平台会获取到目标站点产生的待指派订单。而在上述步骤201中已经为区块之间建立了关联关系，按照区块之间的关联性确定将待指派订单追加指派给哪个配送资源是可以较大降低该待指派订单被请求改派的概率的，因此，服务平台在获取了待指派订单后，确定第一区块，该第一区块是待指派订单的收货地址在目标站点的配送区域中所处的区块，进而在后续以该第一区块为基础，确定将待指派订单追加指派给哪个配送资源。
203、查询多个候选配送资源。
在本申请实施例中，服务平台确定了第一区块后，考虑到基于区块之间的关联程度确定将待指派订单追加指派给哪个配送资源是不容易被请求改派的，因此，服务平台会基于第一区块查询多个候选配送资源。具体地，在查询多个候选配送资源时，首先，由于已经被分配该目标站点产生的订单且还没有到站点取货的配送资源实际上是可以追加指派订单的，这种配送资源可以在到达后同时取走两个货物的订单，而对于已经取货完毕正在配送目标站点的订单的配送资源来说，向其追加指派订单需要该配送资源配送完毕后再返回到目标站点取货或者立即停止配送并返回目标站点取货，会增加这种配送资源的工作量的，配送资源很容易拒绝追加指派。因此，服务平台会获取目标站点的当前已完成指派且等待取货的多个待取货订单，这些待取货订单绑定的配送资源实际上尚未到达目标站点，是能够追加指派订单的，继续基于这些待取货订单进行候选配送资源的选取。随后，服务平台分别读取多个待取货订单中每个待取货订单的收货地址所处的区块，将多个待取货订单中收货地址所处的区块与第一区块存在关联关系的待取货订单作为多个候选订单。假设待取货订单为E和F，E的收货地址所处的区块为区块3，F的收货地址所处的区块为区块6，第一区块为区块1，区块1和区块3之间存在关联关系，则可将E作为候选订单。最后，服务平台查询多个候选订单指派的配送资源作为多个候选配送资源，也即确定这些候选订单被指派给了哪些配送资源，将这些配送资源最为候选配送资源做进一步地判断。这样，通过上述过程确定的多个候选配送资源也即绑定有目标站点产生的待取货订单且待取货订单的收货地址在配送区域中所处的第二区块与第一区块存在关联关系。
204、基于多个候选配送资源在配送区域中的多个历史配送数据，计算多个候选配送资源对待指派订单的多个配送概率。
在本申请实施例中，考虑到每个配送资源的配送习惯或者配送喜好是不同的，有些配送资源可能并不习惯同批次配送两个或两个以上的订单，而有些配送资源经常同批次多个订单进行配送，是否经常同批次配送多个订单也是影响配送资源请求改派订单的重要因素，因此，在本申请实施例中，基于区块之间的关联关系确定了多个候选配送资源后，服务平台还会基于多个候选配送资源在配送区域中的多个历史配送数据，计算多个候选配送资源对待指派订单的多个配送概率，统计如果将该待指派订单追加指派给候选配送资源后该候选配送资源接受该待指派订单的概率，选取配送概率最高的候选配送资源进行订单的追加指派，从而进一步降低订单被请求改派的可能性。下面以多个候选配送资源中任一候选配送资源为例对配送概率的计算过程进行说明：
首先，对于多个候选配送资源中每个候选配送资源，服务平台获取候选配送资源在配送区域中的目标历史配送数据，该目标历史配送数据可以是过去15天之内该候选配送资源在该配送区域内为目标站点曾经配送过的全部订单。随后，服务平台统计目标历史配送数据中的订单总数，查询目标历史配送数据中配送地址处于第一区块的第一订单的第一数量以及配送地址处于第二区块的第二订单的第二数量。例如，假设第一区块为区块1，第二区块为区块3，在目标历史配送数据中查询得到的配送地址处于区块1的订单有10个，配送地址处于区块3的订单有15个，则确定的第一数量即为10，第二数量即为20。
随后，服务平台计算第一数量与订单总数的第一比值作为第一概率，计算第二数量与订单总数的第二比值作为第二概率。假设订单总数为50，则计算的第一概率也即10/50＝20％，第二概率也即20/50＝40％。实际上计算的第一概率也即指示了候选配送资源配送收货地址处于第一区块的订单这个事件在历史时间内所发生的概率，而第二概率也就指示了候选配送资源配送收货地址处于第二区块的订单这个事件在历史时间内所发生的概率。
接下来，确定了在候选配送资源在历史过程中在两个区块内发生的配送事件的概率后，需要进一步判断候选配送资源在历史过程中已经被分配了第一区块的订单后仍然配送了第二区块的订单的概率，从而利用概率将候选配送资源的配送习惯进行描述。也即统计第一订单和第二订单在同一个配送批次中被配送的发生次数，计算发生次数与第二数量的第三比值作为同批次发生概率，同批次发生概率便指示了该候选配送资源已经被分配了第一区块的订单后仍然配送了第二区块的订单的概率。例如，假设确定的发生次数为8次，第二数量为20，则同批次发生概率即为8/20＝40％。
最后，服务平台计算第二概率和同批次发生概率的第一乘积，计算第一乘积与第一概率的第四比值，将第四比值作为候选配送资源的配送概率。例如，假设第二概率为40％，同批次发生概率为40％，第一概率为20％，则计算得到的配送概率即为(40％×40％)÷20％＝80％。
至此，对当前候选配送资源的配送概率便计算完毕，通过重复执行上述的过程便可以分别对每个候选配送资源的历史配送数据进行计算，得到多个配送概率。上述计算配送概率的过程具体可用下述公式1表达：
公式1：P(Y∣X)＝P(Y)·P(X∣Y)/P(X)
其中，在公式1中，X表示第一区块，Y表示第二区块，P(X)表示第一概率，P(Y)表示第二概率，P(X∣Y)表示同批次发生概率，P(Y∣X)表示得出的配送概率。
而在实际应用的过程中，有些候选配送资源当前可能已经被追加指派过订单，基于候选配送资源可以确定多个第二区块，这种情况下需要分别计算每个第二区块的同批次发生概率和第一概率，将多个第二区块的情况均考虑进来。也即若基于候选配送资源确定的第二区块为多个，则分别计算多个第二区块中每个第二区块的同批次发生概率和第一概率，得到多个同批次发生概率和多个第一概率；随后，计算多个同批次发生概率的第二乘积，计算多个第一概率的第三乘积，并计算第二概率和第二乘积的乘积作为第四乘积，将第四乘积与第三乘积的比值作为候选配送资源的配送概率。利用上述公式1解释这个过程也即每个第二区块均计算得到对应的P(X∣Y)和P(X)，得到多个P(X∣Y)和多个P(X)，计算这些P(X∣Y)的乘积，计算这些P(X)的乘积，并计算P(Y)与这些P(X∣Y)的乘积的乘积，用得到的乘积除以这些P(X)的乘积，得到的结果即为该候选配送资源的配送概率。具体地，上述在多个第二区块的情况下计算配送概率的过程可用下述公式2表达：
公式2：
Figure BDA0002944686290000141
其中，在公式2中，j和d的取值为正整数，P(yi∣x1，x2，...，xd)用于指示计算得到的配送概率，P(y)用于指示第二概率，
Figure BDA0002944686290000142
用于指示多个同批次发生概率的第二乘积，
Figure BDA0002944686290000143
用于指示多个第一概率的第三乘积。需要说明的是，本申请对确定的第二区块的个数不进行具体限定。
205、在多个配送概率中提取目标配送概率，确定目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将待指派订单指派至目标配送资源。
在本申请实施例中，在得到了多个配送概率后，由于配送概率越高表示将待指派订单追加指派给相应的候选配送资源更容易被接受不会被请求改派，因此，服务平台中可设置概率阈值，用概率阈值对选取的配送概率进行限制，避免选取到配送概率过小的候选配送资源。具体地，服务平台在多个配送概率中提取目标配送概率，该目标配送概率高于多个配送概率中除目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值，也即该目标配送概率是多个配送概率中最高的配送概率且高于概率阈值。例如，假设概率阈值为90％，多个配送概率分别为95％、80％和35％，则95％即为目标配送概率。
随后，服务平台确定目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将待指派订单指派至目标配送资源。
需要说明的是，实际应用的过程中，很有可能多个配送概率均小于概率阈值，例如假设概率阈值为90％，多个配送概率分别为35％、25％和15％，这些配送概率均小于90％，此时即便选取最高的配送概率作为目标配送概率进行订单的追加指派也是很容易被配送资源改派订单的，因此，可以直接按照正常的订单指派流程，进行订单的指派。也即当多个配送概率中不存在高于概率阈值的配送概率时，在目标站点的配送区域内选取空闲配送资源，将待指派订单指派至空闲配送资源。
本申请实施例提供的方法，将目标站点的配送区域划分为多个区块，在获取到目标站点产生的待指派订单时，确定该待指派订单的收货地址所处的第一区块，在该目标站点已经指派的但尚未取货的订单中确定收货地址处于与第一区块关联的第二区块的待取货订单，将这些待取货订单绑定的配送资源作为候选配送资源，利用候选配送资源在配送区域中的历史配送数据，计算候选配送资源能够配送该待指派订单的配送概率，在候选配送资源中选取配送概率最高且高于概率阈值的候选配送资源作为目标配送资源，将待指派订单指派给该目标配送资源，将各个区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取概率最高的配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻服务平台改派订单的工作量，保证订单的配送效率。
进一步地，作为图1所述方法的具体实现，本申请实施例提供了一种订单指派装置，如图3A所示，所述装置包括：确定模块301，查询模块302，计算模块303，提取模块304和指派模块305。
该确定模块301，用于获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，第一区块是待指派订单的收货地址在目标站点的配送区域中所处的区块；
该查询模块302，用于查询多个候选配送资源，多个候选配送资源绑定有目标站点产生的待取货订单且待取货订单的收货地址在配送区域中所处的第二区块与第一区块存在关联关系；
该计算模块303，用于基于多个候选配送资源在配送区域中的多个历史配送数据，计算多个候选配送资源对待指派订单的多个配送概率；
该提取模块304，用于在多个配送概率中提取目标配送概率，目标配送概率高于多个配送概率中除目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值；
该指派模块305，用于确定目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将待指派订单指派至目标配送资源。
在具体的应用场景中，如图3B所示，该装置还包括：划分模块306和建立模块307。
该划分模块306，用于确定目标站点的配送区域，以配送区域中的道路为边界对配送区域进行划分，得到多个区块，多个区块的区块面积满足预设面积；
该建立模块307，用于统计目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据站点运营数据为多个区块建立关联关系。
在具体的应用场景中，该建立模块307，用于对于多个区块中的每个区块，在站点运营数据中查询配送地址处于区块中的多个第一历史订单，确定完成多个第一历史订单的配送的多个第一历史配送资源；在站点运营数据中统计多个第一历史配送资源的多个第二历史订单，多个第二历史订单在多个第一历史配送资源的配送过程中与多个第一历史订单属于同一个配送批次；分别读取多个第二历史订单中每个第二历史订单的配送地址所处的区块，得到多个候选区块；统计多个候选区块中每个候选区块在多个候选区块中出现的区块次数，将区块次数大于次数阈值的候选区块作为待关联区块；建立待关联区块与区块之间的关联关系；重复执行上述建立关联关系的过程，分别为多个区块中每个区块确定待关联区块并建立区块与待关联区块之间的关联关系。
在具体的应用场景中，该查询模块302，用于获取目标站点的当前已完成指派且等待取货的多个待取货订单；分别读取多个待取货订单中每个待取货订单的收货地址所处的区块，将多个待取货订单中收货地址所处的区块与第一区块存在关联关系的待取货订单作为多个候选订单；查询多个候选订单指派的配送资源作为多个候选配送资源。
在具体的应用场景中，该计算模块303，用于对于多个候选配送资源中每个候选配送资源，获取候选配送资源在配送区域中的目标历史配送数据；统计目标历史配送数据中的订单总数，查询目标历史配送数据中配送地址处于第一区块的第一订单的第一数量以及配送地址处于第二区块的第二订单的第二数量；计算第一数量与订单总数的第一比值作为第一概率，计算第二数量与订单总数的第二比值作为第二概率；统计第一订单和第二订单在同一个配送批次中被配送的发生次数，计算发生次数与第二数量的第三比值作为同批次发生概率；计算第二概率和同批次发生概率的第一乘积，计算第一乘积与第一概率的第四比值作为候选配送资源的配送概率；分别对每个候选配送资源的历史配送数据进行计算，得到多个配送概率。
在具体的应用场景中，该计算模块303，还用于若基于候选配送资源确定的第二区块为多个，则分别计算多个第二区块中每个第二区块的同批次发生概率和第一概率，得到多个同批次发生概率和多个第一概率；计算多个同批次发生概率的第二乘积，计算多个第一概率的第三乘积；计算第二概率和第二乘积的乘积作为第四乘积，将第四乘积与第三乘积的比值作为候选配送资源的配送概率。
在具体的应用场景中，参见图3C，该装置还包括：选取模块308。
该选取模块308，用于当多个配送概率中不存在高于概率阈值的配送概率时，在目标站点的配送区域内选取空闲配送资源；
该指派模块305，还用于将待指派订单指派至空闲配送资源。
本申请实施例提供的装置，将目标站点的配送区域划分为多个区块，在获取到目标站点产生的待指派订单时，确定该待指派订单的收货地址所处的第一区块，在该目标站点已经指派的但尚未取货的订单中确定收货地址处于与第一区块关联的第二区块的待取货订单，将这些待取货订单绑定的配送资源作为候选配送资源，利用候选配送资源在配送区域中的历史配送数据，计算候选配送资源能够配送该待指派订单的配送概率，在候选配送资源中选取配送概率最高且高于概率阈值的候选配送资源作为目标配送资源，将待指派订单指派给该目标配送资源，将各个区块之间的关联关系与配送资源的历史配送数据结合起来确定配送资源在已经被指派了订单的情况下接受待指派订单的追加的概率有多大，进而选取概率最高的配送资源进行订单的追加指派，降低订单的改派频率，减轻服务平台改派订单的工作量，保证订单的配送效率。
需要说明的是，本申请实施例提供的一种订单指派装置所涉及各功能单元的其他相应描述，可以参考图1和图2中的对应描述，在此不再赘述。
在示例性实施例中，参见图4，还提供了一种设备，该设备包括通信总线、处理器、存储器和通信接口，还可以包括、输入输出接口和显示设备，其中，各个功能单元之间可以通过总线完成相互间的通信。该存储器存储有计算机程序，处理器，用于执行存储器上所存放的程序，执行上述实施例中的订单指派方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的订单指派方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以通过硬件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种订单指派方法，其特征在于，包括：
获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，所述第一区块是所述待指派订单的收货地址在所述目标站点的配送区域中所处的区块；
查询多个候选配送资源，所述多个候选配送资源绑定有所述目标站点产生的待取货订单且所述待取货订单的收货地址在所述配送区域中所处的第二区块与所述第一区块存在关联关系；
基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率；
在所述多个配送概率中提取目标配送概率，所述目标配送概率高于所述多个配送概率中除所述目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值；
确定所述目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将所述待指派订单指派至所述目标配送资源。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块之前，所述方法还包括：
确定所述目标站点的配送区域，以所述配送区域中的道路为边界对所述配送区域进行划分，得到所述多个区块，所述多个区块的区块面积满足预设面积；
统计所述目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据所述站点运营数据为所述多个区块建立关联关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述统计所述目标站点在预设历史时间段内的站点运营数据，根据所述站点运营数据为所述多个区块建立关联关系，包括：
对于所述多个区块中的每个区块，在所述站点运营数据中查询配送地址处于所述区块中的多个第一历史订单，确定完成所述多个第一历史订单的配送的多个第一历史配送资源；
在所述站点运营数据中统计所述多个第一历史配送资源的多个第二历史订单，所述多个第二历史订单在所述多个第一历史配送资源的配送过程中与所述多个第一历史订单属于同一个配送批次；
分别读取所述多个第二历史订单中每个第二历史订单的配送地址所处的区块，得到多个候选区块；
统计所述多个候选区块中每个候选区块在所述多个候选区块中出现的区块次数，将所述区块次数大于次数阈值的候选区块作为待关联区块；
建立所述待关联区块与所述区块之间的关联关系；
重复执行上述建立关联关系的过程，分别为所述多个区块中每个区块确定待关联区块并建立区块与待关联区块之间的关联关系。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查询多个候选配送资源，包括：
获取所述目标站点的当前已完成指派且等待取货的多个待取货订单；
分别读取所述多个待取货订单中每个待取货订单的收货地址所处的区块，将所述多个待取货订单中收货地址所处的区块与所述第一区块存在关联关系的待取货订单作为多个候选订单；
查询所述多个候选订单指派的配送资源作为所述多个候选配送资源。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率，包括：
对于所述多个候选配送资源中每个候选配送资源，获取所述候选配送资源在所述配送区域中的目标历史配送数据；
统计所述目标历史配送数据中的订单总数，查询所述目标历史配送数据中配送地址处于所述第一区块的第一订单的第一数量以及配送地址处于所述第二区块的第二订单的第二数量；
计算所述第一数量与所述订单总数的第一比值作为第一概率，计算所述第二数量与所述订单总数的第二比值作为第二概率；
统计所述第一订单和所述第二订单在同一个配送批次中被配送的发生次数，计算所述发生次数与所述第二数量的第三比值作为同批次发生概率；
计算所述第二概率和所述同批次发生概率的第一乘积，计算所述第一乘积与所述第一概率的第四比值作为所述候选配送资源的配送概率；
分别对所述每个候选配送资源的历史配送数据进行计算，得到所述多个配送概率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若基于所述候选配送资源确定的所述第二区块为多个，则分别计算多个第二区块中每个第二区块的所述同批次发生概率和所述第一概率，得到多个同批次发生概率和多个第一概率；
计算所述多个同批次发生概率的第二乘积，计算所述多个第一概率的第三乘积；
计算所述第二概率和所述第二乘积的乘积作为第四乘积，将所述第四乘积与所述第三乘积的比值作为所述候选配送资源的配送概率。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述多个配送概率中不存在高于所述概率阈值的配送概率时，在所述目标站点的配送区域内选取空闲配送资源；
将所述待指派订单指派至所述空闲配送资源。
8.一种订单指派装置，其特征在于，包括：
确定模块，用于获取目标站点产生的待指派订单，确定第一区块，所述第一区块是所述待指派订单的收货地址在所述目标站点的配送区域中所处的区块；
查询模块，用于查询多个候选配送资源，所述多个候选配送资源绑定有所述目标站点产生的待取货订单且所述待取货订单的收货地址在所述配送区域中所处的第二区块与所述第一区块存在关联关系；
计算模块，用于基于所述多个候选配送资源在所述配送区域中的多个历史配送数据，计算所述多个候选配送资源对所述待指派订单的多个配送概率；
提取模块，用于在所述多个配送概率中提取目标配送概率，所述目标配送概率高于所述多个配送概率中除所述目标配送概率外的其他配送概率且高于概率阈值；
指派模块，用于确定所述目标配送概率指示的候选配送资源为目标配送资源，将所述待指派订单指派至所述目标配送资源。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
CN202110189273.5A 2021-02-19 2021-02-19 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Active CN112837128B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110189273.5A CN112837128B (zh) 2021-02-19 2021-02-19 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110189273.5A CN112837128B (zh) 2021-02-19 2021-02-19 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112837128A true CN112837128A (zh) 2021-05-25
CN112837128B CN112837128B (zh) 2023-04-28

Family

ID=75933833

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110189273.5A Active CN112837128B (zh) 2021-02-19 2021-02-19 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112837128B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487230A (zh) * 2021-07-27 2021-10-08 平安国际智慧城市科技股份有限公司 订单派发方法、装置、计算机设备及存储介质

Citations (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296059A (zh) * 2015-06-02 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 派送网点确定方法及设备
CN107093090A (zh) * 2016-10-25 2017-08-25 北京小度信息科技有限公司 异常用户识别方法及装置
CN107180276A (zh) * 2017-05-23 2017-09-19 大连海事大学 一种o2o外卖平台智能调度与路线优化方法
CN107203789A (zh) * 2017-06-23 2017-09-26 北京小度信息科技有限公司 分配模型建立方法、分配方法以及相关装置
CN107909261A (zh) * 2017-11-10 2018-04-13 北京小度信息科技有限公司 订单推送方法和装置
CN108734432A (zh) * 2018-05-21 2018-11-02 北京顺丰同城科技有限公司 订单分配方法和装置
CN109685276A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN110020827A (zh) * 2019-04-17 2019-07-16 重庆淘创科技有限公司 一种智能配送方法
CN110288232A (zh) * 2019-06-25 2019-09-27 北京三快在线科技有限公司 订单调度方法及装置
CN110414731A (zh) * 2019-07-23 2019-11-05 北京三快在线科技有限公司 订单分配的方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN111105285A (zh) * 2018-10-29 2020-05-05 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 连环派单方法、装置、服务器及存储介质
CN111210135A (zh) * 2019-12-31 2020-05-29 上海钧正网络科技有限公司 派单方法、装置、派单平台服务器和派单系统
JP2020098526A (ja) * 2018-12-19 2020-06-25 株式会社オービック 注文書発行制御装置、注文書発行制御方法および注文書発行制御プログラム
CN111353840A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 订单信息处理方法、装置及电子设备
CN111582612A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111626554A (zh) * 2020-04-17 2020-09-04 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
US20200294172A1 (en) * 2019-03-14 2020-09-17 Walmart Apollo, Llc Adaptive resource allocation
CN111931077A (zh) * 2020-06-30 2020-11-13 汉海信息技术(上海)有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111985748A (zh) * 2019-05-22 2020-11-24 阿里巴巴集团控股有限公司 订单批次处理方法、装置及计算机系统
CN112116292A (zh) * 2020-08-31 2020-12-22 深圳优地科技有限公司 一种订单配送方法、装置、终端和存储介质
CN112183943A (zh) * 2020-09-03 2021-01-05 北京三快在线科技有限公司 订单派发方法、装置、电子设备
CN112348435A (zh) * 2020-10-29 2021-02-09 口碑(上海)信息技术有限公司 任务推送方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112365219A (zh) * 2020-12-30 2021-02-12 浙江口碑网络技术有限公司 订单处理方法、装置、存储介质和电子设备

Patent Citations (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106296059A (zh) * 2015-06-02 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 派送网点确定方法及设备
CN107093090A (zh) * 2016-10-25 2017-08-25 北京小度信息科技有限公司 异常用户识别方法及装置
CN107180276A (zh) * 2017-05-23 2017-09-19 大连海事大学 一种o2o外卖平台智能调度与路线优化方法
CN107203789A (zh) * 2017-06-23 2017-09-26 北京小度信息科技有限公司 分配模型建立方法、分配方法以及相关装置
CN107909261A (zh) * 2017-11-10 2018-04-13 北京小度信息科技有限公司 订单推送方法和装置
CN108734432A (zh) * 2018-05-21 2018-11-02 北京顺丰同城科技有限公司 订单分配方法和装置
CN111105285A (zh) * 2018-10-29 2020-05-05 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 连环派单方法、装置、服务器及存储介质
JP2020098526A (ja) * 2018-12-19 2020-06-25 株式会社オービック 注文書発行制御装置、注文書発行制御方法および注文書発行制御プログラム
CN111353840A (zh) * 2018-12-21 2020-06-30 阿里巴巴集团控股有限公司 订单信息处理方法、装置及电子设备
CN109685276A (zh) * 2018-12-27 2019-04-26 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN111582612A (zh) * 2019-02-15 2020-08-25 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
US20200294172A1 (en) * 2019-03-14 2020-09-17 Walmart Apollo, Llc Adaptive resource allocation
CN110020827A (zh) * 2019-04-17 2019-07-16 重庆淘创科技有限公司 一种智能配送方法
CN111985748A (zh) * 2019-05-22 2020-11-24 阿里巴巴集团控股有限公司 订单批次处理方法、装置及计算机系统
CN110288232A (zh) * 2019-06-25 2019-09-27 北京三快在线科技有限公司 订单调度方法及装置
CN110414731A (zh) * 2019-07-23 2019-11-05 北京三快在线科技有限公司 订单分配的方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备
CN111210135A (zh) * 2019-12-31 2020-05-29 上海钧正网络科技有限公司 派单方法、装置、派单平台服务器和派单系统
CN111626554A (zh) * 2020-04-17 2020-09-04 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN111931077A (zh) * 2020-06-30 2020-11-13 汉海信息技术(上海)有限公司 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN112116292A (zh) * 2020-08-31 2020-12-22 深圳优地科技有限公司 一种订单配送方法、装置、终端和存储介质
CN112183943A (zh) * 2020-09-03 2021-01-05 北京三快在线科技有限公司 订单派发方法、装置、电子设备
CN112348435A (zh) * 2020-10-29 2021-02-09 口碑(上海)信息技术有限公司 任务推送方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112365219A (zh) * 2020-12-30 2021-02-12 浙江口碑网络技术有限公司 订单处理方法、装置、存储介质和电子设备

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487230A (zh) * 2021-07-27 2021-10-08 平安国际智慧城市科技股份有限公司 订单派发方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113487230B (zh) * 2021-07-27 2024-09-13 深圳平安智慧医健科技有限公司 订单派发方法、装置、计算机设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112837128B (zh) 2023-04-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018095066A1 (zh) 任务分组方法、装置、电子设备及计算机存储介质
WO2018095065A1 (zh) 分配数据对象的方法、装置及电子设备
CN106779910B (zh) 配送订单分配方法和装置
CN110716796B (zh) 智能任务调度方法及装置、存储介质、电子设备
WO2019037367A1 (zh) 配送任务处理方法、装置及电子设备
CN110929981B (zh) 一种订单分配方法、装置、系统及存储介质
CN109685609B (zh) 订单分配方法、装置、电子设备及存储介质
CN108734559B (zh) 一种订单处理方法和装置
TW202213207A (zh) 訂單處理方法、裝置、設備、系統及存儲介質
US11496413B2 (en) Allocating cloud computing resources in a cloud computing environment based on user predictability
CN111522641A (zh) 任务调度方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110058940B (zh) 一种多线程环境下的数据处理方法及装置
US10904107B2 (en) Service resource management system and method thereof
CN111722918A (zh) 业务标识码生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN108717379A (zh) 电子装置、分布式任务调度方法及存储介质
CN110457128B (zh) 任务分配方法、装置和系统
CN111861296A (zh) 一种揽件任务分配方法、装置、揽件系统、设备及介质
CN112348435B (zh) 任务推送方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN111626554B (zh) 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN112559130A (zh) 容器分配方法、装置、电子设备及存储介质
WO2016127854A1 (zh) 一种信息处理方法及装置
CN112837128A (zh) 订单指派方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
CN110912967A (zh) 一种服务节点调度方法、装置、设备及存储介质
CN109062683B (zh) 主机资源分配的方法、装置及计算机可读存储介质
CN109285015A (zh) 一种虚拟资源的分配方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant