CN112862319A - 订单调度的方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

订单调度的方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112862319A
CN112862319A CN202110179979.3A CN202110179979A CN112862319A CN 112862319 A CN112862319 A CN 112862319A CN 202110179979 A CN202110179979 A CN 202110179979A CN 112862319 A CN112862319 A CN 112862319A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
order
full
target area
order quantity
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
CN202110179979.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112862319B (zh
Inventor
于洋
彭豆
咸珂
张灿
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.)
Beijing Shunda Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Shunda Technology 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 Beijing Shunda Technology Co ltd filed Critical Beijing Shunda Technology Co ltd
Priority to CN202110179979.3A priority Critical patent/CN112862319B/zh
Publication of CN112862319A publication Critical patent/CN112862319A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112862319B publication Critical patent/CN112862319B/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
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063116—Schedule adjustment for a person or group
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
    • 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
    • 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"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman 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
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
    • G06Q10/08355—Routing methods

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供了一种订单调度的方法、装置、设备及存储介质，所述订单调度的方法包括：获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；获取目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；获取目标区域内在第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；若实际订单量小于计划订单量时，根据实际订单量与计划订单量，确定目标区域内在第一时段专职配送员的可接受订单量；根据可接受订单量与可调度订单量，确定在第一时段调度给专职配送员的最终调度订单量。本申请能够将部分订单从兼职配送员调度给专职配送员，在基本不影响兼职配送业务的情况下，提高了专职配送员的配送效率。

Description

订单调度的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及物流领域，具体涉及一种订单调度的方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
现有技术中有很多方案可以优化城市物流系统中整体的配送效率，在整个城市物流体系中，配送员是整个物流体系配送的关键，在现有的物流体系下，配送员往往又分为专职配送员与兼职配送员，由于兼职配送员无法像专职配送员一样随时在岗，即兼职配送员一般具有在岗时间不固定的问题。
然而，现有技术在优化城市物流体系的效率时，没有考虑到兼职配送员的在岗时间不固定的问题，虽然优化了整体的效率，但在兼职配送员不在岗时，效率依然无法保证。
发明内容
本申请提供了一种订单调度的方法、装置、设备及存储介质，能够因为兼职配送员在岗时间不稳定，从而将部分订单从兼职配送员调度给专职配送员，提高了专职配送员的配送效率。
一方面，本申请提供了一种订单调度的方法，所述方法包括：
获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量，包括：
获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率；
获取在所述目标区域内所述第一时段的专职配送员的实际排班人数；
获取在所述目标区域内所述第一时段预先设置的专职配送员的人力效率百分比；
根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量。
在本申请一些实施方式中，所述获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率，包括：
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总时长；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总订单量；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总躺数；
根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率。
在本申请一些实施方式中，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量，包括：
通过预设的兼职配送员历史数据模型，得到在所述第一时段所述兼职配送员的平均配送总订单量；
根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量之后，所述方法还包括：
对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名；
按照预设排名顺序，从所述商家排名选择至少一个商家提供所述可调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名，包括：
获取所述目标区域内的各商家在不同时段能够提供的可调度订单数；
获取所述目标区域内的各商家的物流成本；
获取所述目标区域内的各商家能够持续提供的可调度订单数的连续最大时段数；
根据所述可调度订单数、所述物流成本和所述连续最大时段数，对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名。
在本申请一些实施方式中，所述若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量，包括：
计算所述实际订单量与所述计划订单量的差值；
将所述差值作为所述专职配送员在所述目标区域内的第一时段的可接受订单量。
在本申请一些实施方式中，所述根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量，包括：
若所述可接受订单量小于所述可调度订单量时，确定所述可接受订单量为最终调度订单量；
若所述可接受订单量大于所述可调度订单量时，确定所述可调度订单量为最终调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量之后，所述方法还包括：
调度所述最终调度订单量从所述兼职配送员到所述专职配送员。
另一方面，本申请还提供了一种订单调度的装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
第二获取模块，用于获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
第三获取模块，用于获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
第一确定模块，用于若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
第二确定模块，用于根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第一获取模块具体用于：
获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率；
获取在所述目标区域内所述第一时段的专职配送员的实际排班人数；
获取在所述目标区域内所述第一时段预先设置的专职配送员的人力效率百分比；
根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第一获取模块具体用于：
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总时长；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总订单量；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总躺数；
根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率。
在本申请一些实施方式中，所述第二获取模块具体用于：
通过预设的兼职配送员历史数据模型，得到在所述第一时段所述兼职配送员的平均配送总订单量；
根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第三获取模块具体用于：
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第一确定模块具体用于：
计算所述实际订单量与所述计划订单量的差值；
将所述差值作为所述专职配送员在所述目标区域内的第一时段的可接受订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第二确定模块具体用于：
若所述可接受订单量小于所述可调度订单量时，确定所述可接受订单量为最终调度订单量；
若所述可接受订单量大于所述可调度订单量时，确定所述可调度订单量为最终调度订单量。
另一方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现任意一项所述的订单调度的方法。
另一方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行任意一项所述的订单调度的方法中的步骤。
本申请在现有技术中无法解决兼职配送人员不在岗时无法保证配送效率的前提下，通过专职配送员的标准配送效率，获取专职配送员计划订单量，在根据实际的情况获得实际订单量与计划订单量的差值，获取专职配送员可接收订单量，再通过获取兼职配送员可调度的订单量，确定最终调度订单量，再将最终订单量从兼职配送员调度给专职配送员，在失去部分订单后基本不影响兼职配送员的业务，即能保证了配送环节的整体稳定性，同时也增加了专职配送员的配送效率。
附图说明
图1是本申请实施例中提供的订单调度的系统的场景示意图；
图2是本申请实施例中订单调度的方法的一个实施例流程示意图；
图3是本申请实施例中步骤201的一个实施例流程图；
图4是本申请实施例中步骤203的一个实施例流程图；
图5是本申请实施例中对各商家进行排名的一个实施例示意图；
图6是本申请实施例中步骤501的一个实施例流程图；
图7是本申请实施例中步骤204的一个实施例流程图；
图8是本申请实施例中订单调度的装置的一个实施例结构示意图；
图9是本申请实施例中订单调度的设备的一个实施例结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本申请，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本申请。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本申请的描述变得晦涩。因此，本申请并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
本申请提供了一种订单调度的方法、装置及存储设备，以下分别进行详细说明。
请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的订单调度系统的场景示意图，
该订单调度系统可以包括计算机设备100和后台设备200，计算机设备100和后台设备200通信连接，计算机设备100可以向后台设备200传输数据，后台设备200也可以向计算机设备100传输数据，如图1中的计算机设备100，可以根据获得的实时数据传输给后台设备200；后台设备200可以计算得到订单调度的方案，然后将订单调度的方案传输给计算机设备100。
本申请实施例中，计算机设备100可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(Personal Digital Assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等。
本申请实施例中，上述后台设备200可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本申请实施例中所描述的订单调度的装置200，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
本申请的实施例中，计算机设备100和后台设备200之间可通过任何通信方式实现通信，包括但不限于，基于第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、全球互通微波访问(WorldwideInteroperability for Microwave Access，WiMAX)的移动通信，或基于TCP/IP协议族(TCP/IP Protocol Suite，TCP/IP)、用户数据报协议(User Datagram Protocol，UDP)的计算机网络通信等。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本申请方案一种应用场景，并不构成对本申请方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端设备和后台设备，例如图1中仅示出1个终端设备或后台设备，该订单调度系统还可以包括一个或多个可处理数据的其他终端设备和后台设备，具体此处不作限定。
另外，如图1所示，该订单调度系统还可以包括存储器300，用于存储数据，如存储订单调度中调度进程、调度结果等数据。
需要说明的是，图1所示的订单调度系统的场景示意图仅仅是一个示例，本申请实施例描述的订单调度系统以及场景是为了更加清楚的说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着订单调度系统的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
首先，本申请实施例中提供一种订单调度的方法，包括：获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
如图2所示，图2为本申请实施例中订单调度的方法的一个实施例流程示意图，所述订单调度的方法可以包括如下步骤201～205：
201、获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量。
本申请实施例中，专职配送员为专门从事配送业务的工作人员，一般为公司正式职员，例如外卖公司，物流公司等正式员工。兼职配送员为非专门从事配送业务的工作人员。
在确定将最终调度订单从兼职配送员调度给专职配送员之前，会先确定专职配送员的计划订单量，即在目标区域的第一时段内，所述专职配送员理论上能配送的订单量则为所述计划订单量。
其中，所述计划订单量也可以理解为所述专职配送员在第一时段内理论最大配送量，一般情况下，每个专职配送员都可以预先确定在单位时间内理论上的最大配送量，基于该单位时间内理论上的最大配送量，可以确定专职配送员在确定时间段内的可配送的计划订单量，例如，假设专职配送员A在一个小时内可配送5单，第一时段为3小时，此时专职配送员A在第一时段的可配送的计划订单量则为15单。
本申请实施例中，所述目标区域可以是一个行政区域，所述行政区域可以是一个城市，可以是一个城市中以区为单位的区域，也可以是一个街道等区域；此外所述目标去也还可以是一个人为规定的区域，例如一个商圈，一个办公圈，一个小区等区域，具体此处不做限定。进一步的，还可以对不同的目标区域进行编号。
其中，第一时段可以是一天中的8：00至9：00，可以是8：30至9：00，也可以是20：10至20：40等。示例性的，可以将一天分为48个时段，即将0：00至24：00分成48个时段，此时可以选取获得编号为12345的目标区域在第二十五时段的可配送的计划订单量，第二十五时段也就是一天中的12：00至12：30。
202、获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量。
根据上述步骤201中获得的所述计划订单量之后，还会获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量，所述可调度订单量是指：所述兼职配送员在不影响兼职配送业务的情况下，能够提供的调度订单量，例如：在目标区域的第一时段时，假设兼职配送员的订单量为40单，若抽出10单作为可调度订单量时，此时兼职配送员的订单量变为30，这是兼职配送业务没有收到严重影响。
在本申请实施例中，可以通过预设的兼职配送员的历史数据模型，计算所述可调度订单量。所述历史数据模型可以通过在过往配送业务运营时，收集的各种配送业务数据，根据所述各种配送业务数据所建立的历史数据模型，用于计算或预测所述可调度订单量，骑手建立历史数据模型的方式可以包括但不限于范式建模法(Third Normal Form，3NF)、维度建模法或实体建模法等，也可以使用仿真等技术方式，具体此处不做限定。
203、获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量。
根据上述步骤202中获取所述可调度订单量之后，还会获取所述专职配送员在所述目标区域内第一时段的实际订单量；每个时间段客户在所述目标区域内第一时段实际配送的具体需求是一个动态的需求，所以所述实际订单量与所述计划订单量往往是具有出入的。
在本申请实施例中，实际订单量的获取可以是通过包括但不限于语音电话、手机的应用程序、应用程序中的小程序或者互联网等方式上收到客户的实时配送需求而获取到的实际配送订单量。
204、若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量。
所述可接受订单量为所述专职配送员具体能够接受的订单量，例如，假设所述专职配送员在所述目标区域的第一时段内时所述实际订单量为10件，所述计划订单量为20件，即此时可接受的订单量可以为20-10＝10件，此时这10件订单量可作为最大的可接受订单量，所述可接受订单量的范围可以为[0,10]。
根据上述步骤203中获取的实际订单量可分为三种情况，具体如下：
(1)所述实际订单量大于所述计划订单量
若当天因为特殊原因或者突发情况，所述实际订单量大于所述计划订单量时，即实际需要配送的快件超出了专职配送员的配送能力，此时可以通过调整所述目标区域内所述第一时段的兼职配送员的配送时薪，或者从其他区域派遣兼职配送员，来增加所述目标区域内在所述第一时段的兼职配送员的在岗率，以满足配送业务的稳定性。
(2)所述实际订单量等于所述计划订单量
若所述实际订单量等于所述计划订单量时，即实际需要配送的快件等于所述专职配送员的配送能力，此时不需要订单调度。
(3)所述实际订单量小于所述计划订单量
若所述实际订单量小于所述计划订单量时，即专职配送员的配送能力没有达到最大化时，可以将所述目标区域内在所述第一时段的部分兼职配送员的配送订单调度给所述专职配送员；此时所述实际订单量与所述计划订单量的差值区间可以确定为所述可接收订单量。
示例性的，若所述目标区域内所述第一时段的所述实际订单量为10单，所述计划订单量为20单，此时确定所述可接收订单量的最大值则为20-10＝10单，最小值则为0单，所述差值区间为[0,10]，即可以确定所述差值区间的任意整数值作为所述可接收订单量。
205、根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
在实际应用场景中，上述步骤202中获取的所述可调度订单量和上述步骤204中获取的所述可接收订单量大多情况下两个订单量的数量不相等，此时可以根据所述可接受订单量与所述可调度订单量两个不同的数据确定一个范围区间，所述范围区间的整数可以作为所述最终调度的订单量。
示例性的，若所述可接受订单量小于所述可调度订单量时，确定所述可接受订单量为最终调度订单量，例如所述可调度订单量为30，所述可接受订单量为50时，所述范围区间为[30,50]，其中所述范围区间内的整数可以作为所述最终调度订单量，例如31、42、47等。优选地，可以将范围区间的最大值50，也就是所述可接受订单量作为所述最终调度的订单量。
示例性的，若所述可接受订单量大于所述可调度订单量时，确定所述可调度订单量为最终调度订单量，例如所述可调度订单量为37，所述可接收订单量为18时，所述范围区间为[18,37]，其中所述范围区间内的整数可以作为所述最终调度订单量，例如22、27、35等。优选地，可以将范围区间的最大值37，也就是所述可调度订单量作为所述最终掉地的订单量。
本申请实施例中在现有技术中无法解决兼职配送人员不在岗时无法保证配送效率的前提下，通过专职配送员的标准配送效率，获取专职配送员计划订单量，在根据实际的情况获得实际订单量与计划订单量的差值，获取专职配送员可接收订单量，再通过获取兼职配送员可调度的订单量，确定最终调度订单量，再将最终订单量从兼职配送员调度给专职配送员，在失去部分订单后也基本不影响兼职配送员的业务，即能保证了配送环节的整体稳定性，同时也增加了专职配送员的配送效率。
如图3所示，在本申请一些实施方式中，所述获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量，可以包括如下步骤301～304：
301、获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率。
本步骤中获取所述的标准配送效率可以通过历史的平均数据取样获得，也可以通过人工预先设定。其中，所述标准配送效率为单位时间具体能配送多少订单的量，其中单位时间出现变化也可以进行相应的换算。例如，所述标准配送效率为5单/1人/半个小时)，若此处单位时间由半小时变为1小时，则此处将5单/1人/半小时*(1÷0.5)＝10单/1人/1小时。
在本申请实施例中，获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率具体可以是：通过历史数据获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总时长；获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总订单量；获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总躺数；根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率。其中，所述历史数据可以为根据过往配送业务运营时收集的相应数据，例如收集在不同的历史第一时段的配送总时长，根据不同的配送总时长获取所述平均配送总时长，获取所述平均配送总时长方式，可以为通过算术平均数法或者加权平均数法等相应的计算方法得到，具体此处不做限定；同理可得所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，具体此处不做限定。
其中，优选地，根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率的方式可以按照如下公式进行计算：
所述标准配送效率＝所述第一时段÷(所述平均配送总时长÷所述平均配送总订单量)*(所述平均配送总订单量÷所述平均配送总躺数)
例如，假设所述第一时段为13：00至15：00即为2个小时，所述平均配送总时长为2个小时，所述平均配送总订单量为5单，所述平均配送总趟数为1躺，根据上述公式可得标准配送效率＝2÷(2÷5)*(5÷1)＝25单/1人/2小时，若换算成单位时间为半个小时的标准配送效率，即将25单/1人/2个小时*(0.5÷2)＝6.25单/1人/半小时。
302、获取在所述目标区域内所述第一时段的专职配送员的实际排班人数。
通常情况下，对于专职配送员，都会提前在不同时段进行排班，因此在所述目标区域的所述第一时段都有所述专职配送员的计划排班人数，由于部分突发情况或者特殊原因，如人员请假、临时排班等情况，所述实际排班人数有时不等于计划排班人数。故所述实际排班人数与所述计划排版人数则有三种情况，即所述实际排班人数小于所述计划排班人数，或所述实际排班人数等于所述计划排班人数，或所述实际排班人数大于所述计划排班人数，因此，需要根据实际情况，获取当前第一时段的实际排班人数。
303、获取在所述目标区域内所述第一时段预先设置的专职配送员的人力效率百分比。
在一般情况下，人力工作的效率为100％，所述人力工作的效率即为所述人力效率百分比，若当配送员出现感冒、意外摔伤等特殊情况时，配送的工作效率就会降低，此时人力工作的效率可能为70％，例如在正常情况下，假设单人配送一单的平均时间需要20分钟，若在非正常情况下，如配送途中扭伤，此单配送的时间花费了25分钟，则配送效率为(25-20-20)÷20*100％＝75％。因此，本步骤需要根据实际的情况获取预先设置的人力效率百分比。
304、根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量。
根据上述301、302和303步骤中获取的所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算出所述计划订单量。
优选地，根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量的方式可以采用如下公式：
所述计划订单量＝所述标准配送效率*所述实际排班人数*所述人力效率百分比。
例如，假设所述标准配送效率为4单/1人/半个小时，所述实际排班人数为5人，所述人力效率百分比为100％，则所述计划订单量＝4单/1人/半个小时*5*100％＝20单/半小时。
如图4所示，在本申请一些实施方式中，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量，可以包括如下步骤401～402：
401、通过预设的兼职配送员历史数据模型，得到在所述第一时段所述兼职配送员的平均配送总订单量。
所述获取所述平均配送总订单量可以通过多种方式获得，可以根据所述兼职配送员的历史数据模型获取所述在目标区域内所述第一时段内的多个配送总订单量，获取所述多个配送总订单量后，可以通过算术平均数法、加权平均数法等方法计算所述平均配送总订单量。
402、根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量。
所述兼职配送员的分配百分比与上述步骤303中所述的人力效率百分比的作用相同，所述分配百分比作为一个分配常数，可以根据具体的实际情况人工调整。
优选地，根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量的方式可以采用如下公式：
所述可调度订单量＝所述平均配送总订单量*所述分配百分比。
例如，若所述平均配送总订单量为60，所述分配百分比预设为40％，则，所述可调度订单量为60*40％＝24单。
如图5所述，在本申请一些实施方式中，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量之后，还可以包括如下步骤501～502：
501、对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名。
在所述目标区域内，可以根据过往各商家不同参数，进行对商家的排名，目的是为了提高候选商家能够连续的提供可调度的订单和根据不同商家的位置，优化配送路线等。
对各商家进行排名，可以包括但不限于按照各商家能够提供可调度订单数的优先顺序排名，例如若按照在目标区域内各商家在第一时段能提供的可调度订单数进行排名，则排名第一的商家为最先选取的商家提供可调度订单，排名第二的商家在排名第一的商家将可调度订单提供完之后，再提供可调度订单的商家，以此类推排名第三的商家、排名第四的商家，此处不再赘述。
示例性的，也能按照各商家能够提供所述可调度订单数的时段的多少进行排名；假设商家A能在5个时段提供可调度订单，商家B能在8个时段提供可调度订单，商家C能在7个时段提供可调度订单，以此类推可得其他的商家能提供可调度订单的时间段，此处不再赘述，则可得商家排名顺序为商家B大于商家C大于商家A。
502、按照预设排名顺序，从所述商家排名选择至少一个商家提供所述可调度订单量。
其中，所述预设的排名顺序可以参照上述步骤501中提及的按照提供可调度订单的优先顺序的商家排名顺序。例如，得到预设商家排名，所述排名顺序是按照可提供调度订单的优先度来排名，排名越高前，越优先选取可调度的订单，调度给所述专职配送员。
其中，当可以调度给所述专职配送员10件配送订单量时，若排名第一的店铺可以提供11件配送任务时，则选取所述排名第一的店铺的10件配送订单调度给所述专职配送员；若排名第一的店铺只能提供6件配送任务时，则再选取排名第二的店铺进行配送订单的调度，此时假如排名第二的店铺能提供订单量大于(10-6)件时，选取所述排名第一店铺的6件配送订单和所述排名第二店铺的4件订单一起调度给所述专职配送员，若所述第二店铺能提供的订单量小于(10-6件)时，则再选取排名第三的店铺的订单进行调度，以此类推，这里不再赘述。
如图6所示，在本申请一些实施方式中，根据上述501步骤，所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名，可以包括如下步骤601～604：
601、获取所述目标区域内的各商家在不同时段能够提供的可调度订单数。
所述商家排名可以包括但不限于通过过往的运营数据收集历史各商家在不同时间段的单量，即可得到平均状态下每个时间段能提供所述可调度订单的单量和可具体提供所述单量的各商家。
此时，可以将削峰填谷的策略作为提供调度订单的策略，所述削峰填谷的策略为将从专职配送员的配送订单量最小的时段为最优先提供所述可调度订单，配送订单量最大的时间段作为优先程度最低的时段提供所述可调度订单，例如：可以根据不同时段的各商家的单量进行优先顺序的排序，所述目标区域的单量的计算方法可以为：商家单量＝(专职配送员在某时段的单量+兼职配送员在某时段的单量)*单量百分比，所述单量百分比可以根据人工进行设定。
若根据所述单量公式计算可得出不同的单量，从而对优先度进行排序；例如，假设单量百分比此处为40％，在第一时段的专职配送员的单量为20，兼职配送员的单量为10时，此时商家单量A＝(20+10)*40％＝12件；假设在第二时段专职配送员的单量为24，兼职配送员的单量为8时，此时可得商家单量B＝(24+12)*40％＝14.4，此时可以按照四舍五入的方式取整数为14件，按照此排序方法依次可以类推得到第三时段，第四时段的该商家单量，此处不再赘述；因此可得14件大于12件，此时所述该商家在第二时段则为这两个时间段的波峰时间段，第一时段为这两个时间段的波谷时间段，所以，这里可对商家在第二时段和在第一时段的单量做出优先度排名。
602、获取所述目标区域内的各商家的物流成本。
所述商家排名可以包括但不限于通过过往的运营数据收集历史各商家的历史配送成本，所述配送成本至少可以包括配送的时间成本，配送的费用成本等；例如配送的时间越长，时间成本越高；配送的越远，配送员所使用的交通工具耗费的能源成本越高等。假设按照时间成本进行各商家的排序，例如商家A在第一时段内平均每一单的配送时间为20分钟，商家B在第一时段平均每一单的配送时间为18分钟，商家C在第一时段平均每一单的配送时间为23分钟，则排序顺序为商家B大于商家A大于商家C。
603、获取所述目标区域内的各商家能够持续提供的可调度订单数的连续最大时段数。
所述商家排名可以包括但不限于通过过往的运营数据收集历史各商家的历史可调度订单数的连续最大时段数，假设商家A能平均连续三个时段一直提供5件可调度订单数，商家B能平均连续五个时段一直提供5件可调度订单数，商家C能平均连续两个时段一直提桶5件可调度订单数，则可得排序顺序为商家B大于商家A大于商家C；假如商家A能平均三个时段一直提供5件可调度订单数，商家B能平均连续六个时段提供4件可调度订单数，商家C能平均连续四个时段提供3个可调度订单数，则商家A＝5*3＝15，商家B＝6*4＝24，商家C＝4*3＝12，则可得排序顺序为商家B大于商家A大于商家C。
604、根据所述可调度订单数、所述物流成本和所述连续最大时段数，对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名。
可以根据上述三种情况综合对不同的商家进行排名，得到所述商家排名。假设按照上述削峰填谷的方式进行商家排名，得到商家A大于商家C大于商家B；同时按照上述物流成本对上述商家进行排名，得到商家A大于商家B大于商家C；又同时按照上述所述连续最大时间段进行商家排名，得到商家B大于商家C大于商家A，此时由于商家A在三项排名中，两项排名中均排第一，所以综合排名可将商家A排第一顺位；商家B在三项排名中，两项排名第二，所以综合排名可将商家B排在第二顺位；商家C在三项排名中，两项排名第三，所以可将商家C在三项排名中排在第三顺位，所以综合可得商家A大于商家B大于商家C，其余情况以此类推，此处不再赘述。
如图7所示，在本申请一些实施方式中，所述若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量，可以包括如下步骤701～702：
701、计算所述实际订单量与所述计划订单量的差值。
如上述实施中描述的步骤204中所述差值区间，根据所述差值区间计算出所述差值。其中，所述差值取所述差值区间中最大的差值。
702、将所述差值作为所述专职配送员在所述目标区域内的第一时段的可接受订单量。
若将所述最大的差值作为所述可接收的订单量，可以最大程度将订单调度给所述专职配送员，以此达到专职配送员的配送效率的最大化。
为了更好的实现本申请实施例订单调度的方法，在所述订单调度的方法基础之上，本申请实施例中还提供了一种订单调度的装置，如图8所示，所述订单调度的装置800包括：
801、第一获取模块，用于获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
802、第二获取模块，用于获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
803、第三获取模块，用于获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
804、第一确定模块，用于若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
805、第二确定模块，用于根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
本实施例中通过第一获取模块801、第二获取模块802和第三获取模块803可以获取专职配送员的可配送的计划订单量、兼职配送员的可调度订单量和专职配送员的实际订单量，第一确定模块804和第二确定模块805可以确定专职配送员的可接受订单量和确定最终可调度的订单量，由于在实际配送过程中兼职配送人员不在岗时无法保证配送效率的前提下，通过专职配送员的标准配送效率，获取专职配送员计划订单量，在根据实际的情况获得实际订单量与计划订单量的差值，获取专职配送员可接收订单量，再通过获取兼职配送员可调度的订单量，确定最终调度订单量，再将最终订单量从兼职配送员调度给专职配送员，在失去部分订单后也不会完全影响兼职配送员的业务，即能保证了配送环节的整体稳定性，同时也增加了专职配送员的配送效率。
在本申请一些实施方式中，所述第一获取模块801具体用于：
获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率；
获取在所述目标区域内所述第一时段的专职配送员的实际排班人数；
获取在所述目标区域内所述第一时段预先设置的专职配送员的人力效率百分比；
根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第一获取模块801具体用于：
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总时长；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总订单量；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总躺数；
根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率。
在本申请一些实施方式中，所述第二获取模块802具体用于：
通过预设的兼职配送员历史数据模型，得到在所述第一时段所述兼职配送员的平均配送总订单量；
根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第三获取模块803具体用于：
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第一确定模块804具体用于：
计算所述实际订单量与所述计划订单量的差值；
将所述差值作为所述专职配送员在所述目标区域内的第一时段的可接受订单量。
在本申请一些实施方式中，所述第二确定模块805具体用于：
若所述可接受订单量小于所述可调度订单量时，确定所述可接受订单量为最终调度订单量；
若所述可接受订单量大于所述可调度订单量时，确定所述可调度订单量为最终调度订单量。
另一方面，本申请实施例还提供一种计算机设备，其集成了本申请实施例所提供的任意一种订单调度的装置。如图9所示，其示出了本申请实施例所示涉及的计算机设备结构示意图，具体来讲：
该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器901、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器902、电源903和输入单元904等部件。本领域技术人员可以理解，图9中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器901是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器902内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器902内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器901可包括一个或多个处理核心；处理器901可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，优选的，处理器901可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器901中。
存储器902可用于存储软件程序以及模块，处理器901通过运行存储在存储器902的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器902可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器902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、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器902还可以包括存储器控制器，以提供处理器901对存储器902的访问。
计算机设备还包括给各个部件供电的电源903，优选的，电源903可以通过电源管理系统与处理器901逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源903还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该计算机设备还可包括输入单元904，该输入单元904可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器901会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器902中，并由处理器901来运行存储在存储器902中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本申请实施例所提供的任一种订单调度的方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
以上对本申请实施例所提供的订单调度的方法、装置及存储介质进行了详细介绍，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核心思想；同时，对于本领域的技术人员，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。

Claims (12)

1.一种订单调度的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
2.根据权利要求1所述的订单调度的方法，其特征在于，所述获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量，包括：
获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率；
获取在所述目标区域内所述第一时段的专职配送员的实际排班人数；
获取在所述目标区域内所述第一时段预先设置的专职配送员的人力效率百分比；
根据所述标准配送效率、所述实际排班人数和所述人力效率百分比，计算所述计划订单量。
3.根据权利要求2所述的订单调度的方法，其特征在于，所述获取所述专职配送员的在所述目标区域内单位时段内的标准配送效率，包括：
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总时长；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总订单量；
获取在所述目标区域内所述第一时段的所述专职配送员的平均配送总躺数；
根据所述平均配送总时长、所述平均配送总订单量和所述平均配送总躺数，计算所述标准配送效率。
4.根据权利要求1所述的订单调度的方法，其特征在于，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量，包括：
通过预设的兼职配送员历史数据模型，得到在所述第一时段所述兼职配送员的平均配送总订单量；
根据所述平均配送总订单量和预设的兼职配送员的分配百分比，计算所述可调度订单量。
5.根据权利要求4所述的订单调度的方法，其特征在于，所述获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量之后，所述方法还包括：
对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名；
按照预设排名顺序，从所述商家排名选择至少一个商家提供所述可调度订单量。
6.根据权利要求5所述的订单调度的方法，其特征在于，所述对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名，包括：
获取所述目标区域内的各商家在不同时段能够提供的可调度订单数；
获取所述目标区域内的各商家的物流成本；
获取所述目标区域内的各商家能够持续提供的可调度订单数的连续最大时段数；
根据所述可调度订单数、所述物流成本和所述连续最大时段数，对所述目标区域内能够提供所述可调度订单量的各商家进行排序，得到商家排名。
7.根据权利要求1所述的订单调度的方法，其特征在于，所述根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量，包括：
计算所述实际订单量与所述计划订单量的差值；
将所述差值作为所述专职配送员在所述目标区域内的第一时段的可接受订单量。
8.根据权利要求1所述的订单调度的方法，其特征在于，所述根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量，包括：
若所述可接受订单量小于所述可调度订单量时，确定所述可接受订单量为最终调度订单量；
若所述可接受订单量大于所述可调度订单量时，确定所述可调度订单量为最终调度订单量。
9.根据权利要求8所述的订单调度的方法，其特征在于，所述根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量之后，所述方法还包括：
调度所述最终调度订单量从所述兼职配送员到所述专职配送员。
10.一种订单调度的装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取目标区域内专职配送员在第一时段的可配送的计划订单量；
第二获取模块，用于获取所述目标区域内兼职配送员在所述第一时段的可调度订单量；
第三获取模块，用于获取所述目标区域内在所述第一时段所述专职配送员可配送的实际订单量；
第一确定模块，用于若所述实际订单量小于所述计划订单量时，根据所述实际订单量与所述计划订单量，确定所述目标区域内在所述第一时段专职配送员的可接受订单量；
第二确定模块，用于根据所述可接受订单量与所述可调度订单量，确定在所述第一时段调度给所述专职配送员的最终调度订单量。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1至9中任一项所述的订单调度的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1至9任一项所述的订单调度的方法中的步骤。
CN202110179979.3A 2021-02-08 2021-02-08 订单调度的方法、装置、设备及存储介质 Active CN112862319B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110179979.3A CN112862319B (zh) 2021-02-08 2021-02-08 订单调度的方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110179979.3A CN112862319B (zh) 2021-02-08 2021-02-08 订单调度的方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112862319A true CN112862319A (zh) 2021-05-28
CN112862319B CN112862319B (zh) 2023-10-03

Family

ID=75989520

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110179979.3A Active CN112862319B (zh) 2021-02-08 2021-02-08 订单调度的方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112862319B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113435778A (zh) * 2021-07-14 2021-09-24 北京沃东天骏信息技术有限公司 订单数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113780650A (zh) * 2021-09-06 2021-12-10 杭州拼便宜网络科技有限公司 运力锁定方法、装置、设备和存储介质

Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130090965A1 (en) * 2011-10-11 2013-04-11 Mobiwork, Llc Real time customer access to location, arrival and on-site time data
CN104915819A (zh) * 2015-06-04 2015-09-16 江苏辉源供应链管理有限公司 基于生产计划的车辆调配方法
CN107220789A (zh) * 2017-05-15 2017-09-29 浙江仟和网络科技有限公司 一种物流配送调度方法及系统
CN107464034A (zh) * 2017-06-28 2017-12-12 北京小度信息科技有限公司 订单处理方法和装置
CN107480845A (zh) * 2017-06-07 2017-12-15 北京小度信息科技有限公司 订单配送方法及装置
CN107886245A (zh) * 2017-11-10 2018-04-06 北京小度信息科技有限公司 订单推送方法和装置
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
WO2018074851A1 (ko) * 2016-10-18 2018-04-26 주식회사 우아한형제들 배달주문 분배시스템 및 방법
CN109214739A (zh) * 2017-07-04 2019-01-15 北京小度信息科技有限公司 订单处理方法及装置
CN110288421A (zh) * 2019-05-10 2019-09-27 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单处理方法、装置、服务器、终端和存储介质
CN110348678A (zh) * 2019-05-31 2019-10-18 口碑(上海)信息技术有限公司 配送资源的调度及针对菜品配送的资源调度方法及装置
CN110796402A (zh) * 2018-08-03 2020-02-14 阿里巴巴集团控股有限公司 订单批次调度方法、装置及计算机系统
CN111242349A (zh) * 2019-12-30 2020-06-05 北京顺达同行科技有限公司 配送员调度方法、装置、可读存储介质和计算机设备
CN111915072A (zh) * 2020-07-20 2020-11-10 上海燕汐软件信息科技有限公司 一种快递员出勤量预测方法、装置、设备
CN111950959A (zh) * 2017-06-27 2020-11-17 北京星选科技有限公司 订单调度方法及装置

Patent Citations (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130090965A1 (en) * 2011-10-11 2013-04-11 Mobiwork, Llc Real time customer access to location, arrival and on-site time data
CN104915819A (zh) * 2015-06-04 2015-09-16 江苏辉源供应链管理有限公司 基于生产计划的车辆调配方法
WO2018074851A1 (ko) * 2016-10-18 2018-04-26 주식회사 우아한형제들 배달주문 분배시스템 및 방법
CN107220789A (zh) * 2017-05-15 2017-09-29 浙江仟和网络科技有限公司 一种物流配送调度方法及系统
CN107480845A (zh) * 2017-06-07 2017-12-15 北京小度信息科技有限公司 订单配送方法及装置
CN111950959A (zh) * 2017-06-27 2020-11-17 北京星选科技有限公司 订单调度方法及装置
CN107464034A (zh) * 2017-06-28 2017-12-12 北京小度信息科技有限公司 订单处理方法和装置
CN109214739A (zh) * 2017-07-04 2019-01-15 北京小度信息科技有限公司 订单处理方法及装置
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
CN107886245A (zh) * 2017-11-10 2018-04-06 北京小度信息科技有限公司 订单推送方法和装置
CN110796402A (zh) * 2018-08-03 2020-02-14 阿里巴巴集团控股有限公司 订单批次调度方法、装置及计算机系统
CN110288421A (zh) * 2019-05-10 2019-09-27 拉扎斯网络科技（上海）有限公司 订单处理方法、装置、服务器、终端和存储介质
CN110348678A (zh) * 2019-05-31 2019-10-18 口碑(上海)信息技术有限公司 配送资源的调度及针对菜品配送的资源调度方法及装置
CN111242349A (zh) * 2019-12-30 2020-06-05 北京顺达同行科技有限公司 配送员调度方法、装置、可读存储介质和计算机设备
CN111915072A (zh) * 2020-07-20 2020-11-10 上海燕汐软件信息科技有限公司 一种快递员出勤量预测方法、装置、设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杜宁;苏彩;: "校园快递"最后一公里"配送新模式研究――以青岛黄海学院为例", 南方农机, no. 08, pages 243 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113435778A (zh) * 2021-07-14 2021-09-24 北京沃东天骏信息技术有限公司 订单数据的处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113780650A (zh) * 2021-09-06 2021-12-10 杭州拼便宜网络科技有限公司 运力锁定方法、装置、设备和存储介质
CN113780650B (zh) * 2021-09-06 2024-03-26 杭州拼便宜网络科技有限公司 运力锁定方法、装置、设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN112862319B (zh) 2023-10-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10289190B2 (en) Power management and priority charging assignments
US11216059B2 (en) Dynamic tiering of datacenter power for workloads
CN106453146B (zh) 私有云计算资源的分配方法、系统、设备和可读存储介质
CN106104954A (zh) 蓄电池共用系统、信息处理装置、蓄电池共用方法、和记录蓄电池共用程序的记录介质
CN112862319B (zh) 订单调度的方法、装置、设备及存储介质
WO2017171123A1 (ko) 수요관리사업자의 경제성 dr 입찰을 위한 최적 분산자원 선택 및 구성 방법
WO2023050779A1 (zh) 预约服务的数量分析方法、装置、设备及存储介质
CN115796399B (zh) 基于电力物资的智能调度方法、装置、设备及存储介质
CN114724694B (zh) 医疗资源处理方法、装置及可读存储介质
Juul et al. Real-time scheduling of electric vehicles for ancillary services
CN111695842A (zh) 配送方案确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质
CN115220900A (zh) 一种基于作业功耗预测的节能调度方法及系统
Wang et al. Multi-agent reinforcement learning based distributed renewable energy matching for datacenters
CN106209433B (zh) 一种云环境下面向架构的应用系统节能部署装置
Wang et al. Day-ahead emission-aware resource planning for data center considering energy storage and batch workloads
JPWO2017149617A1 (ja) 制御装置、需給調整制御装置、蓄電装置、出力制御装置、需給調整システム、制御方法、需給調整方法及びプログラム
KR102350298B1 (ko) 에너지 관리 시스템 및 그 관리 방법
CN110262880A (zh) 一种面向分布式数据中心能耗开销优化的作业调度方法
D'hulst et al. Frequency restoration reserves: Provision and activation using a multi-agent demand control system
CN108429704A (zh) 一种节点资源分配方法及装置
Rakotonirainy et al. Considering fairness in the load shedding scheduling problem
CN112990628A (zh) 分拣设备调度方法、装置及计算机可读存储介质
CN112801437A (zh) 分拣设备调度方法、装置、电子设备及存储介质
CN111144743A (zh) 资源调配方法、装置、服务器以及计算机可读存储介质
Wang et al. On time-sensitive revenue management in green data centers

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