CN113033905A - 路线分配方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

路线分配方法及装置、电子设备、存储介质 Download PDF

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CN113033905A
CN113033905A CN202110365357.XA CN202110365357A CN113033905A CN 113033905 A CN113033905 A CN 113033905A CN 202110365357 A CN202110365357 A CN 202110365357A CN 113033905 A CN113033905 A CN 113033905A
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Abstract

本申请提供一种路线分配方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取多条行驶路线和多个服务方标识；针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定所有服务方标识的历史履约参数的总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。本申请方案可在全局最优的情况下为服务方标识分配路线，从而提升服务方标识与路线之间的匹配程度，提高了服务效率。

Description

路线分配方法及装置、电子设备、存储介质
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域，特别涉及一种路线分配方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
服务方受网站指派为受众方提供服务。网站在派遣服务方时，可以根据受众方所在区域，对受众方进行排线。所谓排线是指按照一定规则或算法将距离相近的受众方划分到一起，划分到一起的受众方属于同一路线。完成排线后，为每个服务方分配路线，即对于具体路线，指定由一个服务方为路线上若干受众方提供服务。
每日排线结果存在差异，路线变动频繁。若网站为服务方随机分配路线，则无法为服务方提供最佳分配方案，导致服务效率低下。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种路线分配方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，用于提升服务方与路线之间的匹配程度，从而提高服务效率。
一方面，本申请提供了一种路线分配方法，包括：
获取多条行驶路线和多个服务方标识；
针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每条行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；
根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
在一实施例中，所述分别计算所述服务方标识与每条行驶路线进行搭配时的历史履约参数，包括：
针对每条行驶路线，计算所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数；
根据所述行驶路线对应的总履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数。
在一实施例中，所述针对每条行驶路线，计算所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数，包括：
针对每条行驶路线，根据所述行驶路线对应的受众方标识，获取指定时段内所述服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数；
根据所述服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数。
在一实施例中，所述根据所述行驶路线对应的总履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数，包括：
获取所述行驶路线对应的团长数量；
根据所述行驶路线对应的总履约次数以及团长数量，计算得到平均履约次数；
将所述平均履约次数作为所述服务方标识和所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数。
在一实施例中，所述根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定所有服务方标识的历史履约参数的总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线，包括：
根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，构造所述历史履约参数总和的目标函数、所述目标函数中指示函数的约束条件；其中，所述指示函数指示每个服务方标识的行驶路线分配结果；
在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，并以所述最大值对应指示函数的函数值确定为每个服务方标识分配的行驶路线。
在一实施例中，所述在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，包括：
通过整数规划算法在所述约束条件的基础上，对所述目标函数进行求解，获得所述最大值。
在一实施例中，在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，包括：
以所述多条行驶路线和所述多个服务方标识作为顶点，以所述历史履约参数作为所述服务方标识与所述行驶路线之间的权重，构建带权二分图；
计算所述带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值。
在一实施例中，所述计算所述带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值，包括：
基于广度优先搜索BFS算法或深度优先搜索DFS算法，计算所述最大权重匹配问题的最大权重值。
在一实施例中，所述计算所述带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值，包括：
基于KM算法计算所述最大权重匹配问题的最大权重值。
另一方面，本申请还提供了一种路线分配装置，包括：
获取模块，用于获取多条行驶路线和多个服务方标识；
计算模块，用于针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；
分配模块，用于根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
进一步的，本申请还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行上述路线分配方法。
另外，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成上述路线分配方法。
本申请方案，在计算出每一行驶路线和每一服务方标识之间的历史履约参数之后，可以在满足历史履约参数总和最大的情况下，确定分配给各服务方标识唯一的行驶路线；通过上述措施，可以根据行驶路线与服务方标识之间的历史履约参数评估履约的成功率，并在全局最优的情况下为服务方标识分配路线，整体提升了服务方与路线之间的匹配程度，降低了履约违规风险，提高了服务效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请一实施例提供的路线分配方法的应用场景示意图；
图2为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图；
图3为本申请一实施例提供的路线分配方法的流程示意图；
图4为本申请一实施例提供的排线结果示意图；
图5为本申请一实施例提供的历史履约参数的计算方法的流程示意图；
图6为本申请一实施例提供的服务方-路线带权二分图示意图；
图7为本申请另一实施例提供的路线分配方法的流程示意图；
图8为本申请一实施例提供的路线分配装置的框图。
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描述。
相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
图1为本申请实施例提供的配送路线的分配方法的应用场景示意图。如图1所示，该应用场景包括服务端20、服务端30和服务端40；服务端20、服务端30和服务端40均可以是服务器、服务器集群或云计算中心，服务端20可以向服务端30提供每日排线结果(包括多条行驶路线)，服务端40可以向服务端30提供每日可提供服务的服务方的服务方标识；服务端30可以为各服务方标识分配行驶路线。
如图2所示，本实施例提供一种电子设备1，包括：至少一个处理器11和存储器12，图2中以一个处理器11为例。处理器11和存储器12通过总线10连接，存储器12存储有可被处理器11执行的指令，指令被处理器11执行，以使电子设备1可执行下述的实施例中方法的全部或部分流程。在一实施例中，电子设备1可以是上述服务端30，用于执行路线分配方法。
存储器12可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Red-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序可由处理器11执行以完成本申请提供的路线分配方法。
参见图3，为本申请一实施例提供的路线分配方法的流程示意图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤310-步骤330。
步骤310：获取多条行驶路线和多个服务方标识。
其中，行驶路线为服务方前往受众方的路线，可由多个划分到一起的受众对应的受众方标识构成；受众方标识用于指示唯一的受众方，可以是预先为受众方分配的编号。示例性的，行驶路线可以是商品配送路线，由多个划分到一起的团长(团购发起人)对应的团长标识构成。参见图4，为本申请一实施例提供的排线结果示意图，如图4所示，方框内相同序号表示位置相近而被划分到同一行驶路线的团长。
服务方标识用于指示唯一的服务方，可以是预先为服务方分配的编号。示例性的，在商品配送场景中，服务方为司机，服务方标识为司机标识。
服务端30在每日分配路线之前，可以获取当日待提供服务的行驶路线，以及当日可提供服务的服务方对应的服务方标识。例如，服务端30可以从执行排线任务的服务端20获取行驶路线，从管理服务方数据的服务端40获取服务方标识。
步骤320：针对每个服务方标识，分别计算服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数。
其中，历史履约参数可以用于表征服务方标识与行驶路线搭配时，服务方标识指示服务方的历史履约可靠性。
服务端30可以依据多个服务方标识和多条行驶路线，构建多个服务方标识-行驶路线组合，每一服务方标识-行驶路线组合包含一个服务方标识和一个行驶路线。服务端30可以针对每个服务方标识-行驶路线组合，分别计算历史履约参数，从而得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数。
步骤330：根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
服务端30可以从上述多个服务方标识-行驶路线组合中选择多个服务方标识-行驶路线组合，使得筛选出的多个服务方标识-行驶路线组合中服务方标识和行驶路线均只出现一次，且服务方标识-行驶路线组合对应的历史履约参数的总和最大。此时，筛选出的服务方标识-行驶路线组合中的行驶路线为分配给组合中服务方标识的行驶路线。
通过上述措施，可以依据表征履约可靠性的历史履约参数为服务方分配行驶路线，并可在历史履约参数最大，也就是全局最优的情况下确定分配给各服务方标识的行驶路线，从而在整体上提升服务方和为路线上受众方提供服务的履约可靠性，提高了服务效率。
在一实施例中，参见图5，为本申请一实施例提供的历史履约参数的计算方法的流程示意图，如图5所示，服务端30执行步骤320，针对任一服务方标识，计算该服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数时，可以执行如下步骤321-步骤322。
步骤321：针对每条行驶路线，计算服务方标识与行驶路线进行搭配时的总履约次数。
服务端30可以从历史履约数据库中，获取服务方标识与行驶路线进行搭配时的总履约次数。其中，历史履约数据库可以位于本地或其它服务端；总履约次数为服务方标识指示服务方在行驶路线上的服务次数。示例性的，在配送场景中，总履约次数为司机在行驶路线上总的配送次数。
步骤322：根据行驶路线对应的总履约次数，计算得到服务方标识与行驶路线进行搭配时的历史履约参数。
在获得行驶路线对应的总履约次数之后，服务端30可以对该总履约次数进行处理，从而得到服务方标识与行驶路线进行搭配时的历史履约参数。在一实施例中，服务端30可以直接将总履约次数作为历史履约参数。在另一实施例中，服务端30可以在获得每个服务方标识与每一行驶路线搭配时的总履约次数之后，对总履约次数进行归一化处理，从而得到历史履约参数。归一化处理可通过如下公式(1)来表示：
Figure BDA0003006431570000091
其中，wij表示第j个服务方标识与第i条行驶路线搭配时的历史履约参数；TotalDelivery[i,j]表示第j个服务方标识与第i条行驶路线搭配时的总履约次数；TotalDeliverymax表示所有服务方标识与所有行驶路线搭配时总履约次数的最大值；TotalDeliverymin表示所有服务方标识与所有行驶路线搭配时总履约次数的最小值。
在一实施例中，服务端30在执行步骤321时，可以针对每条行驶路线，根据行驶路线对应的受众方标识，获取指定时段内服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数。其中，指定时段可以基于经验预配置，示例性的，可以将执行当前路线分配任务之前一个月作为指定时段。
服务端30可以从历史履约数据库中，获取指定时段内服务方标识与每一行驶路线上每个受众方标识之间的历史履约数据，并统计得到服务方标识与各受众方标识之间的历史履约次数。这里，历史履约数据库可以记录每一服务方标识的履约数据，履约数据可以包括服务时间、接受服务的受众方对应的受众方标识。
服务端30可以根据服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数，计算得到服务方标识与行驶路线进行搭配时的总履约次数。可通过如下公式(2)表示在一条行驶路线上的总履约次数：
Figure BDA0003006431570000101
其中，TotalDelivery[i,j]表示第j个服务方给第i条行驶路线上所有受众方的总履约次数；Kj表示行驶路线上受众方总数；Delivery[i,j,k]表示第j个服务方给第i条行驶路线上第k个受众方的历史履约次数。
在一实施例中，服务端30在执行步骤322时，可以获取行驶路线对应的受众方数量。针对每条行驶路线，服务端30可以对行驶路线上的受众方标识的数量进行统计，从而得到受众方标识数量，也就是受众方数量。
服务端30可以根据行驶路线对应的总履约次数以及受众方数量，计算得到平均履约次数。可通过如下公式(3)表示在一条行驶路线上平均履约次数：
wij＝TotalDelivery[i,j]/Kj (3)
其中，wij表示第j个服务方在第i条行驶路线上的平均履约次数；TotalDelivery[i,j]表示第j个服务方给第i条行驶路线上所有受众方的总履约次数；Kj表示行驶路线上受众方数量。
若在指定时段内服务方标识与行驶路线上所有受众方标识均无履约数据，则在该行驶路线上服务方标识对应的总履约次数为0，平均履约次数为0。
服务端30可以将服务方标识在任一行驶路线上的平均履约次数，作为服务方标识和该行驶路线搭配时的历史履约参数。服务端30可以对每一服务方标识和每一行驶路线分别进行计算，从而得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数。示例性的，服务端对M个服务方标识和M个行驶路线计算历史履约参数，可得到共计M*M个历史履约参数。
通过上述措施，以平均履约次数作为历史履约参数，可以更准确地评估不同服务方标识搭配不同行驶路线时的可靠程度，有助于后续获得更好的分配结果，提升服务方为行驶路线上受众方的服务效率。
在一实施例中，服务端30在执行步骤330为每个服务方标识分配行驶路线时，可以根据每个服务标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，构造历史履约参数总和的目标函数、目标函数中指示函数的约束条件。指示函数指示每个服务方标识的行驶路线分配结果。
目标函数可通过如下公式(4)来表示：
Figure BDA0003006431570000111
其中，Z表示目标函数的函数值，表示历史履约参数总和；M为服务方标识总数和行驶路线总数；wij表示第j个服务方搭配第i条行驶路线时的历史履约参数；xij是指示函数，指示函数的函数值为1，表示行驶路线i被分配给第j个服务方，指示函数的函数值为0，表示行驶路线i未被分配给第j个服务方。
指示函数的约束条件可通过如下公式(5)和公式(6)来表示：
Figure BDA0003006431570000112
其中，公式(5)表示每个服务方标识仅会被分配一条行驶路线。
Figure BDA0003006431570000113
其中，公式(6)表示每条行驶路线仅会分配给一个服务方标识。
服务端30可以在约束条件的基础上，求解目标函数的最大值，此时，最大值表示全局履约可靠性的最大程度。在计算出目标函数的最大值后，服务端30可以根据最大值对应的指示函数的函数值，确定为每个服务方标识分配的行驶路线。由于指示函数可以说明行驶路线的分配情况，在计算出目标函数后，服务端30可以从M*M个指示函数中确定M个函数值为1的指示函数，并以函数值为1的指示函数确定行驶路线的分配结果。
在一实施例中，服务端30在求解上述目标函数时，可以通过整数规划算法，在约束条件的基础上，对目标函数进行求解，获得目标函数的最大值。其中，整数规划算法可以是处理整数规划问题的求解器。
在一实施例中，目标函数的最大值问题可以转化为带权二分图的最大权重匹配问题，此时，服务端30可以以多条行驶路线和多个服务方标识作为顶点，以历史履约参数作为服务方标识与行驶路线之间的权重，构建带权二分图。
参见图6，为本申请一实施例提供的服务方-路线带权二分图示意图，如图6所示，服务端30对行驶路线进行编号，分别定义为R1，R2，…，Ri，…，RM，并将行驶路线作为左顶点VR＝{R1，R2，…，Ri，…，RM}；服务端30对服务方标识进行编号，分别定义为D1，D2，…，Di，…，DM，并将服务方标识作为右顶点VD＝{D1，D2，…，Di，…，DM}。服务端30可以根据服务方标识搭配行驶路线时的历史履约参数，作为权重，构建带权二分图，例如R1与D1之间的权重为11，R1与D2之间的权重为18，权重值越大，表示路线与服务方标识指示的服务方之间越匹配。带权二分图G＝{V，E}，其中V＝{VR∪VD}，E＝{wij，vi∈VR，vj∈VD}，V表示带权二分图的点集，E表示带权二分图的边集。
在构建带权二分图之后，服务端可以计算带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值。在计算出最大权重值之后，可以根据最大权重值对应的匹配结果，确定分配给每一服务方标识的行驶路线。其中，匹配结果可以指示左顶点和右顶点的匹配情况。
在一实施例中，对于问题规模较小(行驶路线和服务方标识数量较少)的最大权重匹配问题，服务端在计算带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值时，可以基于BFS(BreadthFirstSearch，广度优先搜索)算法或DFS(DepthFirstSearch，深度优先搜索)算法，计算最大权重匹配问题，从而获得最大权重值。
在一实施例中，对于问题规模较大(行驶路线和服务方标识数量较多)的最大权重匹配问题，服务端在计算带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值时，可以基于KM(Kuhn and Munkres)算法，计算最大权重匹配问题，从而获得最大权重值。
对于问题规模较大的最大权重匹配问题，通过KM算法求解，可以缩短求解时间，快速获得最大权重值，从而在合理时间内确定服务方标识和行驶路线的匹配结果。
下文对一实施例中整个分配流程进行描述。
参见图7，为本申请另一实施例提供的路线分配方法的流程示意图，如图7所示，在配送场景中，服务端30可以获取当日排线结果中的多条行驶路线，并获取当日排班结果中的多个服务方标识(司机标识)。其中，每条行驶路线上包括若干受众方标识(团长标识)。针对每一司机标识，服务端30可以从历史履约数据库获取司机标识对应的履约数据，统计该司机标识与一条行驶路线搭配时，在指定时段内，该司机标识与行驶路线上所有团长标识的总履约次数。
服务端30可以依据行驶路线上团长标识数量，计算司机标识搭配行驶路线时的平均履约次数，作为历史履约参数。服务端30可以以行驶路线作为左顶点、以司机标识作为右顶点、以历史履约参数作为左顶点与右顶点之间的权重，构建带权二分图。服务端30可以通过KM算法求解带权二分图的最大权重匹配问题，获得最大权重值，并产生最大权重值对应的匹配结果。服务端30可以根据匹配结果确定分配至各司机标识的行驶路线。此时，整体上司机标识指示司机与被分配的行驶路线上团长的熟悉程度最高，可以最快与团长接触并完成配送工作，整体服务效率达到最大。
此外，后续服务端30可以根据司机标识指示司机在当日的履约情况，在历史履约数据库更新司机标识对应的履约数据。
图8是本发明一实施例的一种配送路线的分配装置，如图8所示，该装置可以包括：
获取模块810，用于获取多条行驶路线和多个服务方标识；
计算模块820，用于针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；
分配模块830，用于根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述配送路线的分配方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种路线分配方法，其特征在于，包括：
获取多条行驶路线和多个服务方标识；
针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每条行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；
根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述服务方标识与每条行驶路线进行搭配时的历史履约参数，包括：
针对每条行驶路线，计算所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数；
根据所述行驶路线对应的总履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对每条行驶路线，计算所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数，包括：
针对每条行驶路线，根据所述行驶路线对应的受众方标识，获取指定时段内所述服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数；
根据所述服务方标识与每个受众方标识之间的历史履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的总履约次数。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述行驶路线对应的总履约次数，计算得到所述服务方标识与所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数，包括：
获取所述行驶路线对应的团长数量；
根据所述行驶路线对应的总履约次数以及团长数量，计算得到平均履约次数；
将所述平均履约次数作为所述服务方标识和所述行驶路线进行搭配时的历史履约参数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定所有服务方标识的历史履约参数的总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线，包括：
根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，构造所述历史履约参数总和的目标函数、所述目标函数中指示函数的约束条件；其中，所述指示函数指示每个服务方标识的行驶路线分配结果；
在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，并以所述最大值对应指示函数的函数值确定为每个服务方标识分配的行驶路线。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，包括：
通过整数规划算法在所述约束条件的基础上，对所述目标函数进行求解，获得所述最大值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述约束条件的基础上求解所述目标函数的最大值，包括：
以所述多条行驶路线和所述多个服务方标识作为顶点，以所述历史履约参数作为所述服务方标识与所述行驶路线之间的权重，构建带权二分图；
基于广度优先搜索BFS算法、深度优先搜索DFS算法或KM算法，计算所述带权二分图的最大权重匹配问题的最大权重值。
8.一种路线分配装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多条行驶路线和多个服务方标识；
计算模块，用于针对每个服务方标识，分别计算所述服务方标识与每一行驶路线进行搭配时的历史履约参数，得到每一服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数；
分配模块，用于根据每个服务方标识搭配不同行驶路线时的历史履约参数，确定当所有服务方标识分别搭配唯一行驶路线的历史履约参数总和最大时，每个服务方标识对应分配的行驶路线。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任意一项所述的路线分配方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以完成权利要求1-7任意一项所述的路线分配方法。
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