CN113255997A - 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质 - Google Patents

智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113255997A
CN113255997A CN202110565722.1A CN202110565722A CN113255997A CN 113255997 A CN113255997 A CN 113255997A CN 202110565722 A CN202110565722 A CN 202110565722A CN 113255997 A CN113255997 A CN 113255997A
Authority
CN
China
Prior art keywords
dispatching
delivery
order
dispatch
orders
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
CN202110565722.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113255997B (zh
Inventor
王亨
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.)
Ningbo Qiji Information Technology Co ltd
Original Assignee
Jishan Cloud Technology Wuhan 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 Jishan Cloud Technology Wuhan Co ltd filed Critical Jishan Cloud Technology Wuhan Co ltd
Priority to CN202110565722.1A priority Critical patent/CN113255997B/zh
Publication of CN113255997A publication Critical patent/CN113255997A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113255997B publication Critical patent/CN113255997B/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
    • G06Q10/04—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
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G06Q10/025—Coordination of plural reservations, e.g. plural trip segments, transportation combined with accommodation
    • 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

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (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

本发明公开提供的智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质，该智慧物流运输路径规划方法包括：获取该派送人员派送订单的数量；获取各派送订单对应的基本信息；获取各派送物流点对应的信息；获取各派送人员对应的信息；对各派送订单对应的派送时长进行预估；获取紧急派送订单对应的信息；对各派送订单的顺序和路线进行分析；将分析的各派送订单对应的派送顺序和派送优选路径发送至该派送人员；本发明通过该方法有效的解决了现有的同城物流运输路径规划方法无法实现路径的智能规划的问题，大大的提高了派送人员订单派送的效率和订单派送的数量，同时也大大的节省了派送人员订单派送的时长。

Description

智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质
技术领域
本发明属于物流运输路径规划技术领域，涉及到智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质。
背景技术
在电商行业的快递发展的种大背景下，物流行业也迎来了重大的机遇和挑战，物流行业各物流公司的竞争力也逐渐增大，物流公司的运输效率在物流公司竞争方面一直扮演着重要角色，因此，物流运输路径规划具有重要意义。
现有的同城物流运输路径规划方法主要是基于路径最短和派送人员自主选择的方法，没有对订单的派送顺序进行合理规划，因此，现有的同城物流运输路径规划方法还存在了一定的弊端，一方面，现有的同城物流运输路径规划方法无法实现路径的智能规划，一方面，现有的同城物流运输路径规划方法无法有效的提高派送人员订单派送的效率，另一方面，现有的同城物流运输路径规划方法无法提高派送人员订单派送的数量和无法节省快递人员订单派送的时长。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种同城快递派送的智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质，实现了物流运输路径的精准规划；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明第一方面提供了智慧物流运输路径规划方法，该方法包括以下步骤：
S1、派送订单数量获取：通过派送订单数量获取模块获取该派送人员该天需进行派送的订单数量，并将该派送人员该天需派送的订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n，并将该快递人员该太难需派送的订单记为派送订单；
S2、派送订单基本信息获取：通过订单基本信息获取模块对各派送订单对应的基本信息，派送订单基本信息包括派送订单对应的派送地址和订单派送类别，进而构建派送订单基本信息集合Kw(Kw1,Kw2,...Kwi,...Kwn)，Kwi表示第i个派送订单对应的第w个基本信息，w表示派送订单基本信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示派送地址和派送类别，其中订单派送类别包括紧急派送订单和普通派送订单；
S3、派送物流点信息获取：通过派送物流点信息获取模块获取各派送物流点对应的信息，其中派送物流点信息包括派送物流点对应的位置和派送物流点对应的派送订单数量；
S4、派送人员信息获取：通过派送人员信息获取模块获取该派送人员对应的信息，其中，派送人员信息包括派送人员当前所在的位置和派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度；
S5、派送时长预估：通过预估派送时长统计模块对各派送订单对应的派送时间进行预估，进而获取各派送订单对应的预估派送时长；
S6、紧急派送订单信息获取：通过紧急派送订单信息获取模块获取各紧急派送订单对应的信息，进而根据各派送订单对应的派送类别，进而将各派送订单对应的派送类别进行对比筛选，获取各派送订单中紧急派送订单对应的数量，进而获取各紧急派送订单对应的派送时间段；
S7、订单派送顺序和路线分析：通过派送分析与处理模块对该派人员各派送订单的派送顺序和派送路径进行分析，进而获取该派送人员对应的首派订单和首派订单对应优选派送路径；
S8、信息发送：通过远程控制中心将该首派订单对应的优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
进一步地，根据各派送订单对应的派送地址，获取各派送订单对应的派送物流点的位置，将各派送订单对应的派送物流点位置进行对比筛选，统计该派送人员该天需派送物流点的数量和各派送物流点对应派送订单的数量，并该派送人员该天需派送的物流点按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m。
进一步地，所述对各派送订单对应派送时长预估的具体过程为：根据该派送人员所在的位置和各派送订单对应的派送物流点的位置，获取各派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，根据该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，进而获取各派送订单对应的预估派送时长，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000031
Td表示第d个派送订单对应的预估派送时长，Ld表示第d个派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，v表示该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，τ表示派送时长修正系数,d表示派送订单编号，d＝1，2，...i，...n。
进一步地，所述首派订单获取根据紧急派送订单对应的数量，获取各紧急派送订单对应的派送时间段和预估派送时长，将各紧急派送订单对应的派送时间段进行对比筛选，进而获取各派送时间段对应的紧急派送订单数量，进而将各紧急派送订单对应的派送时间段按照时间的先后顺序进行排序，并提取排名第一位派送时间段作为优先派送时间段，进而获取该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长，将该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长进行对比，进而提取预估派送时长最短的紧急派送订单，将该紧急派送订单作为首派订单。
进一步地，所述首派派送优选派送路径的获取方法包括以下步骤：
A1、根据该首派订单对应派送物流点的位置和该派送人员当前所在的位置，进而通过第三方网站获取该派送人员派送该首派订单对应的各条路线；
A2、将该派送人员派送该首派订单对应的路线按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、获取该派送人员派送该首派订单各路线对应的长度，进而将该派送人员派送该首派订单各路线长度与数据库中优派路线对应的标准长度进行对比，统计各路线长度派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000041
αr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的长度派送优选影响系数，Hr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的路线长度，H标准表示优派路线对应的标准长度，r表示首派订单路线编号，r＝1，2，...x,...y；
A4、获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点的数量，进而提取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点对应的编号，进而获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，根据派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量，将该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量与优派路线对应的标准派送订单的数量进行对比，进而统计各路线派送订单数量派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000042
δr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的派送订单数量派送优选影响系数，Yr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送订单数量，Y标准表示优派路线对应的标准派送订单的数量，ε表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线派送订单数量对应的派送效率影响系数；
A5、根据统计的各路线长度派送优选影响系数和各路线派送订单数量派送优选影响系数进而统计各路线综合派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000051
λr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送优选影响系数；
A6、根据统计的各路线综合派送优选影响系数，进而将统计的各路线综合派送优选影响系数按照从大到小的顺序进行排序，进而获取各路线综合派送优选影响系数对应的排列顺序，提取排名第一位的综合派送优选影响系数对应的路线，并将该路线记为该首派订单对应的优选派送路径。
进一步地，所述派送订单派送顺序和派送路线分析还包括对剩余派送订单对应的派送顺序和路线进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据该派送人员派送该首派订单对应的优选派送路径，进而统计该派送人员派送该首派订单时对应的综合派送订单的数量，获取该派送人员未进行派送订单的数量，进而获取该派送人员未进行派送的紧急派送订单的数量和普通派送订单的数量，将该派送人员未进行派送的紧急派送订单记为紧急待派送订单，将该派送人员未进行派送的普通派送订单记为普通待派送订单；
B2、根据各紧急派送订单派送时间段对应的排列顺序，将各紧急派送订单对应的派送时间段作为订单派送时间段，进而依据S7步骤首派订单的获取方法和S8步骤首派订单对应的优选派送路径的获取方法分别对该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径进行分析，进而获取该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径；
B3、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，获取各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量；
B4、同时根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员完成最后紧急订单派送时人员对应的位置，进而根据各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量，进而统计该派送人员对应的普通待派送订单的数量；
B5、并将该派送人员对应的普通待派送订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...k,...f,进而获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置；
B6、根据该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置和该派送人员进完成最后紧急订单派送人员对应的位置，获取该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离，进而将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离按照从近到远的顺序进行排顺序，进而获取将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离对应的排列顺序，将该排列顺序记为该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序；
B7、同时通过过第三方网站获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送送路线，进而获取该派送人员各普通待派送订单各派送路线对应的长度，进而将该派送人员各普通待派送订单各派送路线长度最短的路线作为该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径；
B8、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径、该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序和该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径。
进一步地，所述信息发送还包括将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员，根据获取的该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径，进而将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
本发明第二方面提供了一种系统，包括派送订单数量获取模块、订单基本信息获取模块、派送物流点信息获取模块、快递人员信息获取模块、预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、派送分析与处理模块、远程控制中心和数据库，其中，派送分析与处理模块分别与预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、远程控制中心和数据库连接，预估派送时长统计模块分别与快递人员信息获取模块和派送物流点信息获取模块连接，订单基本信息获取模块分别与派送订单数量获取模块和快递人员信息获取模块连接。
本发明第三方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明任一项所述的方法。
本本发明第四方面提送了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明任一项所述的方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的智慧物流运输路径规划方法通过对各派送订单对应的派送顺序和各派送订单对应的派送路径进行详细的分析，有效的解决了现有的同城物流运输路径规划方法无法实现路径的智能规划的问题，大大的提高了派送人员订单派送的效率和订单派送的数量，同时也大大的节省了派送人员订单派送的时长。
(2)本发明在获取首派订单时，通过将各紧急派送订单对应的派送时间段进行排序和将各紧急订单对应的预估派送派送时长进行对比，进而获取了该派送人员对应的首派订单，大大的节省了派送人员对订单派送分配的时间。
(3)本发明在获取首派订单对应的优选路径时，通过对该首派订单各派送路线的长度和派送路线中经过的该派送人员需派送物流点的数量进行分析，大大的减少了派送人员“空跑”的概率，进而大大的节省了派送人员订单的派送时长，同时也大大的提高了的订单派送路径选择的精准性和可靠性，实现了对物流运输路径的智能规划。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法实施步骤图；
图2为本发明系统连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明第一方面提供了智慧物流运输路径规划方法，该方法包括以下步骤：
S1、派送订单数量获取：通过派送订单数量获取模块获取该派送人员该天需进行派送的订单数量，并将该派送人员该天需派送的订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n，并将该快递人员该太难需派送的订单记为派送订单；
S2、派送订单基本信息获取：通过订单基本信息获取模块对各派送订单对应的基本信息，派送订单基本信息包括派送订单对应的派送地址和订单派送类别，进而构建派送订单基本信息集合Kw(Kw1,Kw2,...Kwi,...Kwn)，Kwi表示第i个派送订单对应的第w个基本信息，w表示派送订单基本信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示派送地址和派送类别，其中订单派送类别包括紧急派送订单和普通派送订单；
S3、派送物流点信息获取：通过派送物流点信息获取模块获取各派送物流点对应的信息，其中派送物流点信息包括派送物流点对应的位置和派送物流点对应的派送订单数量；
具体地，所述派送物流点信息获取的具体过程为：根据各派送订单对应的派送地址，获取各派送订单对应的派送物流点的位置，将各派送订单对应的派送物流点位置进行对比筛选，统计该派送人员该天需派送物流点的数量和各派送物流点对应派送订单的数量，并该派送人员该天需派送的物流点按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m。
S4、派送人员信息获取：通过派送人员信息获取模块获取该派送人员对应的信息，其中，派送人员信息包括派送人员当前所在的位置和派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度；
S5、派送时长预估：通过预估派送时长统计模块对各派送订单对应的派送时间进行预估，进而获取各派送订单对应的预估派送时长；
具体地，所述对各派送订单对应派送时长预估的具体过程为：根据该派送人员所在的位置和各派送订单对应的派送物流点的位置，获取各派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，根据该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，进而获取各派送订单对应的预估派送时长，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000101
Td表示第d个派送订单对应的预估派送时长，Ld表示第d个派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，
Figure BDA0003080922440000102
表示该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，τ表示派送时长修正系数,d表示派送订单编号，d＝1，2，...i，...n。
S6、紧急派送订单信息获取：通过紧急派送订单信息获取模块获取各紧急派送订单对应的信息，进而根据各派送订单对应的派送类别，进而将各派送订单对应的派送类别进行对比筛选，获取各派送订单中紧急派送订单对应的数量，进而获取各紧急派送订单对应的派送时间段；
本发明实施例通过获取各紧急派送订单对应的派送时间段，为后续首派订单的获取和各订单的派送顺序的分析提供了有效的数据参考。
S7、订单派送顺序和路线分析：通过派送分析与处理模块对该派人员各派送订单的派送顺序和派送路径进行分析，进而获取该派送人员对应的首派订单和首派订单对应优选派送路径；
本发明实施例通过对各派送订单对应的派送顺序和各派送订单对应的派送路径进行详细的分析，有效的解决了现有的同城物流运输路径规划方法无法实现路径的智能规划的问题，大大的提高了派送人员订单派送的效率和订单派送的数量，同时也大大的节省了派送人员订单派送的时长。
具体地，所述首派订单获取根据紧急派送订单对应的数量，获取各紧急派送订单对应的派送时间段和预估派送时长，将各紧急派送订单对应的派送时间段进行对比筛选，进而获取各派送时间段对应的紧急派送订单数量，进而将各紧急派送订单对应的派送时间段按照时间的先后顺序进行排序，并提取排名第一位派送时间段作为优先派送时间段，进而获取该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长，将该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长进行对比，进而提取预估派送时长最短的紧急派送订单，将该紧急派送订单作为首派订单。
本发明实施例在获取首派订单时，通过将各紧急派送订单对应的派送时间段进行排序和将各紧急订单对应的预估派送派送时长进行对比，进而获取了该派送人员对应的首派订单，大大的节省了派送人员对订单派送分配的时间。
具体地，所述首派派送优选派送路径的获取方法包括以下步骤：
A1、根据该首派订单对应派送物流点的位置和该派送人员当前所在的位置，进而通过第三方网站获取该派送人员派送该首派订单对应的各条路线；
A2、将该派送人员派送该首派订单对应的路线按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、获取该派送人员派送该首派订单各路线对应的长度，进而将该派送人员派送该首派订单各路线长度与数据库中优派路线对应的标准长度进行对比，统计各路线长度派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000111
αr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的长度派送优选影响系数，Hr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的路线长度，H标准表示优派路线对应的标准长度，r表示首派订单路线编号，r＝1，2，...x,...y；
A4、获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点的数量，进而提取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点对应的编号，进而获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，根据派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量，将该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量与优派路线对应的标准派送订单的数量进行对比，进而统计各路线派送订单数量派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000121
δr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的派送订单数量派送优选影响系数，Yr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送订单数量，Y标准表示优派路线对应的标准派送订单的数量，ε表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线派送订单数量对应的派送效率影响系数；
A5、根据统计的各路线长度派送优选影响系数和各路线派送订单数量派送优选影响系数进而统计各路线综合派送优选影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003080922440000122
λr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送优选影响系数；
A6、根据统计的各路线综合派送优选影响系数，进而将统计的各路线综合派送优选影响系数按照从大到小的顺序进行排序，进而获取各路线综合派送优选影响系数对应的排列顺序，提取排名第一位的综合派送优选影响系数对应的路线，并将该路线记为该首派订单对应的优选派送路径。
本发明实施例在获取首派订单对应的优选路径时，通过对该首派订单各派送路线的长度和派送路线中经过的该派送人员需派送物流点的数量进行分析，大大的减少了派送人员“空跑”的概率，进而大大的节省了派送人员订单的派送时长，同时也大大的提高了的订单派送路径选择的精准性和可靠性，实现了对物流运输路径的智能规划。
其中，所述派送订单派送顺序和路线分析还包括对剩余派送订单对应的派送顺序和派送路线进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据该派送人员派送该首派订单对应的优选派送路径，进而统计该派送人员派送该首派订单时对应的综合派送订单的数量，获取该派送人员未进行派送订单的数量，进而获取该派送人员未进行派送的紧急派送订单的数量和普通派送订单的数量，将该派送人员未进行派送的紧急派送订单记为紧急待派送订单，将该派送人员未进行派送的普通派送订单记为普通待派送订单；
B2、根据各紧急派送订单派送时间段对应的排列顺序，将各紧急派送订单对应的派送时间段作为订单派送时间段，进而依据S7步骤首派订单的获取方法和S8步骤首派订单对应的优选派送路径的获取方法分别对该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径进行分析，进而获取该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径；
B3、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，获取各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量；
B4、同时根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员完成最后紧急订单派送时人员对应的位置，进而根据各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量，进而统计该派送人员对应的普通待派送订单的数量；
B5、并将该派送人员对应的普通待派送订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...k,...f,进而获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置；
B6、根据该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置和该派送人员进完成最后紧急订单派送人员对应的位置，获取该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离，进而将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离按照从近到远的顺序进行排顺序，进而获取将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离对应的排列顺序，将该排列顺序记为该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序；
B7、同时通过过第三方网站获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送送路线，进而获取该派送人员各普通待派送订单各派送路线对应的长度，进而将该派送人员各普通待派送订单各派送路线长度最短的路线作为该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径；
B8、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径、该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序和该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径。
在一个具体实施例中，派送人员派送订单的顺序尊崇紧急派送订单的派送顺序优先于普通派送订单对应的派送顺序，在具体派送过程中，派送人员优先派送紧急派送订单，后派送普通派送订单，在紧急派送订单对应的优选派送路径中包含普通派送订单的物流点，即，该派送人员的派送方法为紧急派送订单和普通派送订单混合派送，进而在紧急派送订单派送完成后，派送人员派送剩余的普通派送订单。
S8、信息发送：通过远程控制中心将该首派订单对应的优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
其中，所述信息发送还包括将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员，根据获取的该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径，进而将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
其中，该派送人员对应的用户终端为可移动的通用设备，如手机、平板等。
本发明实施例通过将各派送订单的派送顺序和各派送订单对应的优选派送路径发送给至该派送人员对应的用户终端，大大的提高了派送人员对应的派送效率。
请参阅图2所示，本发明第二方面提供了一种系统，包括派送订单数量获取模块、订单基本信息获取模块、派送物流点信息获取模块、快递人员信息获取模块、预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、派送分析与处理模块、远程控制中心和数据库，其中，派送分析与处理模块分别与预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、远程控制中心和数据库连接，预估派送时长统计模块分别与快递人员信息获取模块和派送物流点信息获取模块连接，订单基本信息获取模块分别与派送订单数量获取模块和快递人员信息获取模块连接。
本发明第三方面提供了一种设备，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明任一项所述的方法。
本本发明第四方面提送了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述本发明任一项所述的方法。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、派送订单数量获取：通过派送订单数量获取模块获取该派送人员该天需进行派送的订单数量，并将该派送人员该天需派送的订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...i，...n，并将该快递人员该太难需派送的订单记为派送订单；
S2、派送订单基本信息获取：通过订单基本信息获取模块对各派送订单对应的基本信息，派送订单基本信息包括派送订单对应的派送地址和订单派送类别，进而构建派送订单基本信息集合Kw(Kw1,Kw2,...Kwi,...Kwn)，Kwi表示第i个派送订单对应的第w个基本信息，w表示派送订单基本信息，w＝a1,a2,a1和a2分别表示派送地址和派送类别，其中订单派送类别包括紧急派送订单和普通派送订单；
S3、派送物流点信息获取：通过派送物流点信息获取模块获取各派送物流点对应的信息，其中派送物流点信息包括派送物流点对应的位置和派送物流点对应的派送订单数量；
S4、派送人员信息获取：通过派送人员信息获取模块获取该派送人员对应的信息，其中，派送人员信息包括派送人员当前所在的位置和派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度；
S5、派送时长预估：通过预估派送时长统计模块对各派送订单对应的派送时间进行预估，进而获取各派送订单对应的预估派送时长；
S6、紧急派送订单信息获取：通过紧急派送订单信息获取模块获取各紧急派送订单对应的信息，进而根据各派送订单对应的派送类别，进而将各派送订单对应的派送类别进行对比筛选，获取各派送订单中紧急派送订单对应的数量，进而获取各紧急派送订单对应的派送时间段；
S7、订单派送顺序和路线分析：通过派送分析与处理模块对该派人员各派送订单的派送顺序和派送路径进行分析，进而获取该派送人员对应的首派订单和首派订单对应优选派送路径；
S8、信息发送：通过远程控制中心将该首派订单对应的优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
2.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述派送物流点信息获取的具体过程为：根据各派送订单对应的派送地址，获取各派送订单对应的派送物流点的位置，将各派送订单对应的派送物流点位置进行对比筛选，统计该派送人员该天需派送物流点的数量和各派送物流点对应派送订单的数量，并该派送人员该天需派送的物流点按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...j,...m。
3.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述对各派送订单对应派送时长预估的具体过程为：根据该派送人员所在的位置和各派送订单对应的派送物流点的位置，获取各派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，根据该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，进而获取各派送订单对应的预估派送时长，其计算公式为
Figure FDA0003080922430000021
Td表示第d个派送订单对应的预估派送时长，Ld表示第d个派送订单对应物流点与该派送人员之间的距离，
Figure FDA0003080922430000022
表示该派送人员历史订单派送对应的平均行驶速度，τ表示派送时长修正系数,d表示派送订单编号，d＝1，2，...i，...n。
4.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述首派订单获取根据紧急派送订单对应的数量，获取各紧急派送订单对应的派送时间段和预估派送时长，将各紧急派送订单对应的派送时间段进行对比筛选，进而获取各派送时间段对应的紧急派送订单数量，进而将各紧急派送订单对应的派送时间段按照时间的先后顺序进行排序，并提取排名第一位派送时间段作为优先派送时间段，进而获取该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长，将该优先派送时间段各紧急派送订单对应的预估派送时长进行对比，进而提取预估派送时长最短的紧急派送订单，将该紧急派送订单作为首派订单。
5.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述首派派送优选派送路径的获取方法包括以下步骤：
A1、根据该首派订单对应派送物流点的位置和该派送人员当前所在的位置，进而通过第三方网站获取该派送人员派送该首派订单对应的各条路线；
A2、将该派送人员派送该首派订单对应的路线按照预设顺序进行编号，依次标记为1，2，...x,...y；
A3、获取该派送人员派送该首派订单各路线对应的长度，进而将该派送人员派送该首派订单各路线长度与数据库中优派路线对应的标准长度进行对比，统计各路线长度派送优选影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003080922430000031
αr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的长度派送优选影响系数，Hr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的路线长度，H标准表示优派路线对应的标准长度，r表示首派订单路线编号，r＝1，2，...x,...y；
A4、获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点的数量，进而提取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的派送物流点对应的编号，进而获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，根据派送人员派送该首派订单各条路线经过各派送物流点对应的派送订单的数量，获取该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量，将该派送人员派送该首派订单各条路线经过的综合派送订单的数量与优派路线对应的标准派送订单的数量进行对比，进而统计各路线派送订单数量派送优选影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003080922430000041
δr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的派送订单数量派送优选影响系数，Yr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送订单数量，Y标准表示优派路线对应的标准派送订单的数量，ε表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线派送订单数量对应的派送效率影响系数；
A5、根据统计的各路线长度派送优选影响系数和各路线派送订单数量派送优选影响系数进而统计各路线综合派送优选影响系数，其计算公式为
Figure FDA0003080922430000042
λr表示该派送人员派送该首派订单第r条派送路线对应的综合派送优选影响系数；
A6、根据统计的各路线综合派送优选影响系数，进而将统计的各路线综合派送优选影响系数按照从大到小的顺序进行排序，进而获取各路线综合派送优选影响系数对应的排列顺序，提取排名第一位的综合派送优选影响系数对应的路线，并将该路线记为该首派订单对应的优选派送路径。
6.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述派送订单派送顺序和路线分析还包括对剩余派送订单对应的派送顺序和派送路线进行分析，其具体分析过程包括以下步骤：
B1、根据该派送人员派送该首派订单对应的优选派送路径，进而统计该派送人员派送该首派订单时对应的综合派送订单的数量，获取该派送人员未进行派送订单的数量，进而获取该派送人员未进行派送的紧急派送订单的数量和普通派送订单的数量，将该派送人员未进行派送的紧急派送订单记为紧急待派送订单，将该派送人员未进行派送的普通派送订单记为普通待派送订单；
B2、根据各紧急派送订单派送时间段对应的排列顺序，将各紧急派送订单对应的派送时间段作为订单派送时间段，进而依据S7步骤首派订单的获取方法和S8步骤首派订单对应的优选派送路径的获取方法分别对该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径进行分析，进而获取该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径；
B3、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，获取各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量；
B4、同时根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员完成最后紧急订单派送时人员对应的位置，进而根据各紧急待派送订单优选派送路径中经过的综合派送订单的数量，进而统计该派送人员对应的普通待派送订单的数量；
B5、并将该派送人员对应的普通待派送订单按照预设顺序进行编号，依次标记为1,2，...k,...f,进而获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置；
B6、根据该派送人员各普通待派送订单对应的派送物流点的位置和该派送人员进完成最后紧急订单派送人员对应的位置，获取该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离，进而将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离按照从近到远的顺序进行排顺序，进而获取将该派送人员各普通待派送订单派送物流点位置与该派送人员位置之间的距离对应的排列顺序，将该排列顺序记为该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序；
B7、同时通过过第三方网站获取该派送人员各普通待派送订单对应的派送送路线，进而获取该派送人员各普通待派送订单各派送路线对应的长度，进而将该派送人员各普通待派送订单各派送路线长度最短的路线作为该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径；
B8、根据该派送人员各紧急待派送订单对应的派送顺序和各紧急待派送订单对应的优选派送路径、该派送人员各普通待派送订单对应的派送顺序和该派送人员各普通待派送订单对应的优选派送路径，进而获取该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径。
7.根据权利要求1所述的智慧物流运输路径规划方法，其特征在于：所述信息发送还包括将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员，根据获取的该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径，进而将该派送人员各待派送订单对应派送顺序和优选派送路径发送至该派送人员对应的用户终端。
8.一种系统，其特征在于：包括派送订单数量获取模块、订单基本信息获取模块、派送物流点信息获取模块、派送人员信息获取模块、预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、派送分析与处理模块、远程控制中心和数据库，其中，派送分析与处理模块分别与预估派送时长统计模块、紧急派送订单信息获取模块、远程控制中心和数据库连接，预估派送时长统计模块分别与派送人员信息获取模块和派送物流点信息获取模块连接，订单基本信息获取模块分别与派送订单数量获取模块和派送人员信息获取模块连接。
9.一种设备，其特征在于：包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于：所述计算机存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现上述权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202110565722.1A 2021-05-24 2021-05-24 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质 Active CN113255997B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110565722.1A CN113255997B (zh) 2021-05-24 2021-05-24 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110565722.1A CN113255997B (zh) 2021-05-24 2021-05-24 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113255997A true CN113255997A (zh) 2021-08-13
CN113255997B CN113255997B (zh) 2022-11-08

Family

ID=77183975

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110565722.1A Active CN113255997B (zh) 2021-05-24 2021-05-24 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113255997B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113673872A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 北京京东振世信息技术有限公司 一种补货处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN113673934A (zh) * 2021-08-26 2021-11-19 深圳市易流科技股份有限公司 一种订单与线路的匹配方法及装置、设备和存储介质
CN115994726A (zh) * 2023-03-21 2023-04-21 北京德风新征程科技股份有限公司 派送路径调整方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106980953A (zh) * 2017-03-29 2017-07-25 南京邮电大学 一种面向物流的动态路径规划方法
WO2018072556A1 (zh) * 2016-10-18 2018-04-26 无锡知谷网络科技有限公司 物品的物流控制方法和电子设备
CN109165902A (zh) * 2018-10-09 2019-01-08 北方工业大学 一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统
CN109544074A (zh) * 2018-11-23 2019-03-29 张羽翔 一种基于云平台的外卖智能处理方法及系统
US20190114564A1 (en) * 2017-10-18 2019-04-18 United Parcel Service Of America, Inc. Enriched Logistics System for Unmanned Vehicle Delivery of Parcels
CN112561428A (zh) * 2020-12-16 2021-03-26 江苏昆交物流股份有限公司 一种自动分级的应急物流系统
CN112581043A (zh) * 2021-02-25 2021-03-30 北京每日优鲜电子商务有限公司 设备控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质
CN112598246A (zh) * 2020-12-16 2021-04-02 江苏昆交物流股份有限公司 一种智慧物流运力统筹系统
CN112801354A (zh) * 2021-01-19 2021-05-14 上海德启信息科技有限公司 一种路线规划方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018072556A1 (zh) * 2016-10-18 2018-04-26 无锡知谷网络科技有限公司 物品的物流控制方法和电子设备
CN106980953A (zh) * 2017-03-29 2017-07-25 南京邮电大学 一种面向物流的动态路径规划方法
US20190114564A1 (en) * 2017-10-18 2019-04-18 United Parcel Service Of America, Inc. Enriched Logistics System for Unmanned Vehicle Delivery of Parcels
CN109165902A (zh) * 2018-10-09 2019-01-08 北方工业大学 一种基于智能无人车的动态区域物流派送方法及系统
CN109544074A (zh) * 2018-11-23 2019-03-29 张羽翔 一种基于云平台的外卖智能处理方法及系统
CN112561428A (zh) * 2020-12-16 2021-03-26 江苏昆交物流股份有限公司 一种自动分级的应急物流系统
CN112598246A (zh) * 2020-12-16 2021-04-02 江苏昆交物流股份有限公司 一种智慧物流运力统筹系统
CN112801354A (zh) * 2021-01-19 2021-05-14 上海德启信息科技有限公司 一种路线规划方法及装置
CN112581043A (zh) * 2021-02-25 2021-03-30 北京每日优鲜电子商务有限公司 设备控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113673872A (zh) * 2021-08-23 2021-11-19 北京京东振世信息技术有限公司 一种补货处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN113673872B (zh) * 2021-08-23 2024-04-16 北京京东振世信息技术有限公司 一种补货处理方法、装置、存储介质及电子设备
CN113673934A (zh) * 2021-08-26 2021-11-19 深圳市易流科技股份有限公司 一种订单与线路的匹配方法及装置、设备和存储介质
CN113673934B (zh) * 2021-08-26 2024-04-26 深圳市易流科技股份有限公司 一种订单与线路的匹配方法及装置、设备和存储介质
CN115994726A (zh) * 2023-03-21 2023-04-21 北京德风新征程科技股份有限公司 派送路径调整方法、装置、电子设备和计算机可读介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113255997B (zh) 2022-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113255997B (zh) 智慧物流运输路径规划方法、系统、设备和计算机存储介质
WO2021017609A1 (zh) 确定预计送达时间
US9726502B2 (en) Route planner for transportation systems
US20170154293A1 (en) Customer service appraisal device, customer service appraisal system, and customer service appraisal method
CN106796550A (zh) 信息配送装置以及方法
CN109961164A (zh) 客流量预测方法及装置
CN111915200B (zh) 一种基于公交分担率的精细空间尺度的城市公共交通供需状态划分方法
CN110276977B (zh) 一种公交站点匹配方法、装置、设备及可读存储介质
CN112101839A (zh) 建立快递送达时间预测模型的方法、预测方法及相关设备
JP2012242997A (ja) 乗換時間計算システム及び乗換時間計算方法
CN116433052A (zh) 一种基于智能化的招标信息采集数据分析评价系统
CN109410934A (zh) 一种基于声纹特征的多人声音分离方法、系统及智能终端
CN113052541A (zh) 一种基于工业物联网和数据分析的工业产品订货管理平台
CN114547475A (zh) 一种资源推荐方法、装置及系统
Dhivya Bharathi et al. Bus travel time prediction: a log-normal auto-regressive (AR) modelling approach
CN115081961B (zh) 一种基于大数据的物流运力智能调派方法
CN111461846A (zh) 一种购物记录分析反馈系统及其方法
CN114706862B (zh) 酒店房态预测方法、装置、设备及存储介质
JP2013210752A (ja) 個人行動嗜好分析システムおよび個人行動嗜好分析方法
CN113393169B (zh) 基于大数据技术的金融行业交易系统性能指标分析方法
CN114926096A (zh) 一种基于大数据分析的商品派送服务数字化管理平台
CN111401935B (zh) 资源分配方法、装置及存储介质
CN115599985A (zh) 目标客户识别方法和系统、电子设备及可读存储介质
CN113674050A (zh) 一种基于大数据和物联网的中药材电子商务交易系统
Verma et al. A predictive taxi dispatching system for improved user satisfaction and taxi utilization

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
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20221020

Address after: 315200 1188 Ping Hai Road, zhenbaoshan street, Zhenhai District, Ningbo, Zhejiang

Applicant after: Craftsman Zhongdun Logistics Technology (Ningbo) Co.,Ltd.

Address before: 430000 Building 2, modern world trade center, Guanggu Avenue, Donghu New Technology Development Zone, Wuhan City, Hubei Province

Applicant before: Jishan cloud technology (Wuhan) Co.,Ltd.

TA01 Transfer of patent application right
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231206

Address after: No. 1188, Pinghai Road, Zhaobao Mountain Street, Zhenhai District, Ningbo, Zhejiang 315000 (A2-346)

Patentee after: Ningbo Qiji Information Technology Co.,Ltd.

Address before: 315200 1188 Ping Hai Road, zhenbaoshan street, Zhenhai District, Ningbo, Zhejiang

Patentee before: Craftsman Zhongdun Logistics Technology (Ningbo) Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right