CN113283830A - 运单信息序列生成方法、装置、设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了运单信息序列生成方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合；确定到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；响应于接收到目标配送区域对应的运单信息集合，根据到达概率值序列集合和到达信息集合中包括的到达地址对运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列。该实施方式充分考虑到配送人员的历史配送习惯，能够具有针对性的生成运单信息序列，进而提升运单配送效率。

Description

运单信息序列生成方法、装置、设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及运单信息序列生成方法、装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

运单信息序列可以供配送人员进行运单配送。目前，在生成运单信息序列时，通常采用的方式为：由配送人员手动对运单信息进行排序以生成运单信息序列，或者利用现有的排线算法自动生成运单信息序列。

然而，当采用上述方式生成运单信息序列时，经常会存在如下技术问题：

需要配送人员手动对运单信息进行排序，导致在运单信息排序过程中消耗过多时间，或者现有的排线算法往往仅从运单的角度出发对运单信息进行排序，没有充分考虑到配送人员的历史配送习惯，难以具有针对性的生成运单信息序列，进而难以提升运单配送效率。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了运单信息序列生成方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种运单信息序列生成方法，该方法包括：获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，上述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，上述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合，根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，上述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

可选的，上述确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，包括：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合；根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

可选的，上述根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，包括：根据上述运单信息集合中运单信息包括的配送地址，对上述运单信息集合中的各个运单信息进行分组处理，得到运单信息组集合；将上述到达概率值序列集合中每个到达概率值序列中数值最大的到达概率值对应的到达时间段和到达地址确定为排序参照信息，得到排序参照信息集合；根据上述排序参照信息集合，对上述运单信息组集合中的运单信息组进行排序，得到运单信息组序列。

可选的，上述根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，还包括：根据运单信息中包括的配送地址，对上述运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。

可选的，上述根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，包括：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息包括的到达次数与上述到达总次数集合中与上述到达时间段相关信息序列对应的到达总次数的比值确定为对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

可选的，上述方法还包括：将上述运单信息序列发送至目标配送终端以对上述运单信息序列执行配送操作。

可选的，上述获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，包括：响应于到达预设时间点，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种运单信息序列生成装置，装置包括：获取单元，被配置成获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，上述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，上述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；确定单元，被配置成确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；排序单元，被配置成响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合，根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，上述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

可选的，上述运单信息序列生成装置的确定单元被进一步配置成：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合；根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

可选的，上述运单信息序列生成装置的排序单元被进一步配置成：根据上述运单信息集合中运单信息包括的配送地址，对上述运单信息集合中的各个运单信息进行分组处理，得到运单信息组集合；将上述到达概率值序列集合中每个到达概率值序列中数值最大的到达概率值对应的到达时间段和到达地址确定为排序参照信息，得到排序参照信息集合；根据上述排序参照信息集合，对上述运单信息组集合中的运单信息组进行排序，得到运单信息组序列。

可选的，上述运单信息序列生成装置的排序单元被更进一步配置成：根据运单信息中包括的配送地址，对上述运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。

可选的，上述根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，包括：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息包括的到达次数与上述到达总次数集合中与上述到达时间段相关信息序列对应的到达总次数的比值确定为对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

可选的，上述运单信息序列生成装置还包括发送单元，被配置成将上述运单信息序列发送至目标配送终端以对上述运单信息序列执行配送操作。

可选的，上述运单信息序列生成装置的获取单元被进一步配置成：响应于到达预设时间点，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的运单信息序列生成方法，在生成运单信息序列的过程中兼顾了配送人员的历史配送习惯，从而提高配送效率。具体来说，造成相关的运单信息序列生成方法生成的运单信息序列在运单信息排序过程中消耗过多时间或者难以提升运单配送效率的原因在于：往往需要配送人员手动对运单信息进行排序，或者利用现有的排线算法对运单信息进行排序时，没有充分考虑到配送人员的历史配送习惯。实际中，一些配送区域为住宅区，一些配送区域为商业办公区，住宅区的收货人往往在下班时间能够收货，而商业办公区的收货人往往在工作时间能够收货，长此以往，配送人员所到达某一区域的时间会逐步趋于某一时间段。若仍然从运单的角度出发，仅根据各个运单信息对应的配送地址以最短路径规划等方式生成运单信息序列，而不考虑配送人员的历史配送习惯，则可能导致运单配送效率的降低。基于此，本公开的一些实施例的运单信息序列生成方法通过配送人员在各个时间段到达各个配送区域的概率来表征配送人员的历史配送习惯，并以此对运单信息进行排序，从而充分考虑到配送人员的历史配送习惯，可以具有针对性的生成运单信息序列，进而提升运单配送效率。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是本公开的一些实施例的运单信息序列方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的运单信息序列生成方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的运单信息序列生成方法的另一些实施例的流程图；

图4是本公开的运单信息序列生成方法的一些实施例中的发送运单信息序列的示意图；

图5是根据本公开的运单信息序列生成装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是本公开的一些实施例的运单信息序列生成方法的一个应用场景的示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合102，其中，上述到达信息集合102中的到达信息包括：到达地址1021和到达时间段相关信息序列1022，上述到达时间段相关信息序列1022中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数。然后，计算设备101可以确定上述到达信息集合102中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列1022中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合103。最后，计算设备101可以响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合104，根据上述到达概率值序列集合103和上述到达信息集合102中包括的到达地址1021对上述运单信息集合104中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列105，其中，上述运单信息集合104中的运单信息包括配送地址。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的运单信息序列生成方法的一些实施例的流程200。该运单信息序列生成方法，包括以下步骤：

步骤201，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

在一些实施例中，运单信息序列生成方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。其中，上述到达信息集合中的到达信息可以包括：到达地址和到达时间段相关信息序列。上述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息可以包括到达时间段和到达次数。

上述历史时间段可以是一周，一个月或者一年等。上述历史时间段的终止时刻可以是获取上述到达信息集合的时刻。上述目标配送区域可以是配送人员负责进行运单配送的区域。上述目标配送区域可以对应于多个到达地址或配送地址。上述到达地址可以是配送人员进行运单配送时所到达的地址。上述到达地址可以是精确至小区或者园区等的五级地址。上述到达时间段相关信息中包括的到达时间段和到达次数可以表示历史时间段内配送人员在上述到达时间段内到上述到达时间段相关信息所在的到达信息中包括的到达地址的次数。上述到达时间段可以是根据预估的运单服务时长，对一天中的24小时从0点开始进行拆分后得到的时间段，或者是对一天中的配送人员的工作时间段(例如，8:00-20:00)进行拆分后得到的时间段。上述预估的运单服务时长可以是上述历史时间段内的各个运单的平均配送时长。上述到达时间段相关信息序列中的各个到达时间段相关信息分别与拆分后得到的各个时间段相对应。

作为示例，上述运单服务时长可以是20分钟，配送人员的工作时间段可以是9:00-11:00。则上述到达时间段可以是9:00-9:20，9:20-9:40，9:40-10:00，10:00-10:20，10:20-10:40，10:40-11:00共6个时间段。上述历史时间段可以是一个月。上述目标配送区域可以是JJJ街道。上述到达信息集合可以是{[JJJ街道TLY小区，[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]]，[JJJ街道MY小区，[(9:00-9:20，6)，(9:20-9:40，8)，(9:40-10:00，6)，(10:00-10:20，0)，(10:20-10:40，0)，(10:40-11:00，0)]]，[JJJ街道LY商业区，[(9:00-9:20，0)，(9:20-9:40，0)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，4)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，10)]]，[JJJ街道GYM商业区，[(9:00-9:20，1)，(9:20-9:40，1)，(9:40-10:00，4)，(10:00-10:20，4)，(10:20-10:40，6)，(10:40-11:00，4)]]，[JJJ街道KY小区，[(9:00-9:20，12)，(9:20-9:40，6)，(9:40-10:00，1)，(10:00-10:20，1)，(10:20-10:40，0)，(10:40-11:00，0)]]}。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以响应于到达预设时间点，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。上述预设时间点可以是每天的零点。上述到达信息集合可以根据每天配送人员进行运单配送时所到达的五级地址和到达时间段进行更新。上述实现方式增加了获取到达信息集合的时机，避免了频繁获取到达信息集合对计算资源和网络资源的消耗。

步骤202，确定到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

在一些实施例中，上述执行主体确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，可以包括以下步骤：

第一步，将上述到达信息集合中各个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中包括的到达时间段相同的到达时间段相关信息包括的到达次数之和确定为到达总次数，得到到达总次数集合。上述到达总次数集合中各个到达总次数可以对应于到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达时间段。

作为示例，上述到达信息集合中各个到达信息中各个到达时间段相关信息序列中到达时间段为9:00-9:20的到达时间段相关信息分别为(9:00-9:20，2)，(9:00-9:20，6)，(9:00-9:20，0)，(9:00-9:20，1)和(9:00-9:20，12)。则上述各个到达时间段相关信息包括的到达次数之和为21。即上述到达时间段9:00-9:20对应的到达总次数为21。上述到达时间段9:20-9:40对应的到达总次数为19。上述到达时间段9:40-10:00对应的到达总次数为15。上述到达时间段10:00-10:20对应的到达总次数为17。上述到达时间段10:20-10:40对应的到达总次数为14。上述到达时间段10:40-11:00对应的到达总次数为14。则上述到达总次数集合可以是[21，19，15，17，14，14]。

第二步，将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息中包括的到达次数与上述到达总次数集合中对应的到达总次数的比值确定为到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。其中，可以将上述到达总次数集合中对应的到达时间段与上述到达次数所属的到达时间段相关信息中包括的到达时间段相同的到达总次数确定为上述到达次数对应的到达总次数。

作为示例，上述到达信息集合中到达信息包括的到达时间段相关信息序列可以是[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]。到达时间段相关信息(9:00-9:20，2)中的到达次数2对应的到达总次数可以是21，则上述到达时间段相关信息(9:00-9:20，2)对应的到达概率值可以是到达次数2与到达总次数21的比值0.10(计算结果保留两位小数)。则上述到达时间段相关信息序列对应的到达概率值序列可以是[0.10，0.21，0.13，0.47，0.29，0.00]。上述到达概率值序列集合可以是{[0.10，0.21，0.13，0.47，0.29，0.00]，[0.29，0.42，0.40，0.00，0.00，0.00]，[0.00，0.00，0.13，0.24，0.29，0.71]，[0.05，0.05，0.27，0.24，0.43，0.29]，[0.57，0.32，0.07，0.06，0.00，0.00]}。

步骤203，响应于接收到目标配送区域对应的运单信息集合，根据到达概率值序列集合和到达信息集合中包括的到达地址对运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列。

在一些实施例中，上述运单信息集合中的运单信息可以包括配送地址。上述与目标配送区域对应的运单信息集合可以是各个运单信息包括的配送地址在上述目标配送区域内的运单信息的集合。上述执行主体响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合，根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，可以包括以下步骤：

第一步，将到达信息集合中每个到达信息包括的到达地址，上述运单信息集合中与该到达地址对应的各个配送地址和该到达地址对应的到达概率值序列中最大的到达概率值对应的到达时间段确定为目标到达时间段以生成排序参照信息，得到排序参照信息集合。其中，可以根据运单信息包括的配送地址确定与该运单信息对应的到达地址。配送地址可以是比达到地址精确程度更高的地址，则达到地址所表征的地理范围可以大于配送地址所表征的地理范围。因此，一个达地址所表征的地理范围内可以包括多个配送地址。当运单信息包括的配送地址在某一到达地址所表征的地理范围内时，可以确定该运单信息与该到达地址相对应。上述排序参照信息集合中的排序参照信息可以包括：到达地址，配送地址集合和目标到达时间段。上述配送地址集合可以包括上述运单信息集合中与该到达地址对应的所有配送地址。到达地址对应的到达概率值序列可以指该到达地址所在的到达信息所对应的达概率值序列。到达信息所对应的达概率值序列可以是达概率值序列中的各个达概率值均是根据上述到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中包括的各个到达次数得到的达概率值序列。作为示例，上述运单信息集合可以是[JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室，JJJ街道MY小区3号楼009室，JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室，JJJ街道GYM商业区A座206室，JJJ街道KY小区8号楼001室]。

则上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道TLY小区1号楼109室”和“JJJ街道TLY小区9号楼239室”对应于到达地址“JJJ街道TLY小区”，且该到达地址对应的到达概率值序列[0.10，0.21，0.13，0.47，0.29，0.00]中最大的到达概率值0.47对应的到达时间段是10:00-10:20。

上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道MY小区3号楼009室”对应于到达地址“JJJ街道MY小区”，且该到达地址对应的到达概率值序列[0.29，0.42，0.40，0.00，0.00，0.00]中最大的到达概率值0.42对应的到达时间段是9:20-9:40。

上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道LY商业区A座345室”和“JJJ街道LY商业区B座235室”对应于到达地址“JJJ街道LY商业区”，且该到达地址对应的到达概率值序列[0.00，0.00，0.13，0.24，0.29，0.71]中最大的到达概率值0.29对应的到达时间段是10:20-10:40。

上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道GYM商业区A座206室”对应于到达地址“JJJ街道GYM商业区”，且该到达地址对应的到达概率值序列[0.05，0.05，0.27，0.24，0.43，0.29]中最大的到达概率值0.43对应的到达时间段是10:20-10:40。

上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道KY小区8号楼001室”对应于到达地址“JJJ街道KY小区”，且该到达地址对应的到达概率值序列[0.57，0.32，0.07，0.06，0.00，0.00]中最大的到达概率值0.57对应的到达时间段是9:00-9:20。

则上述排序参照信息集合可以是{[JJJ街道TLY小区，(JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室)，10:00-10:20]，[JJJ街道MY小区，(JJJ街道MY小区3号楼009室)，9:20-9:40]，[JJJ街道LY商业区，(JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室)，10:20-10:40]，[JJJ街道GYM商业区，(JJJ街道GYM商业区A座206室)，10:20-10:40]，[JJJ街道KY小区，(JJJ街道KY小区8号楼001室)，9:00-9:20]}。

第二步，根据上述排序参照信息集合中各个排序参照信息包括的目标到达时间在时间上的先后顺序，对上述运单信息集合中的运单信息按照目标到达时间由先到后的顺序进行排序，得到运单信息序列。其中，对应的目标到达时间在时间上越靠前，运单信息在运单信息序列中的排序就越靠前。若上述运单信息集合中有多个运单信息对应于同一个目标到达时间，则这多个运单信息在运单信息序列中的位置可以是相邻的，且这多个运单信息在运单信息序列中的相对位置可以是随机的。

作为示例，上述排序参照信息集合中排序参照信息包括的目标到达时间段可以是9:00-9:20、9:20-9:40、10:00-10:20和10:20-10:40。则目标到达时间段9:00-9:20对应的运单信息可以是“JJJ街道KY小区8号楼001室”。目标到达时间段9:20-9:40对应的运单信息可以是“JJJ街道MY小区3号楼009室”。目标到达时间段10:00-10:20对应的运单信息可以是“JJJ街道TLY小区1号楼109室”和“JJJ街道TLY小区9号楼239室”。目标到达时间段10:20-10:40对应的运单信息可以是“JJJ街道LY商业区A座345室”、“JJJ街道LY商业区B座235室”和“JJJ街道GYM商业区A座206室”。

则上述运单信息序列可以是[JJJ街道KY小区8号楼001室->JJJ街道MY小区3号楼009室->JJJ街道TLY小区1号楼109室->JJJ街道TLY小区9号楼239室->JJJ街道LY商业区B座235室->JJJ街道GYM商业区A座206室->JJJ街道LY商业区A座345室]。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的运单信息序列生成方法，可以根据配送人员的历史配送习惯自动的对运单信息集合中的运单信息进行排序。具体来说，造成相关的运单信息序列生成方法生成的运单信息序列在运单信息排序过程中消耗过多时间或者难以提升运单配送效率的原因在于：往往需要配送人员手动对运单信息进行排序，或者利用现有的排线算法对运单信息进行排序时，没有充分考虑到配送人员的历史配送习惯。实际中，一些配送区域为住宅区，一些配送区域为商业办公区，住宅区的收货人往往在下班时间能够收货，而商业办公区的收货人往往在工作时间能够收货，长此以往，配送人员所到达某一区域的时间会逐步趋于某一时间段。若仍然从运单的角度出发，仅根据各个运单信息对应的配送地址以最短路径规划等方式生成运单信息序列，而不考虑配送人员的历史配送习惯，则可能导致运单配送效率的降低。基于此，本公开的一些实施例的运单信息序列生成方法通过配送人员在各个时间段到达各个配送区域的概率来表征配送人员的历史配送习惯，并以此对运单信息进行排序，从而充分考虑到配送人员的历史配送习惯，可以具有针对性的生成运单信息序列，进而提升运单配送效率。

进一步参考图3，其示出了运单信息序列生成方法的另一些实施例的流程300。该运单信息序列生成方法的流程300，包括以下步骤：

步骤301，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

在一些实施例中，步骤301的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201，在此不再赘述。

步骤302，将到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合。

在一些实施例中，运单信息序列生成方法的执行主体(如图1所示的计算设备101)可以将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合。其中，上述到达总次数集合中的每个到达总次数可以对应于上述到达信息集合中每个到达信息包括的到达地址。

作为示例，上述到达信息集合可以是{[JJJ街道TLY小区，[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]]，[JJJ街道MY小区，[(9:00-9:20，6)，(9:20-9:40，8)，(9:40-10:00，6)，(10:00-10:20，0)，(10:20-10:40，0)，(10:40-11:00，0)]]，[JJJ街道LY商业区，[(9:00-9:20，0)，(9:20-9:40，0)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，4)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，10)]]，[JJJ街道GYM商业区，[(9:00-9:20，1)，(9:20-9:40，1)，(9:40-10:00，4)，(10:00-10:20，4)，(10:20-10:40，6)，(10:40-11:00，4)]]，[JJJ街道KY小区，[(9:00-9:20，12)，(9:20-9:40，6)，(9:40-10:00，1)，(10:00-10:20，1)，(10:20-10:40，0)，(10:40-11:00，0)]]}。

到达信息[JJJ街道TLY小区，[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]]中的到达时间段相关信息序列[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]中各个到达时间段相关信息包括的到达次数2、4、2、8、4和0的和为20。则该到达信息对应的到达总次数为20。可以求得上述到达信息集合中每个到达信息对应的到达总次数分别为20，20，20，20和20。则上述到达信息集合对应的到达总次数集合可以是[20，20，20，20，20]。

步骤303，根据到达总次数集合，确定到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息中包括的到达次数与上述到达总次数集合中各个到达总次数之和的比值确定为到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息包括的到达次数与上述到达总次数集合中与上述到达时间段相关信息序列对应的到达总次数的比值确定为对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

作为示例，到达信息可以是[JJJ街道TLY小区，[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]]。上述到达信息包括的到达地址是“JJJ街道TLY小区”，且上述到达信息在上述到达总次数集合对应的到达总次数是20。则上述到达时间段相关信息(9:00-9:20，2)对应的到达概率值可以是到达次数2与到达总次数20的比值0.10(计算结果保留两位小数)。则上述到达信息包括的到达时间段相关信息序列[(9:00-9:20，2)，(9:20-9:40，4)，(9:40-10:00，2)，(10:00-10:20，8)，(10:20-10:40，4)，(10:40-11:00，0)]对应的到达概率值序列可以是[0.10，0.20，0.10，0.40，0.20，0.00]。则上述到达概率值序列集合可以是{[0.10，0.20，0.10，0.40，0.20，0.00]，[0.30，0.40，0.30，0.00，0.00，0.00]，[0.00，0.00，0.10，0.20，0.20，0.50]，[0.05，0.05，0.20，0.20，0.30，0.20]，[0.60，0.30，0.05，0.05，0.00，0.00]}。

步骤304，响应于接收到目标配送区域对应的运单信息集合，根据到达概率值序列集合和到达信息集合中包括的到达地址对运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列。

在一些实施例中，上述执行主体根据到达概率值序列集合和到达信息集合中包括的到达地址对运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，可以包括以下步骤：

步骤3041，根据运单信息集合中运单信息包括的配送地址，对运单信息集合中的各个运单信息进行分组处理，得到运单信息组集合。其中，可以将上述运单信息集合中配送地址对应于同一到达地址的运单信息分为一组。若配送地址在某一到达地址所表征的地理范围内，则可以确定该配送地址与该到达地址相对应。

作为示例，上述运单信息集合可以是[JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室，JJJ街道MY小区3号楼009室，JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室，JJJ街道GYM商业区A座206室，JJJ街道KY小区8号楼001室]。

则上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道TLY小区1号楼109室”和“JJJ街道TLY小区9号楼239室”对应于到达地址“JJJ街道TLY小区”。上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道MY小区3号楼009室”对应于到达地址“JJJ街道MY小区”。上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道LY商业区A座345室”和“JJJ街道LY商业区B座235室”对应于到达地址“JJJ街道LY商业区”。上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道GYM商业区A座206室”对应于到达地址“JJJ街道GYM商业区”。上述运单信息集合中的运单信息“JJJ街道KY小区8号楼001室”对应于到达地址“JJJ街道KY小区”。

则上述运单信息组集合可以是{(JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室)，(JJJ街道MY小区3号楼009室)，(JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室)，(JJJ街道GYM商业区A座206室)，(JJJ街道KY小区8号楼001室)}。

步骤3042，将到达概率值序列集合中每个到达概率值序列中数值最大的到达概率值对应的到达时间段和到达地址确定为排序参照信息，得到排序参照信息集合。其中，上述排序参照信息集合中的排序参照信息可以包括：到达地址和到达时间段。

作为示例，上述到达概率值序列集合可以是{[0.10，0.20，0.10，0.40，0.20，0.00]，[0.30，0.40，0.30，0.00，0.00，0.00]，[0.00，0.00，0.10，0.20，0.20，0.50]，[0.05，0.05，0.20，0.20，0.30，0.20]，[0.60，0.30，0.05，0.05，0.00，0.00]}。到达概率值序列[0.10，0.20，0.10，0.40，0.20，0.00]中最大的到达概率值0.40对应的到达时间段是10:00-10:20，对应的到达地址是JJJ街道TLY小区。到达概率值序列[0.30，0.40，0.30，0.00，0.00，0.00]中最大的到达概率值0.40对应的到达时间段是9:20-9:40，对应的到达地址是JJJ街道MY小区。到达概率值序列[0.00，0.00，0.10，0.20，0.20，0.50]中最大的到达概率值0.50对应的到达时间段是10:40-11:00，对应的到达地址是JJJ街道LY商业区。到达概率值序列[0.05，0.05，0.20，0.20，0.30，0.20]中最大的到达概率值0.30对应的到达时间段是10:20-10:40，对应的到达地址是JJJ街道GYM商业区。到达概率值序列[0.60，0.30，0.05，0.05，0.00，0.00]中最大的到达概率值0.60对应的到达时间段是9:00-9:20，对应的到达地址是JJJ街道KY小区。

则上述排序参照信息集合可以是{[JJJ街道TLY小区，10:00-10:20]，[JJJ街道MY小区，9:20-9:40]，[JJJ街道LY商业区，10:40-11:00]，[JJJ街道GYM商业区，10:20-10:40]，[JJJ街道KY小区，9:00-9:20]}。

步骤3043，根据排序参照信息集合，对运单信息组集合中的运单信息组进行排序，得到运单信息组序列。其中，首先可以根据排序参照信息包括的到达时间段在时间上的先后顺序，对上述排序参照信息集合中各个排序参照信息包括的到达地址进行排序，得到到达地址序列。然后，根据上述到达地址序列中各个到达地址的顺序以及运单信息组对应的到达地址，对上述运单信息组集合进行排序。

作为示例，上述到达地址序列可以是[JJJ街道KY小区->JJJ街道MY小区->JJJ街道TLY小区->JJJ街道GYM商业区->JJJ街道LY商业区]。

上述运单信息组集合{(JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室)，(JJJ街道MY小区3号楼009室)，(JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室)，(JJJ街道GYM商业区A座206室)，(JJJ街道KY小区8号楼001室)}中的各个运单信息组分别对应于JJJ街道TLY小区、JJJ街道MY小区、JJJ街道LY商业区、JJJ街道GYM商业区和JJJ街道KY小区。则按照上述到达地址序列中各到达地址的顺序对上述运单信息组集合中的各个运单信息组进行排序后得到的运单信息组序列可以是{(JJJ街道KY小区8号楼001室)->(JJJ街道MY小区3号楼009室)->(JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室)->(JJJ街道GYM商业区A座206室)->(JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室)}。

步骤3044，根据运单信息中包括的配送地址，对运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。其中，可以对上述运单信息组序列中的每个运单信息组，响应于确定上述运单信息组中包括的运单信息的数量大于1，根据上述运单信息组中的各个运单信息所表征的地理位置与目标地理位置之间的距离值对上述运单信息组中的各个运单信息进行排序。距离值越小，运单信息相较于运单信息组中的其他运单信息的排序越靠前。可以将上述运单信息组序列中与上述运单信息组相邻且排序较上述运单信息组靠前的运单信息组作为运单信息目标组。可以从上述运单信息目标组中选择出排序与上述运单信息目标组中其他运单信息相比最靠后的运单信息作为目标运单信息。则上述目标地理位置可以是上述目标运单信息表征的地理位置。可以计算上述运单信息组中的各个运单信息所表征的地理位置的地理坐标与目标地理位置的地理坐标之间的距离值，得到距离值集合。可以预先在数据库中存储运单信息与地理坐标之间的对应关系，由此，即可通过查询数据库的方式确定运单信息对应的地理坐标。若上述运单信息组是上述运单信息组序列中的第一个上述运单信息组，则可以对上述运单信息组中包括的多个运单信息进行随机排序。

可选的，上述执行主体可以根据运单信息对应的配送时效优先级，对运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。其中，可以对上述运单信息组序列中的每个运单信息组，响应于确定上述运单信息组中包括的运单信息的数量大于1，根据上述运单信息组中包括的运单信息对应的配送时效优先级对上述运单信息组中的运单信息进行排序。运单信息对应的配送时效优先级越高，排序顺序越靠前。若运单信息组中包括的各个或多个运单信息对应的配送时效优先级相同，则可以对该各个或多个运单信息进行随机排序。可以预先在数据库中存储运单信息与配送时效优先级之间的对应关系，由此，即可通过查询数据库的方式确定运单信息对应的配送时效优先级。上述配送时效优先级可以为“高”、“中”或者“低”。上述配送时效优先级为“高”时可以表示运单信息对应的运单的配送时效为当日达。上述配送时效优先级为“中”时可以表示运单信息对应的运单的配送时效为次日达。上述配送时效优先级为“低”时可以表示运单信息对应的运单的配送时效为隔日达。

作为示例，运单信息组(JJJ街道TLY小区1号楼109室，JJJ街道TLY小区9号楼239室)中的两个运单信息对应的配送时效优先级可以分别为“低”和“中”。运单信息组(JJJ街道LY商业区A座345室，JJJ街道LY商业区B座235室)中的两个运单信息对应的配送时效优先级可以都为“高”。则上述运单信息序列可以是[JJJ街道KY小区8号楼001室->JJJ街道MY小区3号楼009室->JJJ街道TLY小区9号楼239室->JJJ街道TLY小区1号楼109室->JJJ街道GYM商业区A座206室->JJJ街道LY商业区A座345室->JJJ街道LY商业区B座235室]。

步骤305，将运单信息序列发送至目标配送终端以对运单信息序列执行配送操作。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述运单信息序列发送至目标配送终端以对上述运单信息序列中每个运单信息对应的运单依次执行配送操作。其中，上述目标配送终端可以是发送上述运单信息集合的终端设备。上述目标配送终端可以是手持PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)。

作为示例，参考图4，可以将运单信息序列401(例如，[JJJ街道KY小区8号楼001室->JJJ街道MY小区3号楼009室->JJJ街道TLY小区9号楼239室->JJJ街道TLY小区1号楼109室->JJJ街道GYM商业区A座206室->JJJ街道LY商业区A座345室->JJJ街道LY商业区B座235室])发送至目标配送终端402。

从图3中可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的运单信息序列生成方法的流程300体现了对生成运单信息序列的步骤的扩展。由此，这些实施例描述的方案可以在出现一个到达地址对应于多个运单信息时，根据配送时效优先级或者配送距离对这多个运单信息进行进一步的排序，使得最终生成的运单信息序列不仅顾及到了配送人员的历史配送习惯，同时还顾及到了运单信息对应的运单的特性(例如，配送时效优先级或者配送距离等)。从而，可以在提升运单配送效率的前提下进一步加快运单配送履约效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种运单信息序列生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图2所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的运单信息序列生成装置500包括：获取单元501、确定单元502和排序单元503。获取单元501，被配置成获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，上述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，上述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；确定单元502，被配置成确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；排序单元503，被配置成响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合，根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，上述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

在一些实施例的可选实现方式中，上述运单信息序列生成装置500的确定单元502可以被进一步配置成：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合；根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

在一些实施例的可选实现方式中，上述运单信息序列生成装置500的排序单元503可以被进一步配置成：根据上述运单信息集合中运单信息包括的配送地址，对上述运单信息集合中的各个运单信息进行分组处理，得到运单信息组集合；将上述到达概率值序列集合中每个到达概率值序列中数值最大的到达概率值对应的到达时间段和到达地址确定为排序参照信息，得到排序参照信息集合；根据上述排序参照信息集合，对上述运单信息组集合中的运单信息组进行排序，得到运单信息组序列。

在一些实施例的可选实现方式中，上述运单信息序列生成装置500的排序单元503可以被更进一步配置成：根据运单信息中包括的配送地址，对上述运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。

在一些实施例的可选实现方式中，上述根据上述到达总次数集合，确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，可以包括：将上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息包括的到达次数与上述到达总次数集合中与上述到达时间段相关信息序列对应的到达总次数的比值确定为对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

在一些实施例的可选实现方式中，上述运单信息序列生成装置500还可以包括发送单元，被配置成将上述运单信息序列发送至目标配送终端。

在一些实施例的可选实现方式中，上述运单信息序列生成装置500的获取单元501可以被进一步配置成：响应于到达预设时间点，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，上述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，上述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；确定上述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；响应于接收到上述目标配送区域对应的运单信息集合，根据上述到达概率值序列集合和上述到达信息集合中包括的到达地址对上述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，上述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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，该模块、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。也应当注意，在有些作为替换的实现中，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，两个接连地表示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操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。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、确定单元和排序单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取到达信息集合的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

Claims (10)

1.一种运单信息序列生成方法，包括：

获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，所述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，所述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；

确定所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；

响应于接收到所述目标配送区域对应的运单信息集合，根据所述到达概率值序列集合和所述到达信息集合中包括的到达地址对所述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，所述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，包括：

将所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息包括的到达次数的和确定为到达总次数，得到到达总次数集合；

根据所述到达总次数集合，确定所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述到达概率值序列集合和所述到达信息集合中包括的到达地址对所述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，包括：

根据所述运单信息集合中运单信息包括的配送地址，对所述运单信息集合中的各个运单信息进行分组处理，得到运单信息组集合；

将所述到达概率值序列集合中每个到达概率值序列中数值最大的到达概率值对应的到达时间段和到达地址确定为排序参照信息，得到排序参照信息集合；

根据所述排序参照信息集合，对所述运单信息组集合中的运单信息组进行排序，得到运单信息组序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述到达概率值序列集合和所述到达信息集合中包括的到达地址对所述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，还包括：

根据运单信息中包括的配送地址，对所述运单信息组序列中各个运单信息组中的运单信息进行排序处理，得到运单信息序列。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述到达总次数集合，确定所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合，包括：

将所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中每个到达时间段相关信息包括的到达次数与所述到达总次数集合中与所述到达时间段相关信息序列对应的到达总次数的比值确定为对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述运单信息序列发送至目标配送终端以对所述运单信息序列执行配送操作。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，包括：

响应于到达预设时间点，获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合。

8.一种运单信息序列生成装置，包括：

获取单元，被配置成获取历史时间段内的、目标配送区域对应的到达信息集合，其中，所述到达信息集合中的到达信息包括：到达地址和到达时间段相关信息序列，所述到达时间段相关信息序列中的到达时间段相关信息包括到达时间段和到达次数；

确定单元，被配置成确定所述到达信息集合中每个到达信息中包括的到达时间段相关信息序列中各个到达时间段相关信息对应的到达概率值以生成到达概率值序列，得到到达概率值序列集合；

排序单元，被配置成响应于接收到所述目标配送区域对应的运单信息集合，根据所述到达概率值序列集合和所述到达信息集合中包括的到达地址对所述运单信息集合中的运单信息进行排序处理，以生成运单信息序列，其中，所述运单信息集合中的运单信息包括配送地址。

9.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

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