CN113537680B - 一种确定运输任务的完成时间的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种确定运输任务的完成时间的方法及装置，涉及仓储物流技术领域。该方法的一具体实施方式包括：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点；分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。该实施方式提高了确定运输任务的及时性和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及仓储物流技术领域，尤其涉及一种确定运输任务的完成时间的方法及装置。
背景技术
目前，在执行相应的运输任务时，会向用户展示该运输任务对应的送达时间。例如，当用户在电商平台下单后，在执行该订单相应的运输任务时，可向用户展示该订单对应的预计送达时间。
在运输过程中，可能会由于恶劣天气或政治活动等因素，导致运输任务的送达时间延迟。在运输任务的送达时间延迟后，将重新向用户展示延迟后的送达时间。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
在运输任务延迟后，才根据实际的延迟情况更新运输任务的送达时间，可见确定送达时间时存在滞后性问题，导致送达时间的及时性较低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种确定运输任务的完成时间的方法及装置，在运输任务达到相应运输节点之前，可根据运输节点对应于预测运输时间的预测数据、以及该运输节点的历史运输数据确定该运输节点的第一时效，然后根据运输路径上各个运输节点分别对应的第一时效，确定运输任务的完成时间，由此提高了送达时间的及时性。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定运输任务的完成时间的方法。
本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法包括：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点；
分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；
根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
可选地，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；
所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量。
可选地，所述历史气象信息指示了至少一种第一天气类型、以及每一种所述第一天气类型对应的第二时效，所述预测气象信息指示了与所述预测运输时间对应的第二天气类型；
从所述运输节点的历史气象信息中确定与所述第二天气类型相同的第一天气类型，并将与所述第二天气类型相同的第一天气类型的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
可选地，从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，并根据确定出的历史任务量对应的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
可选地，所述历史运输数据还指示了任务执行状态以及所述任务执行状态对应的第二时效；所述预测数据还指示了所述运输任务对应于所述预测运输时间的预测任务状态；
从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务状态对应的任务执行状态，并将所述任务执行状态对应的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
可选地，当所述运输路径包括至少两个运输节点时，所述分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效，包括：
循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测运输时间和第一时效：
将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；
根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点。
可选地，该方法还包括：
确定所述运输节点的实际运输数据，根据所述实际运输数据更新所述完成时间。
可选地，该方法还包括：
将所述运输任务的完成时间展示给用户。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种确定运输任务的完成时间的装置。
本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的装置包括：路径确定模块、时效确定模块和完成时间确定模块；其中，
所述路径确定模块，用于确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点；
所述时效确定模块，用于分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；
所述完成时间确定模块，用于根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
可选地，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；
所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量。
可选地，当所述运输路径包括至少两个运输节点时，
所述时效确定模块，用于循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测预测运输时间和第一时效：将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供了一种确定运输任务的完成时间的电子设备。
本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，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本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质。
本发明实施例的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：在运输任务达到相应运输节点之前，即可通过确定运输任务的运输路径中各个运输节点的预测运输时间，然后根据运输节点对应于预测运输时间的预测数据、以及该运输节点的历史运输数据确定该运输节点的第一时效，并根据运输路径上各个运输节点分别对应的第一时效，确定运输任务的完成时间，由此提高了运输任务的送达时间或揽件时间的及时性。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法的主要步骤的示意图；
图2是根据本发明实施例的一种运输任务的运输路径的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种根据气象信息确定运输任务的完成时间的方法的主要步骤的示意图；
图4是根据本发明实施例的一种根据任务量确定运输任务的完成时间的方法的主要步骤的示意图；
图5是根据本发明实施例的一种结合实际运输数据确定运输任务的完成时间的方法的主要步骤的示意图；
图6是根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的装置的主要模块的示意图；
图7是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图8是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
图1是根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法的主要步骤的示意图。
如图1所示，本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法主要包括以下步骤：
步骤S101：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点。
值得一提的是，本发明实施例提供的确定运输任务的完成时间的方法可在实际执行运输任务前，即确定运输任务的完成时间。因此，运输任务可以在未生成实际的物流订单前即可确定，例如，用户A在电商平台下单后而卖家未发货前(未形成实际的物流订单)，可根据用户A的收货地址以及卖家的发货地址，确定运输任务以及该运输任务的运输路径。再比如，用户B请求了上门揽件服务时，可根据该揽件服务的请求所指示的用户B的寄件地址以及收货人的收货地址，在配送员实际上门揽件之前(未形成实际的物流订单)确定运输任务及其运输路径。由此，在形成实际的物流订单之前，就确定运输任务的完成时间，则当形成实际的物流订单时，可向用户展示该运输任务的完成时间，例如，当根据运输节点的第一时效确定运输任务的完成时间有所延迟时，在形成物流订单时即向用户展示延迟后的完成时间，该完成时间即为运输任务的揽件时间或送达时间，由此提高确定揽件时间或送达时间的及时性。
其中，一个运输任务可对应一个物流订单，例如，用户A向用户B寄送物品时，该被寄送物品对应的物流订单即为一个运输任务。另外，若用户A选择上门揽件服务，则该揽件服务也对应一个运输任务。再比如，用户C在电商平台下单了两件物品，若卖家将这两件物品分别打包并寄送，则每件物品对应一个运输任务，若卖家将这两件物品打包成一个包裹并寄送，则这两件物品对应一个运输任务。
运输路径中的运输节点为执行运输任务的过程中，所历经的物流中心、中转站、转运中心和驿站等物流节点，在确定运输路径时，可根据运输任务的起始位置和目的位置来确定运输任务的运输路径，并确定运输路径包括的运输节点。例如，当运输任务对应于揽件任务时，运输路径可能仅包括一个运输节点，该运输节点可以为距离用户指定位置(如用户的家里)最近的运输节点。当运输任务对应于物品配送任务时，运输路径一般包括至少两个运输节点。
值得一提的是，可预先构建一定区域内所有物流中心、中转站、转运中心和驿站等运输节点对应的运输网络。也就是说，在该运输网络中，包括该区域内所有物流中心、中转站、转运中心和驿站等运输节点。例如，可构建全国范围内的运输网络，则在确定运输任务的运输路径时，若该运输任务的起始位置和目的位置均在国内，则可根据该运输网络，确定运输路径包括的一个或多个运输节点。
可以理解的是，在根据运输任务的起始位置和目的位置确定运输路径时，可从运输网络中确定出多条运输路径。如图2所示，距运输任务的起始位置最近的运输节点为运输节点A，距运输任务的目的位置最近的运输节点为运输节点E，在运输节点A与运输节点E之间，有运输节点B、运输节点C和运输节点D。在执行运输任务时，可由运输节点A途径运输节点B，达到运输节点E，也可以由运输节点A途径运输节点C和运输节点D，达到运输节点E。换句话说，该运输任务的运输路径可确定为A-B-E，也可确定为A-C-D-E。
当一个运输任务有多条运输路径可选择时，可根据运输路径包含的运输节点的数量、以及各个运输节点的第一时效来确定最终的运输路径。一般来说，可选择运输节点的数量较少、第一时效较短的运输路径，以尽可能降低运输任务的运输时长。在此例中，可确定运输任务的运输路径为A-B-E。
步骤S102：分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的。
其中，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量。
运输节点的历史气象信息可以为该运输节点在过去一段时间内的天气信息或自然灾害信息，则包括历史气象信息的历史运输数据为该运输节点在过去一段时间内的历史气象信息、以及该历史气象信息所对应的第二时效。例如，运输节点A对应于xx年xx月xx日的历史运输数据为运输节点A在xx年xx月xx日的天气信息(暴雨或大雾等)、以及该天气信息对应的第二时效(延迟1天或提前半天等)。多个运输节点分别对应的包含历史气象信息的历史运输数据可以如下表1所示：
表1
在表1中，当第二时效为正值时，说明第二时效相较于该运输节点的正常配送时长(如平均配送时长)有所延长；相应地，当第二时效为负值时，说明第二时效相较与该运输节点的正常配送时长有所提前；当第二时效为0时，说明第二时效与该运输节点的正常配送时长持平。另外，由于第二时效为0时，不会对运输任务的完成时间产生影响，因此为了减少数据存储量，可不存储与第二时效为0的相关数据，也就是将表1中与第二时效为0的相关数据删除。或者，将第二时效为非0的历史运输数据标记为有效标签，则在匹配与预测数据对应的历史运输数据时，可通过查找有效标签的方式确定运输节点的第一时效。
在本发明一个实施例中，当所述历史气象信息指示了至少一种第一天气类型、以及每一种所述第一天气类型对应的第二时效，且所述预测气象信息指示了与所述预测运输时间对应的第二天气类型时；可从所述运输节点的历史气象信息中确定与所述第二天气类型相同的第一天气类型，然后将与所述第二天气类型相同的第一天气类型的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
如表1所示，不同运输节点的历史气象信息可指示其分别对应的第一天气类型，如暴雨、小雨、大雾、大雨和台风等。可以理解的是，每个运输节点的历史气象信息可指示不同时间对应的多个第一天气类型，例如，运输节点A的历史气象信息可指示其在xx日的第一天气类型为暴雨，在yy日的第一天气类型为小雨。
当确定运输节点的第一时效时，可根据该运输节点的预测气象信息所指示的第二天气类型，来确定该运输节点的第一时效。以表1中的运输节点A为例，其历史气象信息指示的第一天气类型为暴雨和小雨，对应的第二时效分别为延迟0.6天和0天。在确定运输节点A的第一时效时，可先确定运输节点A的预测运输时间，该预测运输时间可根据运输任务的起始时间、以及运输节点与运输任务的起始位置之间的距离来确定。例如，运输任务的起始时间为2020年1月1日，运输节点A距运输任务的起始位置较近，也就是说，从运输任务的起始位置至运输节点A的耗时较短，如确定出运输节点A的预测运输时间为2020年1月2日。可以理解的是，可采用现有技术中预测运输任务的送达时间的方法，来预测各个运输节点对应的预测运输时间。
在确定运输节点A的预测运输时间后，可调用天气预报接口获取对应于该预测运输时间的预测气象信息，以上述运输节点A的预测运输时间为2020年1月2日为例，可调用天气预报接口直接获取2020年1月2日的预测气象信息，也可以获取包含2020年1月2日的多日的预测气象信息，如获取2020年1月1日至2020年1月7日这一周的预测气象信息。然后，可根据预测气象信息指示的对应于预测运输时间的第二天气类型，如运输节点A的预测气象信息指示其在2020年1月2日的第二天气类型为暴雨，则可根据表1所示的运输节点A的第二时效，确定运输节点A的第一时效为延迟0.6天。
若运输路径为图2所示的A-B-E，且运输节点B和运输节点E的第一时效均为延迟0天，则可根据各个运输节点的预测运输时间，加上运输节点A延迟的0.6天，确定运输任务的送达时间。例如，运输节点A的预测运输时间为2020年1月2日，运输节点B的预测运输时间为2020年1月3日，运输节点E的预测运输时间为2020年1月4日，由于运输节点A的第一时效延迟0.6天，则可确定该运输任务的送达时间为2020年1月5日。为了便于描述，在此例中以日为描述运输节点的预测运输时间，而未将各个运输节点的预测运输时间具化至时/分/秒，在实际应用中，可根据需求将预测运输时间、第一时效和运输任务的完成时间具化至时/分/秒。
可以理解的是，当历史运输数据中未存储第二时效为0的相关数据时，可能存在查询不到与预测数据对应的历史运输数据的情况。例如，参考表1中的历史运输数据可知，当运输节点A在第一天气类型为小雨时，其第二时效为0。由于该第二时效为0，对运输任务的完成时间不会造成影响，则表1中可不存储该条历史运输数据删除。当运输节点A在预测运输时间段内的预测气象信息指示的第二天气类型为小雨时，则查找不到与其对应的历史运输数据，此时可直接根据查找结果(未查询到对应的历史运输数据)，直接确定运输节点A的第一时效为0。
根据上述实施例，如图3所示，本发明实施例提供的一种确定运输任务的完成时间的方法可以包括以下步骤S301至步骤S305：
步骤S301：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点。
步骤S302：确定每一个运输节点的历史气象信息以及所述历史气象信息对应的第二时效。
该历史气象信息指示一种或多种第一天气类型、以及每一种第一天气类型对应的第二时效。
步骤S303：确定每一个运输节点的预测运输时间，以及与所述预测运输时间对应的预测气象信息。
该预测气象信息指示了第二天气类型。
步骤S304：针对每一个运输节点：从运输节点的历史气象信息中确定与预测气象信息所指示的第二天气类型相同的第一天气类型，并根据确定的第一天气类型的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
步骤S305：根据各个运输节点的预测运输时间和第一时效，确定运输任务的送达时间。
另外，运输节点的历史任务量为过去一段时间内的经过该运输节点的运输任务的量。则包括历史任务量的历史运输数据为该运输节点在过去一段时间内的历史任务量、以及该历史任务量所对应的第二时效。例如，运输节点B在yy年yy月yy日所承载的运输任务总量为100件，各个运输任务的配送时长相较于运输节点B在一年内的平均配送时长延长了半天，则运输节点B对应于yy年yy月yy日的历史运输数据为：历史任务量100件、时效延长半天。
可以理解的是，历史运输数据中，历史任务量可以为单点数据，也可以为连续数据。单点数据即为具体的值，如上述运输节点B在yy年yy月yy日的历史任务量100件，该“100件”即为单点数据。连续数据为一定范围内的多个数据，如运输节点B在yy年yy月的历史任务量为20～300件，该“20～300件”即为连续数据。相应地，与该历史任务量对应的第二时效既可以为单点数据，也可以为连续数据。以每天的历史任务量为例，多个运输节点分别对应的历史运输数据可以如下表2所示：
表2
以每月的历史任务量为例，多个运输节点分别对应的历史运输数据可以如下表3所示：
表3
| 运输节点 | 历史任务量(xx月) | 第二时效(xx月) |
| A | 80～100 | 0.3～0.5 |
| B | 100～200 | -0.1～0.4 |
| C | 90～120 | 0～0.1 |
| D | 130～150 | 0～0.1 |
与表1相似的，当表2和表3中的第二时效为正值时，说明第二时效相较于该运输节点的正常配送时长(如平均配送时长)有所延长；相应地，当第二时效为负值时，说明第二时效相较与该运输节点的正常配送时长有所提前；当第二时效为0时，说明第二时效与该运输节点的正常配送时长持平。
在本发明一个实施例中，当历史运输数据指示了历史任务量以及历史任务量对应的第二时效时，可从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，并根据确定出的历史任务量对应的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
以运输节点B为例，在确定运输节点B的第一时效时，若确定出的运输节点B的预测运输时间为2020年1月3日，运输节点B在2020年1月3日的预测任务量为180件。其中，确定运输节点的预测任务量时，可根据运输网络中，多个运输任务的运输路径分别包括的运输节点、以及运输节点对应的预测运输时间，来确定某一个运输节点的的预测任务量。例如，运输网络中有1000个运输任务，这1000个运输任务的运输路径包括运输节点B的运输任务有500个，而根据这500个运输任务中各个运输节点的预测运输时间，确定出在2020年1月3日会途径运输节点B的运输任务有180个，即说明运输节点B在2020年1月3日的预测任务量为180件。
若历史任务量为表2所示的单点数据、且阈值为50时，可确定与运输节点B的预测任务量的差值小于阈值的历史任务量为200，然后可直接将历史任务量200对应的第二时效(延迟0.4天)作为运输节点B的第一时效。另外，若历史任务量为表3所示的连续数据时，可根据运输节点B的预测任务量，按比例确定运输节点B的第一时效，在此例中，可确定运输节点B的第一时效为延迟0.3天。
另外，若历史任务量为表3所示的连续数据、且运输节点B的预测任务量也为连续数据时，可分别根据历史任务量的连续数据中的最小值和最大值、以及预测任务量的连续数据的最小值和最大值，确定与预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，进而根据确定出的历史任务量所对应的第二时效，确定运输节点的第一时效。例如，运输节点B在xx月的历史任务量为100～200，其对应的第二时效为-0.1～0.4天，运输节点B在yy月的历史任务量为200～300，其对应的第二时效为0.5～1天，若运输节点B的预测任务量为180～200，当阈值为30时，由于180和200包含于100～200中，因此其与180～200与连续数据100～200的差值为0，同理可得到180～200与连续数据200～300的差值为20。由此可确定出与该预测任务量对应的历史任务量为100～200，进而可确定出运输节点B的第一时效为延迟0.3～0.4天。
当运输节点的预测任务量与两个历史任务量的差值均小于阈值时，可结合两个历史任务量对应的第二时效，确定该运输节点的第一时效。例如，当运输节点B的预测任务量为180～220、阈值为10时，可知历史任务量100～200和历史任务量为200～300均与预测任务量180～220对应，则可结合这两个连续数据表征的历史任务量的第二时效，确定运输节点B的第一时效，在此例中，可确定出运输节点B的第一时效为延迟0.3～0.6天。
根据上述实施例，如图4所示，本发明实施例提供的一种确定运输任务的完成时间的方法可以包括以下步骤S401至步骤S405：
步骤S401：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点。
步骤S402：确定每一个运输节点的历史任务量以及所述历史任务量对应的第二时效。
步骤S403：确定每一个运输节点的预测运输时间，以及与所述预测运输时间对应的预测任务量。
步骤S404：针对每一个运输节点：从所述运输节点的历史任务量中确定与所述预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，并根据确定出的历史任务量对应的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
步骤S405：根据各个运输节点的预测运输时间和第一时效，确定运输任务的送达时间。
另外，由于天气类型或运输量对不同状态下运输任务的时效的影响有所不同，例如，暴雨天气对处于转运状态和派送状态的时效的影响有所不同。因此，在本发明实施例中，还可根据运输任务对应各个运输节点的任务状态，确定运输节点的第一时效。
具体地，在本发明一个实施例中，所述历史运输数据还指示了任务执行状态以及所述任务执行状态对应的第二时效；所述预测数据还指示了所述运输任务对应于所述预测运输时间的预测任务状态；在确定第一时效时，可从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务状态对应的任务执行状态，并将所述任务执行状态对应的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
以历史运输数据指示了第一天气类型和任务执行状态为例，多个运输节点分别对应的历史运输数据可如下表4所示：
表4
在表4中，任务执行状态有揽收、转运和派送三种类型，同样地第一天气类型下，处于不同任务执行状态的运输任务的第二时效有所不同。因此，在确定运输节点的第一时效时，可根据该运输节点的预测运输时间，以及在预测运输时间内运输任务的预测任务状态(揽收、转运或派送)，确定该运输节点的历史运输数据中，与预测任务状态相同的任务执行状态所对应的第二时效，并将该第二时效确定为该运输节点的第一时效。当历史运输数据同时指示了第一天气类型和任务执行状态时，可从该运输节点的历史运输数据中，确定出与预测任务状态和第二天气类型均相同的历史运输数据，进而根据确定出的历史运输数据来确定该运输节点的第一时效。例如，当运输任务的运输路径为图2所示的A-B-E时，运输节点E对应的预测任务状态为派送状态，若与运输节点E的预测运输时间所对应的第二天气类型为台风，则根据表4所示的历史运输数据可知，运输节点E在台风天气下，处于派送状态的运输任务的第二时效为延迟1.25天，由此可确定运输节点E的第一时效为延迟1.25天。由此，根据运输任务的预测任务状态确定各个运输节点的第一时效，可提高第一时效的准确性，从而提高运输任务的完成时间的准确性。
步骤S103：根据所述至少一个运输节点分别对应于所述预测运输时间的第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
一般来说，当运输任务为配送任务时，其运输路径中包括有至少两个运输节点，当运输路径中靠前的运输节点的时效有所变化时，位于运输路径中靠后的运输节点的运输时间将受影响。基于此，在本发明一个实施例中，循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测运输时间和第一时效：将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点。
仍以运输路径为图2所示的A-B-E为例，若运输节点A的初始的预测运输时间为2020年1月1日，运输节点B初始的预测运输时间为2020年1月2日，运输节点E初始的预测运输时间为2020年1月3日，也就是说，相邻两个运输节点的间隔时间为1天。当确定出运输节点A的第一时效为延迟一天时，则可相应确定运输节点B的预测运输时间由2020年1月2日变为2020年1月3日。则当确定运输节点B的第一时效时，采用的预测运输时间为2020年1月3日，若预测数据为预测气象信息时，则可通过天气预报接口，从国家气象局获取运输节点B在2020年1月3日的预测天气。假设确定出运输节点B的第一时效也延迟1天，由于在运输节点E之前的运输节点共延迟2天，因此可确定运输节点E的预测运输时间由2020年1月3日变为2020年1月5日。由此，根据运输路径上各个运输节点的先后顺序，依次确定各个运输节点的预测运输时间和第一时效，可提高第一时效的准确性，从而有利于提高运输任务完成时间的准确性。
值得一提的是，上述实施例主要以运输任务为物品配送任务为例，该配送任务的完成时间即为物品的送达时间。当运输任务为揽收任务时，揽收任务的完成时间即为揽件时间，确定揽收任务的揽件时间的过程与确定配送任务的送达时间的过程基本相同，在此不再赘述。
进一步地，在本发明一个实施例中，还可将所述运输任务的完成时间展示给用户，以更准确的提示用户配送任务的送达时间或揽件任务的揽件时间，从而便于用户安排收货或发货，进而有利于提高用户体验。
值得一提的是，还可根据运输网络中各个运输节点在未来一段时间内的预测数据，预先确定各个运输节点的第一时效，则当生成包括该运输节点的运输任务时，即可直接确定该运输任务对应的完成时间，则在首次向用户提示运输任务的完成时间时，该完成时间是根据第一时效所确定的，也就是说，若根据运输节点的第一时效，确定运输任务的完成时间有所延迟，则在生成运输任务时，如生成该运输任务对应的订单时，即可向用户提示延迟后的完成时间。
以气象信息为例，首先将本发明提供的确定运输任务的完成时间的装置对接国家气象局提供的天气预报接口，然后可通过天气预报接口，从国家气象局平台提取过去一段时间内(如一年或一月)全国各个运输节点所对应的第一天气类型。然后确定在第一天气类型的天气时，运输网络中各个运输节点在的第二时效，该第二时效为在此时间段内该运输节点的实际时效与正常时效的差值。进一步地，还可结合运输任务在不同运输节点的执行状态，确定各个运输节点分别对应的第二时效，形成如表4所示的历史运输数据。
在未执行运输任务前甚至未形成运输任务前，调用天气预报接口获取未来一段时间(如7天)内各个运输节点所处地区的第二天气类型，通过确定第二天气类型相同的第一天气类型，确定与第二天气类型相匹配的历史运输数据，以根据历史运输数据确定出该时间段内运输节点的第一时效。则在形成运输任务或执行运输任务时，将该运输任务对应的运输节点的第一时效，通过管道机制分发匹配至运输任务，以根据第一时效确定出运输任务的完成时间。由此向用户展示完成时间时，展示的是根据第一时效确定出的完成时间，也就是说，若根据运输节点的第一时效，确定运输任务的完成时间有所延迟，则在生成运输任务时，如生成该运输任务对应的订单时，即可向用户提示延迟后的完成时间。例如，用户在电商平台下单时，向用户展示延迟后完成时间并提示用户该运输任务可能会延迟的提示信息。
进一步地，为了更准确的确定运输任务的完成时间，在本发明一个实施例中，还可确定所述运输节点的实际运输数据，并根据所述实际运输数据更新所述完成时间。
在这里，在运输任务的执行过程中，也就是在运输任务对应的物流订单的实际运输过程中，确定该运输任务所历经运输节点的实际运输数据，该实际运输数据包括实际气象信息和/或实际任务量，然后根据实际运输数据对运输任务的完成时间进行更新。例如，运输节点E在xx年xx月xx日的预测气象信息所指示的第二天气类型为台风，其对应的第一时效为延迟1.25天，则根据运输节点所确定出的运输任务的完成时间延迟了1.25天。当运输任务在xx年xx月xx日实际达到运输节点E时，运输节点E所处地区的实际气象信息所指示的天气类型为大风，而根据运输节点E的历史运输数据，在大风天气下的第二时效为延迟1天，则将运输的完成时间由延迟1.25天更新为延迟1天。由此提高运输任务的完成时间的准确性。
根据上述实施例，如图5所示，本发明实施例提供的确定运输任务的完成时间的方法可以包括以下步骤：
步骤S501：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点。
步骤S502：分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的。
步骤S503：根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
步骤S504：将所述运输任务的完成时间展示给用户。
步骤S501至步骤S504可在实际进行运输任务之前执行，也就是在对物品实际运输之前执行。
步骤S505：确定所述运输节点的实际运输数据，根据所述实际运输数据更新所述完成时间，并展示更新的完成时间。
根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法可以看出，在运输任务达到相应运输节点之前，即可通过确定运输任务的运输路径中各个运输节点的预测运输时间，然后根据运输节点对应于预测运输时间的预测数据、以及该运输节点的历史运输数据确定该运输节点的第一时效，并根据运输路径上各个运输节点分别对应的第一时效，确定运输任务的完成时间，由此提高了运输任务的送达时间或揽件时间的及时性。
图6是根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的装置的主要模块的示意图。
如图6所示，本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的装置600包括：路径确定模块601、时效确定模块602和完成时间确定模块603；其中，
所述路径确定模块601，用于确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点；
所述时效确定模块602，用于分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；
所述完成时间确定模块603，用于根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
在本发明一个实施例中，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量。
在本发明一个实施例中，所述历史气象信息指示了至少一种第一天气类型、以及每一种所述第一天气类型对应的第二时效，所述预测气象信息指示了与所述预测运输时间对应的第二天气类型；所述时效确定模块602，用于从所述运输节点的历史气象信息中确定与所述第二天气类型相同的第一天气类型，并将与所述第二天气类型相同的第一天气类型的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
在本发明一个实施例中，所述时效确定模块602，用于从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，并根据确定出的历史任务量对应的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
在本发明一个实施例中，所述历史运输数据还指示了任务执行状态以及所述任务执行状态对应的第二时效；所述预测数据还指示了所述运输任务对应于所述预测运输时间的预测任务状态；所述时效确定模块602，用于从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务状态对应的任务执行状态，并将所述任务执行状态对应的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
在本发明一个实施例中，当所述运输路径包括至少两个运输节点时，所述时效确定模块602，用于循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测预测运输时间和第一时效：将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点。
在本发明一个实施例中，所述完成时间确定模块603，用于确定所述运输节点的实际运输数据，根据所述实际运输数据更新所述完成时间。
在本发明一个实施例中，所述完成时间确定模块603，还用于将所述运输任务的完成时间展示给用户。
根据本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的装置可以看出，在运输任务达到相应运输节点之前，即可通过确定运输任务的运输路径中各个运输节点的预测运输时间，然后根据运输节点对应于预测运输时间的预测数据、以及该运输节点的历史运输数据确定该运输节点的第一时效，并根据运输路径上各个运输节点分别对应的第一时效，确定运输任务的完成时间，此提高了运输任务的送达时间或揽件时间的及时性。
图7示出了可以应用本发明实施例的一种确定运输任务的完成时间的方法或一种确定运输任务的完成时间的装置的示例性系统架构700。
如图7所示，系统架构700可以包括终端设备701、702、703，网络704和服务器705。网络704用以在终端设备701、702、703和服务器705之间提供通信链路的介质。网络704可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备701、702、703通过网络704与服务器705交互，以接收或发送消息等。终端设备701、702、703上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备701、702、703可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器705可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备701、702、703所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的确定运输任务的完成时间的方法一般由服务器705执行，相应地，确定运输任务的完成时间的装置一般设置于服务器705中。
应该理解，图7中的终端设备、网络和服务器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终端设备、网络和服务器。
下面参考图8，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统800的结构示意图。图8示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，计算机系统800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有系统800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分807；包括硬盘等的存储部分808；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器810上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分808。
特别地，根据本发明公开的实施例，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，本发明公开的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。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)801执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示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。在本发明中，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。而在本发明中，计算机可读的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。计算机可读的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：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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，上述模块、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，框图或流程图中的每个方框、以及框图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。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括路径确定模块、时效确定模块和完成时间确定模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，完成时间确定模块还可以被描述为“确定运输任务的完成时间的模块”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。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一个该设备执行时，使得该设备包括：确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少一个运输节点；分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
根据本发明实施例的技术方案，在运输任务达到相应运输节点之前，即可通过确定运输任务的运输路径中各个运输节点的预测运输时间，然后根据运输节点对应于预测运输时间的预测数据、以及该运输节点的历史运输数据确定该运输节点的第一时效，并根据运输路径上各个运输节点分别对应的第一时效，确定运输任务的完成时间，由此提高了运输任务的送达时间或揽件时间的及时性。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种确定运输任务的完成时间的方法，其特征在于，包括：
确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少两个运输节点；
分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；具体包括：循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测运输时间和第一时效：将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点；其中，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量；
根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史气象信息指示了至少一种第一天气类型、以及每一种所述第一天气类型对应的第二时效，所述预测气象信息指示了与所述预测运输时间对应的第二天气类型；
从所述运输节点的历史气象信息中确定与所述第二天气类型相同的第一天气类型，并将与所述第二天气类型相同的第一天气类型的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务量的差值小于阈值的历史任务量，并根据确定出的历史任务量对应的第二时效，确定所述运输节点的第一时效。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述历史运输数据还指示了任务执行状态以及所述任务执行状态对应的第二时效；所述预测数据还指示了所述运输任务对应于所述预测运输时间的预测任务状态；
从所述运输节点的历史运输数据中确定与所述预测任务状态对应的任务执行状态，并将所述任务执行状态对应的第二时效作为所述运输节点的第一时效。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
确定所述运输节点的实际运输数据，根据所述实际运输数据更新所述完成时间。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述运输任务的完成时间展示给用户。
7.一种确定运输任务的完成时间的装置，其特征在于，包括：路径确定模块、时效确定模块和完成时间确定模块；其中，
所述路径确定模块，用于确定运输任务的运输路径，所述运输路径包括至少两个运输节点；
所述时效确定模块，用于分别确定所述运输节点对应的预测运输时间、以及与所述预测运输时间对应的第一时效；其中，所述第一时效是根据所述运输节点的历史运输数据以及与所述预测运输时间对应的预测数据所确定的；具体用于：循环执行以下步骤，直至确定出每一个所述运输节点对应的预测运输时间和第一时效：将所述运输路径中排在最前的运输节点作为当前节点：确定所述当前节点的预测运输时间和第一时效；根据所述当前节点的预测运输时间和第一时效，确定所述当前节点的后一个运输节点的预测运输时间，并将所述当前节点的后一个运输节点作为所述当前节点；其中，所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量；
所述完成时间确定模块，用于根据所述至少一个运输节点的所述第一时效，确定所述运输任务的完成时间。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述历史运输数据指示了历史气象信息和/或历史任务量、以及所述历史气象信息和/或历史任务量分别对应的第二时效；
所述预测数据指示了与所述预测运输时间对应的预测气象信息和/或预测任务量。
9.一种确定运输任务的完成时间的电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
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1-6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，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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