CN114330879A - 一种多维度约束的订单分配方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多维度约束的订单分配方法及系统，包括：获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；若分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将分配结果作为最终的分配方案；将最终的分配方案发送至终端设备。本发明解决了多维度约束订单最优化分配的问题。

Description

一种多维度约束的订单分配方法及系统

技术领域

本发明涉及订单业务的运营领域，特别涉及一种多维度约束的订单分配方法及系统。

背景技术

在业务开展过程中业务订单分配是不可缺少的。企业根据订单的属性分配至各业务人员进行处理，实现订单自动流转，从而提高业务运营效率。

在有些业务场景下，对订单的分配有多约束条件下的最优分配方式的需求。例如：在催收业务流程中需要对待催收订单进行分单，由于订单催回难度有差异并且会根据催回金额进行绩效考评，这就希望每个催收员的分配结果在数量、总金额，催收难度等维度上差异最小，分配更加公平。

因此，如何更加公平、更加有效的进行订单的分配，就成为亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分的解决上述技术问题，本发明提供了一种多维度约束的订单分配方法及系统，通过带有控制参数的自适应组合算法，解决了多维度约束订单最优化分配问题。整个方法实现简单，占用系统运算资源少，结果极为接近理论最优解，能够很好的满足业务场景的需求，使业务运营效率得到极大的提高。

本发明的一个方面提供了一种多维度约束的订单分配方法，包括：

服务器获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；若该分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将该分配结果作为最终的分配方案；并将该最终的分配方案发送至终端设备。

更进一步的，根据下式计算可分配方案数：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，其中，0≤k≤m。

更进一步的，根据下式计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差：

其中，σ²为总体方差；X表示每个对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象的个数。

更进一步的，上述订单分配方法还包括如下步骤：若可分配方案数小于预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

更进一步的，上述订单分配方法还包括如下步骤：

若分配结果的差异度大于或等于预设的第二参数值，则对订单进行多次的随机分配，其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积；

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于预设的第二参数值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于预设的第一参数值时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

本发明的另一方面还提供了一种多维度约束的订单分配系统，包括：

服务器，用于获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；若分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将该分配结果作为最终的分配方案；并将最终的分配方案发送至终端设备；

终端设备，用于接收服务器发送的最终的分配方案并输出显示。

更进一步的，所述服务器根据下式计算可分配方案数：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，其中，0≤k≤m。

更进一步的，服务器根据下式计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差：

其中，σ²为总体方差，X表示每个对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象的个数。

更进一步的，上述服务器进一步用于执行以下步骤：

若可分配方案数小于预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

更进一步的，上述服务器进一步用于执行以下步骤：

若分配结果的差异度大于或等于预设的第二参数值，则对订单进行多次的随机分配，其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积；

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于预设的第二参数值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于预设的第一参数值时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

本发明的多维度约束的订单分配方法及系统，通过带有控制参数的自适应组合算法，解决了多维度约束订单最优化分配问题。该方法实现简单，占用系统计算资源少，结果极为接近理论最优解，能够满足业务场景的需求，并具有相当的通用性。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本发明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，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1为本申请一个实施例提供的多维度约束的订单分配方法的流程图；

图2为本申请一个实施例提供的多维度约束的订单分配方法中当可分配方案数小于预设的第一参数值时的流程图；

图3为本申请一个实施例提供的多维度约束的订单分配方法中当分配结果的差异度大于或等于预设的第二参数值时的流程图；

图4为本申请一个实施例提供的多维度约束的订单分配系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细的描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明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的理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。

应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本发明中提及的“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，本发明中提及的“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”。

本发明实施方式中的多个设备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。

订单分配问题本质上是一类典型的组合优化问题，它是0-1背包问题的变形，可称之为多约束背包问题，也称之为多维背包问题，它带有一组约束，在计算理论上属于NP完全问题。

解决此类全局最优分配问题已知有两种常用方法：一是多维动态规划算法，二是基因遗传算法。这两种方法虽然能够求解出最优解，但是随着问题规模的增加，时间和空间复杂度也快速增加，并且实现逻辑复杂，给普通的业务场景带来了较高的复杂度。

本发明为普通业务场景提供了一种依靠终端设备和服务器自动制定订单分配方法的系统，服务器通过订单分配程序自动计算分配方案，并将分配方案下发至每个终端设备。本发明引入较小的逻辑复杂度，解决了多维度约束下的订单最优化分配问题。

参见图1，本发明的多维度约束的订单分配方法包括如下步骤：

步骤S101，服务器获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数。

具体而言，假设有n个待分配的订单，每个订单金额不同，需要分配给m个业务员，并且分配结果要做到多维度综合离散度最低，即每位业务员分配的订单在数量、总金额、总处理难度等角度上差异度最小。

以上场景问题的方案集合属于多枚举组合问题中的第二类Stirling数，可记为S(n,m)。则可分配方案数的计算公式为：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，即将n个不同的元素分成m个集合可形成的方案总数，且0≤k≤m。据此能够获得可分配方案数。

步骤S102，若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度。

具体而言，若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，此处优选使用问题规模参数作为第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和。

例如：目前有三个维度权重分别为a、b、c，系统配置的维度分别为x、y、z。综合分数用S表示，其计算公式为：S＝a×x+b×y+c×z。

将订单综合分数作为贪心策略分配订单，可以得到局部最优解。

进一步的，对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给目前已分配订单综合分数的总和最小的人，直至分配完毕。对分配完毕的分配结果进行评价，首先，计算出分配结果不同维度数据的总体方差，其中维度是指分配结果的各方面的衡量标准，例如：结果中包含的订单数据量，订单总金额，订单总处理难度等。总体方差按照下式计算：

其中，σ²为总体方差，X表示每个对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象的个数。

进一步的，在得到分配结果不同维度的总体方差之后，再将各维度方差乘以配置的维度权重之和作为分配结果离散度评分，分数越大说明数据离散度越高，从而代表数据的差异度比较大。例如：有三个维度分别为a、b、c，通过方差计算后得到各维度的方差为a1、b1、c1。系统配置的维度分别为x、y、z。离散度(即差异度)用D表示，则其计算公式为：D＝a1×x+b1×y+c1×z。

步骤S103，若分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将该分配结果作为最终的分配方案；

优选的，系统预先配置好离散度业务可接受值作为预设的第二参数值，该值表示订单分配结果之间的差异在一定范围内时是可接受的分配结果。若分配结果的离散度(即差异度)小于上述预设的离散度业务可接受值，则将该分配结果作为最终的分配方案，此时说明订单的分配方案可被相应的业务场景接受。

步骤S104，将最终的分配方案发送至终端设备。

服务器将最终的分配方案发送至可分配对象的终端设备并显示，使得每个分配对象都可以高效的收到自己的订单分配结果。

参见图2，本发明的多维度约束的订单分配方法还包括如下步骤：

步骤S201，区别于步骤S102，若可分配方案数小于预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

具体而言，若可分配方案数小于预设的第一参数值，即问题规模参数，则说明整体分配方案的数量不大，完全可以通过穷举的方式求解最终的分配方案。具体的，穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差，其计算方法和步骤S102中的方法相同，此处不再赘述。然后，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度，该差异度的计算方法和步骤S102中的方法相同，此处不再赘述。

参见图3，本发明的多维度约束的订单分配方法还包括如下步骤：

步骤S301，区别于步骤S103，若分配结果的差异度大于或等于预设的第二参数值，即预先配置好离散度业务可接受值，则对订单进行多次的随机分配；其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积。这是因为分配的方案数和订单数、人数正相关，本实施例使用一个简单的相乘的关系代表，倍率系数是为了放大该乘积的正相关性，从而更好的拟合实际分配方案数，上述预设的倍率系数可根据经验设置。

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于预设的离散度业务可接受值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于预设的问题规模参数时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

参见图4，本发明的另一实施例还提供了一种多维度约束的订单分配系统，该系统可用于执行图1-3所示的多维度约束的订单分配方法，该系统包括：服务器401和终端设备402。

服务器401，用于获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；若可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；若分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将该分配结果作为最终的分配方案；并将最终的分配方案发送至终端设备；

终端设备402，用于接收上述服务器401发送的最终的分配方案并输出显示。

优选的，服务器401进一步被配置为，根据下式计算可分配方案数：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，其中，0≤k≤m。

优选的，服务器401进一步被配置为，根据下式计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差：

其中，σ²为总体方差，X表示每个对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象个数。

优选的，服务器401进一步被配置为用于执行以下步骤：若可分配方案的数量小于预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

优选的，服务器401进一步被配置为执行以下步骤：

若分配结果的差异度大于或等于预设的第二参数值，则对订单进行多次的随机分配，其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积；

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于预设的第二参数值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于预设的第一参数值时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

需要说明的是，本发明实施例所提供的多维度约束的订单分配系统可用于执行上述方法实施例的各步骤，其实现原理和技术效果相同，此处不再赘述。

以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种多维度约束的订单分配方法，其特征在于，包括：

服务器获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；

若所述可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，所述综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；

若所述分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将所述分配结果作为最终的分配方案；

将所述最终的分配方案发送至终端设备。

2.根据权利要求1所述的一种多维度约束的订单分配方法，其特征在于，根据下式计算可分配方案数：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，其中，0≤k≤m。

3.根据权利要求1所述的一种多维度约束的订单分配方法，其特征在于，根据下式计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差：

其中，σ²为总体方差；X表示每个可分配对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象的个数。

4.根据权利要求1所述的一种多维度约束的订单分配方法，其特征在于，还包括如下步骤：

若所述可分配方案数小于所述预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

5.根据权利要求1所述的一种多维度约束的订单分配方法，其特征在于，还包括如下步骤：

若所述分配结果的差异度大于或等于所述预设的第二参数值，则对待分配的订单进行多次的随机分配，其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积；

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于所述预设的第二参数值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于所述预设的第一参数值时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

6.一种多维度约束的订单分配系统，其特征在于，包括：

服务器，用于获取待分配的订单数量值和可分配对象数量值，并计算可分配方案数；若所述可分配方案数大于或等于预设的第一参数值，则将待分配的订单按照综合分数递增排序，其中，所述综合分数为待分配的订单的各维度权重与维度指标的乘积之和；对排序后的订单进行顺序分配，每次分配给当前已分配订单的综合分数的总和最小的对象，直至分配完毕；计算分配结果的不同维度下的总体方差，将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为分配结果的差异度；若所述分配结果的差异度小于预设的第二参数值，则将该分配结果作为最终的分配方案；将所述最终的分配方案发送至终端设备；

终端设备，用于接收所述服务器发送的最终的分配方案并输出显示。

7.根据权利要求6所述的一种多维度约束的订单分配系统，其特征在于，所述服务器根据下式计算可分配方案数：

其中，n表示待分配的订单数量值，m表示可分配对象数量值，其中，0≤k≤m。

8.根据权利要求6所述的一种多维度约束的订单分配系统，其特征在于，所述服务器根据下式计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差：

其中，σ²为总体方差，X表示每个对象实际分配到的结果的分数，μ表示所有待分配的订单的综合分数之和除以可分配对象的个数得到的平均值；N表示可分配对象的个数。

9.根据权利要求6所述的一种多维度约束的订单分配系统，其特征在于，所述服务器进一步用于执行以下步骤：

若所述可分配方案数小于所述预设的第一参数值，则穷举所有可能的分配结果，并计算穷举出的每种分配结果的不同维度下的总体方差；将不同维度下的总体方差乘以相应的维度权重之和作为穷举的分配结果的差异度；选择差异度最小的结果作为分配方案。

10.根据权利要求6所述的一种多维度约束的订单分配系统，其特征在于，所述服务器进一步用于执行以下步骤：

若所述分配结果的差异度大于或等于所述预设的第二参数值，则对订单进行多次的随机分配，其中，每个可分配对象的最终分配的数量为平均数量；其中，随机分配的次数为以下两者的较小者：

一者是预设的随机分配次数；

二者是可分配对象数量值、待分配的订单数量值和预设的倍率系数的乘积；

计算随机分配过程中的每种分配结果的差异度，若随机分配过程中有差异度小于预设的第二参数值时，则将该分配结果作为最终的分配方案；否则记录随机分配中差异度最小的分配结果，并将可分配方案数大于或等于预设的第一参数值时的分配结果和随机分配过程中差异度最小的分配结果中的差异度较小者作为最终的分配方案。

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