CN115099755A - 一种即时物流订单拆分方法及装置 - Google Patents

一种即时物流订单拆分方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种即时物流订单拆分方法及装置,该方法利用算法对即时物流订单进行初始化、建立物流订单的即时更新因素函数、对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量、边界问题的处理、物流订单进行即时更新、最终利用目标函数对物流订单进行详细拆分，同时该装置包括，实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件、物流订单数据控制中心，通过该方法保证了即时物流订单拆分的及时性和准确性，并通过本发明提出的装置与拆分方法相配合提高了时物流订单处理的自动化程度，降低了人力成本。

Description

一种即时物流订单拆分方法及装置
技术领域
本发明物流订单与算法的领域,尤其涉及一种即时物流订单拆分方法及装置。
背景技术
随着网络购物的发展，物流订单也出现了相应的拆分问题，订单的拆分指的是一次下单的商品被分成多个订单进行管理，或者一个订单号下的商品被拆分成多个配送单进行发货；订单的合并指的是把多个订单进行一起配送，一起发货。
公开号为CN112950119A的专利公开了一种即时物流订单拆分方法、装置、设备及存储介质，该发明方法包括：获取预设时间段内多个订单的订单信息，根据多个订单信息进行地理区域的划分，得到地理区域信息；根据各订单的订单信息与地理区域信息确定至少一个目标订单；从预选的多个中转站中确定每个目标订单对应的最优中转站，并根据每个目标订单对应的最优中转站的中转站信息，将各目标订单拆分为多个子订单。本发明实施例能够将长距离的目标订单拆分为多个短距离的子订单，以使可以由不同的订单执行用户执行各子订单的配送，提高了订单的配送效率。
公开号为CN113935800A的专利公开了一种电商跨境物流订单拆分方法及系统及设备及存储介质，其中方法包括如下步骤：S1：采集数据；S2：进行订单数据单目标优化，得出订单的最少运费、订单的拆分结果以及拆分后每个订单对应的物流商。本发明通过采用整数规划获取订单拆分和物流商选择的最优决策，利于实现订单成本的最小化。
但是，目前现有的方法中并未对即时物流订单出现的是否拆解问题进行判断，以及拆解后的边界问题进行解决，这就导致了对即时物流订单拆解的不准确性，最终影响物流量。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供一种即时物流订单拆分方法及装置。
本发明所采用的技术方案是，一种即时物流订单拆分方法，该方法包括：
步骤S1：物流订单初始化，对物流订单中包裹数量的最大值和最小值建立统一的物流订单中包裹数量函数；
步骤S2：建立物流订单的即时更新因素函数，在即时更新中，将物流订单的影响因素分解为：用户因素矩阵、仓库因素矩阵、物流因素矩阵；
步骤S3：对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量；
步骤S4：进行物流订单拆分后的边界条件处理，该步骤包括:
步骤A1：物流订单边界条件的判断；
步骤A2：物流订单边界的计算；
步骤S5：对物流订单进行即时更新；
步骤S6：建立目标函数对物流订单进行详细拆分。
进一步地，所述物流订单中包裹数量函数，表达式为：
Figure 382774DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 473089DEST_PATH_IMAGE002
表示物流订单中包裹数量函数，
Figure 966257DEST_PATH_IMAGE003
表示物流订单中包裹数量的最小值，
Figure 218246DEST_PATH_IMAGE004
表示物流订单中包裹数量的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
进一步地，所述物流订单的即时更新因素函数，表达式为：
Figure 852490DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 966071DEST_PATH_IMAGE006
表示用户因素矩阵，
Figure 595635DEST_PATH_IMAGE007
表示仓库因素矩阵，
Figure 690630DEST_PATH_IMAGE008
表示运输因素矩阵，
Figure 935140DEST_PATH_IMAGE009
表示物流订单的即时更新因素函数，E表示物流订单的该变量。
进一步地，所述物流订单的实时量，表达式为：
Figure 773783DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 726696DEST_PATH_IMAGE011
表示未拆分的物流订单量，
Figure 867958DEST_PATH_IMAGE012
表示拆分的物流订单量，
Figure 211215DEST_PATH_IMAGE013
表示物流订单的实时量，
Figure 712604DEST_PATH_IMAGE014
表示物流订单即时更新因素函数的峰值，
Figure 192126DEST_PATH_IMAGE015
表示物流订单量管理的阈值，n表示订单中物件的个数，I表示订单中所允许物件的总个数。
进一步地，所述物流订单边界条件的判断，表达式为：
Figure 2825DEST_PATH_IMAGE016
所述物流订单边界的计算，表达式为：
Figure 567799DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 76141DEST_PATH_IMAGE018
表示经过更新因素函数和拆分判断后产生的新物流订单，
Figure 551115DEST_PATH_IMAGE019
表示新物流订单的最小值，
Figure 158814DEST_PATH_IMAGE020
表示新物流订单的最大值，r表示所允许的物流订单的最小值，q表示所允许的物流订单的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
进一步地，所述对物流订单进行即时更新，表达式为：
Figure 70139DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 54275DEST_PATH_IMAGE022
表示更新前的物流订单值，
Figure 885221DEST_PATH_IMAGE023
表示更新后的物流订单值，
Figure 663821DEST_PATH_IMAGE024
表示物流订单的变化量，
Figure 328021DEST_PATH_IMAGE025
表示物流订单中的包裹总数，
Figure 850269DEST_PATH_IMAGE026
表示物流订单中变化的包裹总数。
进一步地，所述建立目标函数对物流订单进行详细拆分，表达式为：
Figure 34257DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 983758DEST_PATH_IMAGE028
表示更新后的初始适应度总值，
Figure 135254DEST_PATH_IMAGE029
表示更新前的初始适应度总值，且初始值为0，
Figure 195614DEST_PATH_IMAGE030
表示拆分前物流订单的总数，
Figure 998223DEST_PATH_IMAGE031
表示物流订单拆分后的形成的包裹数，
Figure 118625DEST_PATH_IMAGE032
表示一个包裹中物品的数量。
一种即时物流订单拆分装置，该装置包括，实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件、物流订单数据控制中心；
进一步地，所述实时物流订单识别组件的输入为网络平台产生的实时订单数量，输出连接物流订单算法模型组件，物流订单算法模型组件对订单的变化进行判断和拆分，物流订单算法模型组件的输出连接物流订单打包组件，物流订单打包组件利用工业机器人对所有的订单进行打包处理，物流订单数据控制中心同时对实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件进行监控。
本发明通过提出一种即时物流订单拆分方法及装置，该方法利用算法对即时物流订单进行初始化、建立物流订单的即时更新因素函数、对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量、边界问题的处理、物流订单进行即时更新、最终利用目标函数对物流订单进行详细拆分，通过该方法保证了即时物流订单拆分的及时性和准确性，并通过本发明提出的装置与拆分方法相配合提高了时物流订单处理的自动化程度，降低了人力成本，可在物流领域进行大幅推广。
附图说明
图1为本发明总体步骤流程图；
图2为本发明的物流订单的影响因素分解图；
图3为本发明边界条件处理流程图；
图4为本发明的装置组成图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合,下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说明。
如图1所示，一种即时物流订单拆分方法，该方法包括：
步骤S1：物流订单初始化，对物流订单中包裹数量的最大值和最小值建立统一的物流订单中包裹数量函数；
物流订单中包裹数量函数与物流订单中包裹数量的最小值、物流订单中包裹数量的最大值以及随机函数数值的生成有关，通过将物流订单中包裹数量的最大值减去物流订单中包裹数量的最小值，然后与随机函数生成的数值相乘表示订单的增加值，将订单的增加值与物流订单中包裹数量的最小值相加表示整个物流订单中包裹的数量。
如图2所示，步骤S2：建立物流订单的即时更新因素函数，在即时更新中，将物流订单的影响因素分解为：用户因素矩阵、仓库因素矩阵、物流因素矩阵；
即时的物流订单由于会因为不同的因素发生变化，这些因素可以分为三类用户因素、仓库因素以及运输因素，用户因为个人原因，会导致订单发生变化，通常表现为订单的增加或减少，用户因素导致的物流订单变化占比为70%，在遇到大型购物节或者消费节假日时，或导致订单的急剧增加，仓库因为受到占地面积的原因，会造成物流订单发生变化，对于同一批次的订单，会分批发送，仓库因素导致的物流订单变化占比为20%，在运输过程中由于危险事故的发生也会导致物流订单发生变化，运输因素导致的物流订单变化占比为10%，将这三类因素转换为不同的矩阵形式，再与物流订单的该变量相乘构成物流订单的即时更新因素函数，该函数可以准确的对造成物流订单发生变化的原因进行准确描述。
步骤S3：对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量；
物流订单的实时量与物流订单即时更新因素函数的峰值、物流订单量管理的阈值、订单中物件的个数、订单中所允许物件的总个数相关，当物流订单即时更新因素函数的峰值小于等于物流订单量管理的阈值以及订单中物件的个数属于订单中所允许物件的总个数相关时，表明物流订单无需进行拆分，当物流订单即时更新因素函数的峰值大于物流订单量管理的阈值以及订单中物件的个数不属于订单中所允许物件的总个数相关时，在此情况下必须对物流订单进行拆分。
如图3所示，步骤S4：进行物流订单拆分后的边界条件处理，该步骤包括:
步骤A1：物流订单边界条件的判断；
步骤A2：物流订单边界的计算。
物流订单在经过更新因素函数和拆分判断后,可能会导致拆分的订单量在范围上超出给定的边界,假设
Figure 695100DEST_PATH_IMAGE018
的范围是[r,q],
Figure 434517DEST_PATH_IMAGE018
是经过更新因素函数和拆分判断后产生的新物流订单,因此需要对上述操作后得到的物流订单进行边界条件判断并做出相应的处理，在此步骤中需要明确的是新物流订单的最小值，新物流订单的最大值，所允许的物流订单的最小值，所允许的物流订单的最大值等因素。
步骤S5：对物流订单进行即时更新；
对物流订单进行即时更新与更新前的物流订单、更新后的物流订单、物流订单的变化量、物流订单中的包裹总数、物流订单中变化的包裹总数有关，通过判断得到物流订单进行即时更新值。
步骤S6：建立目标函数对物流订单进行详细拆分。
目标函数的建立与更新后的初始适应度总值，更新前的初始适应度总值，拆分前物流订单的总数，物流订单拆分后的形成的包裹数，包裹中物品的数量相关。
物流订单中包裹数量函数，表达式为：
Figure 717731DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 133669DEST_PATH_IMAGE002
表示物流订单中包裹数量函数，
Figure 869544DEST_PATH_IMAGE003
表示物流订单中包裹数量的最小值，
Figure 914116DEST_PATH_IMAGE004
表示物流订单中包裹数量的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
物流订单的即时更新因素函数，表达式为：
Figure 51837DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 904255DEST_PATH_IMAGE006
表示用户因素矩阵，
Figure 127426DEST_PATH_IMAGE007
表示仓库因素矩阵，
Figure 677487DEST_PATH_IMAGE008
表示运输因素矩阵，
Figure 794348DEST_PATH_IMAGE009
表示物流订单的即时更新因素函数，E表示物流订单的该变量。
物流订单的实时量，表达式为：
Figure 427454DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 511823DEST_PATH_IMAGE011
表示未拆分的物流订单量，
Figure 521367DEST_PATH_IMAGE012
表示拆分的物流订单量，
Figure 758313DEST_PATH_IMAGE013
表示物流订单的实时量，
Figure 906529DEST_PATH_IMAGE014
表示物流订单即时更新因素函数的峰值，
Figure 838713DEST_PATH_IMAGE015
表示物流订单量管理的阈值，n表示订单中物件的个数，I表示订单中所允许物件的总个数。
物流订单边界条件的判断，表达式为：
Figure 776582DEST_PATH_IMAGE016
物流订单边界的计算，表达式为：
Figure 477822DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 95141DEST_PATH_IMAGE018
表示经过更新因素函数和拆分判断后产生的新物流订单，
Figure 514621DEST_PATH_IMAGE019
表示新物流订单的最小值，
Figure 990602DEST_PATH_IMAGE020
表示新物流订单的最大值，r表示所允许的物流订单的最小值，q表示所允许的物流订单的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
对物流订单进行即时更新，表达式为：
Figure 811927DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 98683DEST_PATH_IMAGE022
表示更新前的物流订单值，
Figure 5460DEST_PATH_IMAGE023
表示更新后的物流订单值，
Figure 550710DEST_PATH_IMAGE024
表示物流订单的变化量，
Figure 226542DEST_PATH_IMAGE025
表示物流订单中的包裹总数，
Figure 182735DEST_PATH_IMAGE026
表示物流订单中变化的包裹总数。
建立目标函数对物流订单进行详细拆分，表达式为：
Figure 576807DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 394590DEST_PATH_IMAGE028
表示更新后的初始适应度总值，
Figure 190508DEST_PATH_IMAGE029
表示更新前的初始适应度总值，且初始值为0，
Figure 553487DEST_PATH_IMAGE030
表示拆分前物流订单的总数，
Figure 434856DEST_PATH_IMAGE031
表示物流订单拆分后的形成的包裹数，
Figure 56330DEST_PATH_IMAGE032
表示一个包裹中物品的数量。
如图4所示，一种即时物流订单拆分装置，该装置包括，实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件、物流订单数据控制中心；
实时物流订单识别组件的输入为网络平台产生的实时订单数量，输出连接物流订单算法模型组件，物流订单算法模型组件对订单的变化进行判断和拆分，物流订单算法模型组件的输出连接物流订单打包组件，物流订单打包组件利用工业机器人对所有的订单进行打包处理，物流订单数据控制中心同时对实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件进行监控。
本发明通过提出一种即时物流订单拆分方法及装置，该方法利用算法对即时物流订单进行初始化、建立物流订单的即时更新因素函数、对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量、边界问题的处理、物流订单进行即时更新、最终利用目标函数对物流订单进行详细拆分，通过该方法保证了即时物流订单拆分的及时性和准确性，并通过本发明提出的装置与拆分方法相配合提高了时物流订单处理的自动化程度，降低了人力成本，可在物流领域进行大幅推广。
在本发明描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解的是,在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (8)

1.一种即时物流订单拆分方法，其特征在于,该方法包括：
步骤S1：物流订单初始化，对物流订单中包裹数量的最大值和最小值建立统一的物流订单中包裹数量函数；
步骤S2：建立物流订单的即时更新因素函数，在即时更新中，将物流订单的影响因素分解为：用户因素矩阵、仓库因素矩阵、物流因素矩阵；
步骤S3：对物流订单是否需要拆分进行判断，求解物流订单的实时量；
步骤S4：进行物流订单拆分后的边界条件处理，该步骤包括:
步骤A1：物流订单边界条件的判断；
步骤A2：物流订单边界的计算；
步骤S5：对物流订单进行即时更新；
步骤S6：建立目标函数对物流订单进行详细拆分。
2.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述物流订单中包裹数量函数，表达式为：
Figure 789579DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 919209DEST_PATH_IMAGE002
表示物流订单中包裹数量函数，
Figure 516937DEST_PATH_IMAGE003
表示物流订单中包裹数量的最小值，
Figure 198454DEST_PATH_IMAGE004
表示物流订单中包裹数量的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
3.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述物流订单的即时更新因素函数，表达式为：
Figure 934329DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 211857DEST_PATH_IMAGE006
表示用户因素矩阵，
Figure 615157DEST_PATH_IMAGE007
表示仓库因素矩阵，
Figure 670838DEST_PATH_IMAGE008
表示运输因素矩阵，
Figure 2331DEST_PATH_IMAGE009
表示物流订单的即时更新因素函数，E表示物流订单的变更数量。
4.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述物流订单的实时量，表达式为：
Figure 473763DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 856203DEST_PATH_IMAGE011
表示未拆分的物流订单量，
Figure 489310DEST_PATH_IMAGE012
表示拆分的物流订单量，
Figure 278405DEST_PATH_IMAGE013
表示物流订单的实时量，
Figure 412583DEST_PATH_IMAGE014
表示物流订单即时更新因素函数的峰值，
Figure 259317DEST_PATH_IMAGE015
表示物流订单量管理的阈值，n表示订单中物件的个数，I表示订单中所允许物件的总个数。
5.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述物流订单边界条件的判断，表达式为：
Figure 971314DEST_PATH_IMAGE016
所述物流订单边界的计算，表达式为：
Figure 903498DEST_PATH_IMAGE017
其中，
Figure 841367DEST_PATH_IMAGE018
表示经过更新因素函数和拆分判断后产生的新物流订单，
Figure 886815DEST_PATH_IMAGE019
表示新物流订单的最小值，
Figure 861724DEST_PATH_IMAGE020
表示新物流订单的最大值，r表示所允许的物流订单的最小值，q表示所允许的物流订单的最大值，rand(0,1)表示随机函数，生成0到1的随机数，同时满足均匀分布。
6.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述对物流订单进行即时更新，表达式为：
Figure 936996DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 288343DEST_PATH_IMAGE022
表示更新前的物流订单值，
Figure 686832DEST_PATH_IMAGE023
表示更新后的物流订单值，
Figure 222856DEST_PATH_IMAGE024
表示物流订单的变化量，
Figure 129632DEST_PATH_IMAGE025
表示物流订单中的包裹总数，
Figure 160036DEST_PATH_IMAGE026
表示物流订单中变化的包裹总数。
7.如权利要求1所述的一种即时物流订单拆分方法，其特征在于，所述建立目标函数对物流订单进行详细拆分，表达式为：
Figure 163764DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 746055DEST_PATH_IMAGE028
表示更新后的初始适应度总值，
Figure 782538DEST_PATH_IMAGE029
表示更新前的初始适应度总值，且初始值为0，
Figure 475687DEST_PATH_IMAGE030
表示拆分前物流订单的总数，
Figure 396239DEST_PATH_IMAGE031
表示物流订单拆分后的形成的包裹数，
Figure 228059DEST_PATH_IMAGE032
表示一个包裹中物品的数量。
8.一种即时物流订单拆分装置，其特征在于，该装置包括，实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件、物流订单数据控制中心；
所述实时物流订单识别组件的输入为网络平台产生的实时订单数量，输出连接物流订单算法模型组件，物流订单算法模型组件对订单的变化进行判断和拆分，物流订单算法模型组件的输出连接物流订单打包组件，物流订单打包组件利用工业机器人对所有的订单进行打包处理，物流订单数据控制中心同时对实时物流订单识别组件、物流订单算法模型组件、物流订单打包组件进行监控。
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