CN115994726B - 派送路径调整方法、装置、电子设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了派送路径调整方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取待分配订单信息集合；对待分配订单信息集合进行聚类处理，得到区域信息集合；对于区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；根据区域派送人员信息集合和区域待分配订单信息集合，确定派送人员信息；根据已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息；获取实时路况信息；对派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，得到局部派送路径信息集合。该实施方式可以合理、有效的分配订单，提高订单分配和派送路径规划的合理性，进而提高派送效率，提高客户满意度。

Description

派送路径调整方法、装置、电子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，具体涉及派送路径调整方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着线上线下电子商务(Online To Offline，简称O2O)的兴起，订单的合理分配和派送路径的合理规划成为一个重要问题，因为订单的合理分配、订单的派送路径的规划和客户的满意度息息相关。对于派送路径的调整，通常采用的方式为：依据派送人员的定位信息与起始位置的距离进行订单分配，然后，规划派送人员的最短派送路径。

然而，发明人发现，当采用上述方式来调整派送路径，经常会存在如下技术问题：

第一，仅仅基于距离进行订单派送，只做到了局部最优解，导致订单分配的随机性比较强，派送人员的配送区域跨度较大以及增加派送路径的长度，进而导致派送效率和用户满意度的降低。

第二，由于对订单派送时间的预测仅考虑单个目的地的从始位置到达终止位置对送达时间的影响，考虑影响送达时间的因素比较单一，导致预测送达时间不准确，进而导致订单分配和路径规划准确度较低，导致配送效率和用户体验感降低。

第三，由于受交通流量、天气、突发事故等因素的影响，道路路况是实时变化的，采用全局路网搜索的方法进行路径规划，导致需要搜索范围变大、搜索时间变长，进而导致路径规划时间和派送时间的增加，派送效率降低。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

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派送路径调整方法、装置、电子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中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种派送路径调整方法，包括：获取当前时间段内的待分配订单信息集合；对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合；对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合；根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；获取实时路况信息；根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种派送路径调整装置，包括：获取单元，被配置成获取当前时间段内的待分配订单信息集合；聚类处理单元，被配置成对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合；执行单元，被配置成对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合；根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；获取实时路况信息；根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

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如第一方面中任一实现方式描述的方法。

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如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实施例的派送路径调整方法可以合理、有效的分配订单，提高订单分配和派送路径规划的合理性，进而提高派送效率，提高客户满意度。具体来说，造成相关的派送效率和用户满意度降低的原因在于：仅仅基于距离进行订单派送，只做到了局部最优解，导致订单分配的随机性比较强，派送人员的配送区域跨度较大以及增加派送路径的长度，进而导致派送效率和用户满意度的降低。基于此，本公开的一些实施例的派送路径调整方法可以首先，获取当前时间段内的待分配订单信息集合。然后，对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合。在这里，进行聚类处理可以避免出现区域内区域派送人员和区域待分配订单分配不合理的情况，以及按区域划分可以合理利用派送人员对派送区域的熟悉度较高，可以提高派送人员的派送速度，提高整体配送效率。最后，对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合。根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合。在这里，确定区域待分配订单信息的目标派送人员信息可以提高订单分配的合理性和分配效率，进而避免延长派送人员的派送路径，提高派送效率。根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息。在这里，对派送人员进行合理的路径规划可以减少派送人员的派送时间，提高派送效率和客户满意度。获取实时路况信息。根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。在这里，对派送路径进行局部调整可以避免路况导致的派送时间的延长，缩短派送路径长度，提高派送效率。由此可得，该派送路径调整方法可以合理、有效的分配订单，提高订单分配和派送路径规划的合理性，进而提高派送效率，提高客户满意度。

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是根据本公开的派送路径调整方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的派送路径调整方法的一些实施例的派送人员的行驶方向对应的区域的示意图。

图3是根据本公开的派送路径调整装置的一些实施例的结构示意图；

图4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。

参考图1，示出了根据本公开的派送路径调整方法的一些实施例的流程100。该派送路径调整方法，包括以下步骤：

步骤101，获取当前时间段内的待分配订单信息集合。

在一些实施例中，上述派送路径调整方法的执行主体（例如，电子设备）可以通过有线连接方式或者无线连接方式来获取当前时间段内的待分配订单信息集合。其中，上述当前时间段内可以是2分钟。上述待分配订单信息集合中的待分配订单可以是接收的客户购买东西的订单信息。上述待分配订单信息包括以下至少一项：客户信息、下单时间、起始位置信息和终止位置信息。上述起始位置信息可以是商家位置信息。上述终止位置信息可以是客户位置信息。

步骤102，对待分配订单信息集合进行聚类处理，得到待分配订单信息集合对应的区域信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合。其中，上述区域信息集合中的区域信息可以是订单所属的划分区域的信息。

作为示例，上述执行主体可以利用聚类算法，对上述待分配订单信息集合中的起始位置信息和终止位置信息进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合，可以包括以下步骤：

第一步，将上述待分配订单信息集合中的每个待分配订单信息的起始位置信息和终止位置信息的中心位置信息对应的经纬度信息，确定为每个待分配订单信息的经纬度信息，得到经纬度信息集合。其中，上述经纬度信息可以是起始位置信息和终止位置信息的中心位置信息对应的经度信息和纬度信息。上述经纬度信息可以通过以下步骤得到：首先，通过各大地图厂商提供的公共API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）接口，确定上述待分配订单信息的起始位置信的起始经纬度信息。其中，上述API接口可以是将位置信息转换成经度信息和纬度信息的接口。其次，通过各大地图厂商提供的公共API，确定上述待分配订单信息的终止位置信息的终止经纬度信息。然后，确定上述起始经纬度信息和终止经纬度信息的中心位置的经纬度信息。

第二步，从上述经纬度信息集合中筛选出第一预设阈值的初始经纬度聚类中心集合。其中，上述第一预设阈值可以表征待分配订单信息的对应的区域数目。上述第一预设阈值可以根据具体实际情况确定其数值。

作为示例，上述执行主体可以采用肘部法，从上述经纬度信息集合中筛选出第一预设阈值的初始经纬度聚类中心集合。

第三步，从上述经纬度信息集合中去除上述初始经纬度聚类中心集合，得到去除经纬度信息集合。

第四步，确定上述去除经纬度信息集合中的每个去除经纬度信息对应的初始经纬度聚类中心，得到初始区域信息集合。其中，上述初始区域信息集合与初始经纬度聚类中心集合存在数量上的一一对应关系。例如，上述初始区域信息集合包括：第一初始区域信息和第二初始区域信息。上述初始经纬度聚类中心集合包括：第一初始经纬度聚类中心和第二初始经纬度聚类中心。上述第一初始经纬度聚类中心是上述第一初始区域信息的聚类中心。上述第二初始经纬度聚类中心是上述第二初始区域信息的聚类中心。上述初始区域信息集合中的初始区域信息可以是对待分配订单信息进行聚类形成的区域信息。

作为示例，上述执行主体可以对于上述去除经纬度信息集合中的每个去除经纬度信息，执行以下确定步骤：首先，确定上述去除经纬度信息与上述初始经纬度聚类中心集合中的每个初始经纬度聚类中心的距离，得到距离集合。其中，上述距离可以是欧几里得距离。然后，从上述距离集合中筛选出最小距离对应的初始经纬度聚类中心。最后，将上述最小距离对应的初始经纬度聚类中心，确定为上述去除经纬度信息的初始经纬度聚类中心。

第五步，对于上述初始区域信息集合中的每个初始区域信息，执行以下更新步骤：

子步骤1，对上述初始区域信息对应的初始经纬度聚类中心进行更新，得到更新经纬度聚类中心。

作为示例，上述执行主体可以确定上述初始区域信息内初始经纬度信息的平均经纬度信息，得到平均经纬度聚类中心，作为更新经纬度聚类中心。

子步骤2，响应于确定上述更新经纬度聚类中心与上述初始经纬度聚类中心集合中对应的初始经纬度聚类中心相同，将上述初始区域信息集合，确定为区域信息集合。其中，相同可以是上述更新经纬度聚类中心对应的经纬度信息与上述初始经纬度聚类中心集合对应的初始经纬度聚类中心对应的经纬度信息是一致的。对应的初始经纬度聚类中心、上述更新经纬度聚类中心可以是同一个区域信息的初始经纬度聚类中心、更新后的经纬度聚类中心。

第六步，响应于确定所得到的更新经纬度聚类中心集合中的每个更新经纬度聚类中心与上述初始经纬度聚类中心集合对应的初始经纬度聚类中心不同，将更新经纬度聚类中心集合确定为初始经纬度聚类中心集合，再次执行更新步骤。其中，不同可以是是上述更新经纬度聚类中心对应的经纬度信息与上述初始经纬度聚类中心集合对应的初始经纬度聚类中心对应的经纬度信息存在偏差。

可选地，上述第一预设阈值可以是通过以下步骤得到的：

第一步，根据上述经纬度信息集合对应的经纬度数目，确定目标区域数目。其中，上述目标区域数目可以是上述待分配订单信息集合对应的经纬度信息集合进行聚类处理得到的区域信息集合对应的最大的区域数目。

作为示例，上述执行主体可以首先，对上述经纬度信息集合对应的经纬度数目进行开平方运算，得到运算结果。然后，将运算结果确定为目标区域数目。

第二步，基于上述区域信息集合对应的区域数目，其中，上述区域数目的初始值为第二预设阈值。其中，上述第二预设阈值可以是1。执行以下筛选步骤：

子步骤1，对上述经纬度信息集合进行聚类处理，得到候选区域信息集合，其中，上述候选区域信息集合对应的候选区域数目为区域数目。上述候选区域信息集合中的候选区域信息可以是对上述经纬度信息集合进行区域划分得到的划分区域的信息。

子步骤2，对于上述候选区域信息集合中的每个候选区域信息，执行以下生成步骤：

第一子步骤，将上述候选区域信息的聚类订单中心对应的经纬度信息与同一候选区域信息包括的经纬度信息集合中的每个经纬度信息的距离数值集合的平均值，确定为平均距离数值，其中，上述聚类订单中心是上述候选区域信息中经纬度信息集合的聚类中心。

第二子步骤，从上述候选区域信息集合中去除上述候选区域信息，得到去除候选区域信息集合。

第三子步骤，确定上述候选区域信息的聚类订单中心对应的经纬度信息与上述去除候选区域信息集合中的每个去除候选区域信息中的经纬度信息集合的候选平均距离数值，得到候选平均距离数值集合。

第四子步骤，将上述候选平均距离数值集合中候选平均距离数值最小的候选平均距离数值，确定为目标平均距离数值。

第五子步骤，根据上述平均距离数值和上述目标平均距离数值，生成评估系数。其中，上述评估系数可以表征每个候选区域信息的聚类效果。上述评估系数越大，聚类效果越好。

作为示例，上述执行主体可以首先，将上述平均距离数值与上述目标平均距离数值的差值，确定为差值距离数值。然后，从上述平均距离数值与上述目标平均距离数值中筛选出数值小的数值，得到最小距离数值。最后，将上述差值距离数值与最小距离数值的比值，确定为评估系数。

子步骤3，对所得到的评估系数集合进行平均值运算，得到平均评估系数。上述平均评估系数可以表征上述平均评估系数可以表征将上述经纬度信息集合聚类为候选区域数目个类簇的聚类效果。平均评估系数越大对应的候选区域数目的聚类效果越好。

子步骤4，响应于确定上述候选区域信息集合对应的候选区域数目大于等于上述目标区域数目，从所得到的平均评估系数集合中筛选出平均评估系数最大的平均评估系数对应的候选区域数目，以及将筛选得到的候选区域数目确定为第一预设阈值。

第三步，响应于确定上述候选区域信息集合对应的候选区域数目小于上述目标区域数目，将候选区域数目与第二预设阈值的和确定为区域数目，再次执行筛选步骤。

步骤103，对于区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：

步骤1031，获取区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合。其中，上述区域待分配订单信息集合中的区域待分配订单信息可以是一个区域内的还未分配派送人员的订单信息。上述区域派送人员信息集合中的区域派送人员信息可以是区域派送人员的人员信息和派送的订单信息。上述区域派送人员信息可以包括以下至少一项：派送人员实时定位信息、派送人员的平均派送速度、派送人员每天的接单数量和派送路径信息。

步骤1032，根据区域派送人员信息集合和区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合。其中，上述目标派送人员信息集合中的目标派送人员信息可以是派送上述区域待分配订单信息的派送人员。

作为示例，上述执行主体可以首先，确定上述区域待分配订单信息集合中每个区域待分配订单信息中的起始位置信息，得到起始位置信息集合。然后，确定上述区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息中的实时定位信息，得到实时定位信息集合。最后，对于上述实时定位信息集合中的每个实时定位信息，执行以下分配步骤：确定与上述实时定位信息距离最近的起始位置信息，作为目标起始位置信息。将上述目标起始位置信息对应的区域待分配订单信息分配至上述实时定位信息对应的区域派送人员信息，作为目标派送人员信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合，可以包括以下步骤：

第一步，对于上述区域待分配订单信息集合中的每个区域待分配订单信息，执行以下确定步骤：

子步骤1，确定上述区域派送人员信息集合中每个区域派送人员信息中的定位信息与上述区域待分配订单信息的起始位置信息的距离数值，以生成距离数值，得到距离数值集合。其中，上述距离数值可以是欧式距离。

子步骤2，从上述距离数值集合中筛选出满足第一预设条件的距离数值作为目标距离数值，得到目标距离数值集合，其中，上述第一预设条件是距离数值小于等于预设距离阈值的条件。例如，上述预设距离阈值可以是200米。上述目标距离数值集合可以是距离数值小于等于预设距离阈值的距离集合。

子步骤3，生成上述目标距离数值集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史分配的未完成配送的订单信息集合的待派送路径信息，得到待派送路径信息集合。其中，上述待派送路径信息可以是对未完成配送的订单信息集合中的起始位置信息集合和终止位置信息集合进行路径规划得到的路径信息。

作为示例，上述执行主体可以利用路径规划算法，对上述目标距离数值集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史分配的未完成配送的订单信息集合进行路径规划，以生成待派送路径信息，得到待派送路径信息集合。其中，路径规划算法可以包括但不限于以下至少一项：A*算法、人工势场算法、随机树算法、迪杰斯特拉（Dijkstra）算法等。

子步骤4，从上述待派送路径信息集合中筛选出满足第二预设条件的待派送路径信息作为目标待派送路径信息，得到目标待派送路径信息集合，其中，上述第二预设条件是上述区域待分配订单信息中的起始位置信息、终止位置信息在待派送路径信息的行驶方向对应的区域内的条件。上述行驶方向对应的区域如图2所示，其中，po1、po2、po3分别为区域待分配订单信息的起始位置信息，pd1、pd2、pd3分别为区域待分配订单信息的终止位置信息，po1、pd1是一个区域待分配订单信息的起始位置信息和终止位置信息。由于pd3不在区域范围内，故pd3对应的区域待分配订单信息不满足第二预设条件。上述行驶方向对应的区域可以是以各个区域待派送订单信息的起始位置信息、终止位置信息为圆心、以200米为半径、以行驶方向为正方向形成的区域。上述目标待派送路径信息集合中的目标待派送路径信息可以是上述区域待分配订单信息中的起始位置信息、终止位置信息在待派送路径信息的行驶方向对应的区域内的路径信息。

子步骤5，获取上述目标待派送路径信息集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史配送信息，得到历史配送信息集合，其中，上述历史配送信息集合中的历史配送信息包括：客户评价信息、每天配送的订单量、迟到率和转单率。

子步骤6，根据上述历史配送信息集合，生成匹配数值，得到匹配数值集合。其中，上述匹配数值可以表征区域派送人员信息与上述区域待分配订单信息的匹配程度。匹配数值越大，匹配程度越高。

作为示例，上述执行主体可以首先，对上述历史配送信息集合进行特征提取，得到特征数据集合。然后，对上述区域待派送订单信息进行特征提取，得到区域特征数据。最后，将区域特征数据与上述特征数据集合中的每个特征数据进行相似度运算，以生成相似度数值，得到相似度数值集合，作为匹配数值集合。

子步骤7，从上述匹配数值集合中筛选出满足第三预设条件的匹配数值，得到目标匹配数值，其中，上述第三预设条件是匹配数值大于等于预设匹配阈值的条件。例如，上述预设匹配阈值可以是0.8。上述目标匹配数值可以是大于等于预设匹配阈值的数值。

子步骤8，将上述目标匹配数值对应的区域派送人员信息，确定为目标派送人员信息。其中，上述目标派送人员信息可以是上述区域待分配订单信息分配的派送人员对应的信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，在上述将上述目标匹配数值对应的区域派送人员信息，确定为目标派送人员信息之后，还可以包括以下步骤：

第一步，对上述匹配数值集合进行排序，得到匹配数值序列。其中，上述排序可以是正向排序。

第二步，响应于确定上述目标派送人员信息对应的目标派送人员未接收上述区域待分配订单信息，根据上述匹配数值序列的顺序，依次将上述区域待分配订单信息转派给对应的区域派送人员信息，得到转派次数。其中，上述转派次数可以是上述区域待分配订单信息分配给区域派送人员，但是区域派送人员未接收的次数。

作为示例，上述执行主体可以将上述区域待分配订单信息分配给上述匹配数值序列中的第二个匹配数值对应的区域派送人员，如果第二个匹配数值对应的区域派送人员未接收上述区域待分配订单信息。将上述区域待分配订单信息分配给上述匹配数值序列中的第三个匹配数值对应的区域派送人员，得到转派次数。

第三步，响应于确定上述转派次数大于等于预设转派阈值，将上述区域待分配订单信息发送至抢单系统，以供区域派送人员信息对应的区域派送人员进行抢单。其中，上述抢单系统可以是区域派送人员进行抢单的系统。例如，上述预设转派阈值可以是3。

步骤1033，根据目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合。其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息。上述待派送订单信息集合中的待派送订单信息可以是派送人员已经从起始位置信息对应的商家获取订单物品，但是还未派送至终止位置信息对应的客户所在位置的订单信息。上述派送路径信息可以是上述目标派送人员派送待派送订单信息集合的路径信息。

作为示例，上述执行主体可以利用模拟退火算法，对上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合进行路径规划，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，可以包括以下步骤：

第一步，对于上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息，执行以下生成步骤：

子步骤1，根据上述目标派送人员信息，构建上述目标派送人员信息对应的目标派送人员的收益函数。其中，上述目标派送人员信息包括以下至少一项：目标派送人员派送的订单数量、目标派送人员派送一个订单的基础收入、目标派送人员的行驶距离和目标派送人员超过预设派送距离后每公里的距离补贴费用。例如，上述预设派送距离可以是两公里。上述收益函数为：

。

其中，

表示目标派送人员/>

的收益函数。/>

表示派送人员/>

派送的订单数目。/>

表示派送人员派送一个订单的基础收入。/>

表示派送人员信息派送的行驶距离。/>

表示派送距离超过两公里后每单位距离补贴费用。

作为示例，上述执行主体可以通过上述目标派送人员信息中的派送路径距离信息、每个待派送订单信息的基础收入，确定每个目标派送人员信息对应的目标派送人员的收益函数。

子步骤2，预测上述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息的预测送达时间，得到预测送达时间集合。实践中，上述执行主体可以利用基于神经网络的时间预测模型，对上述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息进行送达时间预测，以生成预测送达时间，得到预测送达时间集合。

子步骤3，构建订单超时惩罚成本函数。其中，订单超时惩罚成本函数为：

。

其中，

表示待派送订单/>

的订单超时惩罚成本函数。/>

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的终止位置的实际送达时间。/>

表示预测的派送人员到达待派送订单/>

的终止位置的预测送达的时间。/>

表示超时5分钟之内的固定惩罚成本。/>

表示单位时间的超时惩罚成本。/>

表示超时30分钟后的惩罚成本。

子步骤4，构建客户满意度函数。其中，上述客户满意度函数为：

。

其中，

表示客户/>

的满意度。/>

表示客户/>

期望的送达时间。/>

表示指数系数。/>

表示客户可以容忍的最晚送达时间。

子步骤5，根据上述收益函数、上述订单超时惩罚成本函数和上述客户满意度函数，生成派送路径规划模型。其中，上述派送路径规划模型中的派送人员薪酬均衡目标函数为：

。

其中，

表示派送人员薪酬均衡目标函数。/>

表示派送人员的总派送数量。/>

表示目标派送人员的收益函数。

上述派送路径规划模型中的配送成本目标函数为：

。

其中，

表示配送成本目标函数。/>

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从起始位置信息到达终止位置信息的派送距离。/>

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表示待派送订单信息对应的订单总量。/>

表示区域派送人员信息对应的派送人员的数量。

上述派送路径规划模型中的客户最大不满意目标函数为：

。

其中，

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最大不满意目标函数。/>

表示待派送订单信息集合。

上述派送路径规划模型中的约束函数中的每个待派送订单只能被一个派送人员进行派送的约束函数可以是：

。

上述派送路径规划模型中的约束函数中的每个客户均可以被派送人员进行派送的约束函数可以是：

。

上述派送路径规划模型中的约束函数中的目标派送人员的待派送订单的派送顺序的约束函数可以是：

。

其中，

表示决策变量，即目标派送人员/>

对待派送订单信息/>

进行派送的派送顺序中位于第/>

个进行派送为1，否则为0。

上述派送路径规划模型中的约束函数中的目标派送人员的最大行驶距离的约束函数可以是：

。

其中，

表示派送路径行驶的最大派送距离。

上述派送路径规划模型中的约束函数中的待派送订单的送达时间的约束函数可以是：

。

其中，

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的起始位置信息的派送时间。

作为示例，上述执行主体可以首先，将第一权重与上述收益函数的乘积，确定为第一派送路径规划函数。其次，将第二权重与上述订单超时惩罚成本函数的乘积，确定为第二派送路径规划函数。然后，将第三权重与上述客户满意度函数的乘积，确定为第三派送路径规划函数。最后，将第一派送路径规划函数、第一派送路径规划函数和第一派送路径规划函数的和，确定为派送路径规划模型。其中，上述第一权重、第二权重、第三权重的和为1，并且第一权重、第二权重和第三权重的取值范围均为（0，1）。

子步骤6，根据上述派送路径规划模型，生成派送路径信息。

作为示例，上述执行主体可以通过混合蚁群算法、模拟退火算法等方式对上述派送路径规划模型进行求解，得到上述目标派送人员的派送路径信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述预测上述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息的预测送达时间，得到预测送达时间集合，可以包括以下步骤：

第一步，对于上述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息，执行以下融合步骤：

子步骤1，获取与上述待派送订单信息对应的目标派送人员的历史配送路径信息。其中，上述历史配送路径信息可以是上述目标派送人员在当前时间之前已经派送完成的订单信息集合的路径信息。上述派送完成表征上述目标派送人员已经从订单信息对应的起始位置信息送达至订单信息对应的终止位置信息。

子步骤2，对上述历史配送路径信息进行特征提取，得到外部影响因素特征数据。其中，上述外部影响因素特征数据包括：全局特征数据、预测订单特征数据和待派送人员特征数据。上述外部影响因素可以表征对待派送订单信息送达时间的影响因素的特征数据。上述全局特征数据可以包括：历史配送路径信息的配送时间、配送区域位置信息和派送人员信息。上述预测订单特征数据可以表征影响历史订单按时送达的影响数据。上述预测订单特征数据可以包括：历史订单信息中的起始位置信息与派送人员信息中的实时位置信息之间的距离数据、历史订单的历史地址的地址类型数据。上述待派送人员特征数据可以表征待派送人员送达历史订单的相关数据。上述待派送人员特征数据可以包括以下至少一项：历史平均派送速度、历史每天派送的订单数量和历史派送订单平均时长。

子步骤3，对上述全局特征数据进行向量化处理，得到全局特征向量。其中，上述全局特征向量可以表征全局特征数据的特征向量。实践中，上述执行主体可以首先，对上述全局特征数据进行独热编码处理，得到高维特征向量。然后，对上述高维特征向量进行降维处理，得到全局特征向量。

子步骤4，对上述预测订单特征数据中的终止位置信息进行地理信息编码，得到编码位置信息向量。其中，上述编码位置信息向量可以是将终止位置信息划分至二维网格内，以及使用一个字符串标识网格经纬度信息的向量。

子步骤5，将上述待派送人员特征数据进行归一化处理，得到待派送人员特征向量。其中，上述归一化处理可以包括以下至少一项：最大最小归一化处理和z-score 标准化(zero-mean normalization)处理。

子步骤6，将上述全局特征向量、上述编码位置信息向量和上述待派送人员特征向量进行向量拼接，得到拼接向量。

子步骤7，将上述拼接向量进行时间相关性处理，得到历史配送路径信息向量。其中，上述历史配送路径信息向量可以表征拼接向量中历史配送路径信息与历史派送路径对应的派送时间的信息对应的向量。实践中，上述执行主体可以将上述拼接向量输入至双向长短期记忆网络，得到历史配送路径信息向量。

子步骤8，从上述历史配送路径信息向量中筛选出满足第四预设条件的历史配送路径信息，得到待派送订单信息向量，其中，上述第四预设条件是与上述待派送订单信息匹配度最大的历史配送路径信息向量中的历史派送订单信息的条件。上述匹配度最大的历史配送路径信息向量可以是从上述历史配送路径信息中筛选出与上述待派送订单信息的起始位置和终止位置的相似度最大的历史配送订单信息。

子步骤9，对上述历史配送路径信息向量和上述待派送订单信息向量进行融合处理，得到上述待派送订单信息的预测送达时间。实践中，上述执行主体可以利用损失函数，将上述历史配送路径信息向量和上述待派送订单信息向量输入至反向传播神经网络模型中，得到上述待派送订单信息的预测送达时间。

上述技术方案及其相关内容作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“由于对订单派送时间的预测仅考虑单个目的地的从始位置到达终止位置对送达时间的影响，考虑影响送达时间的因素比较单一，导致预测送达时间不准确，进而导致订单分配和路径规划准确度较低，导致配送效率和用户体验感降低。”。导致配送效率和用户体验感降低的因素往往如下：由于对订单派送时间的预测仅考虑单个目的地的从始位置到达终止位置对送达时间的影响，考虑影响送达时间的因素比较单一，导致预测送达时间不准确。如果解决了上述因素，就能达到提高配送效率和用户体验感的效果。为了达到这一效果，本公开对于上述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息，执行以下融合步骤：首先，获取与上述待派送订单信息对应的目标派送人员的历史配送路径信息。对上述历史配送路径信息进行特征提取，得到外部影响因素特征数据，其中，上述外部影响因素特征数据包括：全局特征数据、预测订单特征数据和待派送人员特征数据。对上述全局特征数据进行向量化处理，得到全局特征向量。对上述预测订单特征数据中的终止位置信息进行地理信息编码，得到编码位置信息向量。在这里，对终止位置进行地理信息编码可以保留历史订单的位置信息的地理相关性。其次，将上述待派送人员特征数据进行归一化处理，得到待派送人员特征向量。在这里，进行归一化处理可以提高待派送人员特征向量表征待派送人员的准确性。将上述全局特征向量、上述编码位置信息向量和上述待派送人员特征向量进行向量拼接，得到拼接向量。在这里，通过对多个影响配送时间的处理，使得预测送达时间更加真实，更接近真实送达时间，提高了预测送达时间的准确性。然后，将上述拼接向量进行时间相关性处理，得到历史配送路径信息向量。从上述历史配送路径信息向量中筛选出满足第四预设条件的历史配送路径信息，得到待派送订单信息向量，其中，上述第四预设条件是与上述待派送订单信息匹配度最大的历史配送路径信息向量中的历史派送订单信息的条件。在这里，通过从历史配送路径信息中筛选出与待派送订单信息匹配度最大的历史订单信息的配送作为待派送订单信息的配送，通过确定派送顺序进而提高提高了对送达时间的预测的准确性。最后，对上述历史配送路径信息向量和上述待派送订单信息向量进行融合处理，得到上述待派送订单信息的预测送达时间。本公开对影响快件送达时间的复杂因素进行分析，从大量历史轨迹数据中学习派送模式，预测快件送达时间。其中，外部因素表征整个派送过程中时间不变性特征、待预测快件的特征以及快递员的画像表示，得到外部因素表示向量。派送路径首先对已派送订单地理坐标信息进行编码操作，嵌入为低维空间向量，通过卷积操作捕获已派送快件的地理相关性，将卷积层的输出与外部因素结合，输入双向长短时记忆网络捕获其时间相关性，得到已派送路径的表示向量。待派送路径通过特定策略选择与当前待派送订单组合最为相似的历史订单序列，得到其表示向量。最后，本文将外部因素表示向量、已派送路径表示向量、待派送快件表示向量进行融合，得到订单送达时间预测结果，从而提高送达时间的准确率，进而提升派送速率和提高用户体验感。

步骤1034，获取实时路况信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以获取实时路况信息。其中，上述实时路况信息可以是实时获取的道路交通信息。上述实时路况信息包括以下至少一项：道路拥堵信息、道路车流量信息。

步骤1035，根据实时路况信息，对派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。其中，上述局部派送路径信息可以是对派送路径信息对应的派送路径进行局部调整后得到的路径信息。

作为示例，上述执行主体可以对派送路径信息集合中的每个派送路径信息，执行以下更新步骤：当获取的实时路况信息显示正要行驶的派送路径信息中的道路发生交通事故或者出现拥堵情况，对派送路径信息中的道路进行更新，得到局部派送路径信息。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合，可以包括以下步骤：

第一步，获取路段数据集合。其中，上述路段数据集合中的路段数据包括：路段ID、路段起点经纬度坐标、路段终点经纬度坐标和路段长度。

第二步，对于上述路段数据集合中每个路段数据，执行以下生成步骤：

子步骤1，对上述路段数据集合进行关联处理，以生成上述路段数据集合中每个路段的路段拓扑结构，得到路段拓扑结构集合。其中，上述路段拓扑结构可以表征路段与其他路段的连接关系的结构。实践中，上述执行主体可以首先，对上述路段数据集合中的每个路段数据，执行以下连接步骤：从上述路段数据集合中筛选出与上述路段数据对应的路段的路段起点经纬度坐标和路段终点经纬度坐标相同的路段数据，得到目标路段数据集合。然后，将上述目标路段数据集合中的每个目标路段数据对应的路段与上述路段进行连接，得到路段的拓扑结构。

子步骤2，从上述路段数据集合中去除上述路段数据，得到去除路段数据集合。

子步骤3，对上述路段拓扑结构进行距离搜索，得到上述路段到上述去除路段集合中每个去除路段的路段距离数值集合和可达路径集合。其中，上述可达路径是上述路段距离数值对应的路径。实践中，上述执行主体可以利用KNN（K-Nearest Neighbor，K近邻）算法，对上述路段拓扑结构进行距离搜索，得到上述路段到去除路段集合中每个去除路段的路段距离数值集合和可达路径集合。

子步骤4，从上述路段距离数值集合中筛选出满足预设路段距离阈值的路段距离数值集合，确定为目标路段距离数值集合。其中，上述预设路段距离阈值可以是在最短距离搜索算法的时间长度内确定的距离阈值。上述最短搜索算法的时间长度内可以是通过派送人员的最短反应时间和平均行驶速度确定的时间。例如，上述路段距离阈值可以是500m。

子步骤5，根据上述路段数据对应的路段起点经纬度坐标、路段终点经纬度坐标、上述目标路段距离数值集合和上述目标路段距离数值对应的可达路径集合，生成上述路段数据对应的路段树形结构。

作为示例，上述执行主体可以首先，将路段起点经纬度坐标或者路段终点经纬度坐标，确定为上述路段树形结构的节点。然后，将上述目标路段距离数值集合确定为上述路段树形结构中与可达路径集合中每个可达路径的距离集合。最后，通过上述路段树形结构的节点和上述距离集合，生成上述路段数据对应的路段树形结构。

第三步，根据所得到的各个路段的树形结构，构建树形结构路网地图。其中，上述树形结构路网地图包括各个路段的树形结构。每个路段的树形结构包括：路段的拓扑结构和上述路段进行最短距离搜索后每个路段到其他路段的最短可达路径和最短距离。

作为示例，上述执行主体可以将各个路段中起始经纬度信息或者终止经纬度信息相同的路段进行连接构建，得到树形结构路网地图。

第四步，对于上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息，执行以下确定步骤：

子步骤1，获取上述派送路径信息对应的目标派送人员的实时定位信息。

子步骤2，根据上述实时路况信息和上述定位信息，确定待行驶路段的道路拥堵系数，其中，上述待行驶路段可以是上述目标派送人员将要行驶的下一个路段。上述道路拥堵系数可以为：

。/>

其中，

表示为道路拥堵系数。/>

表示为派送人员的最大派送速度。/>

表示为派送人员的平均派送速度，其中，/>

的取值范围为/>

。/>

表示为派送人员的最小派送速度。/>

表示为路段内车辆总数占总路段内车辆总数的比值。/>

表示为固定系数。

作为示例，上述执行主体可以各个地图厂商提供的API接口，根据上述实时路况信息和上述定位信息，确定待行驶路段的道路拥堵系数。

子步骤3，响应于确定上述待行驶路段的道路拥堵系数大于等于预设拥堵阈值，获取上述待行驶路段的上游路段和下游路段。其中，上述预设拥堵阈值可以表征路段拥堵状况的标准阈值。例如，上述预设拥堵阈值可以是0.3。

子步骤4，响应于确定上述上游路段和上述下游路段之间存在不经过拥堵路段的可达路段，将上述可达路段确定为局部派送路径。

上述技术方案及其相关内容作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题三“由于受交通流量、天气、突发事故等因素的影响，道路路况是实时变化的，采用全局路网搜索的方法进行路径规划，导致需要搜索范围变大、搜索时间变长，进而导致路径规划时间和派送时间的增加，派送效率降低。”。导致路径规划时间和派送时间的增加，派送效率降低的因素往往如下：由于受交通流量、天气、突发事故等因素的影响，道路路况是实时变化的，采用全局路网搜索的方法进行路径规划，导致需要搜索范围变大、搜索时间变长，进而导致路径规划时间和派送时间的增加，派送效率降低。如果解决了上述因素，就能达到减少路径规划时间和派送时间，提高派送效率的效果。为了达到这一效果，首先，获取路段数据集合，其中，上述路段数据集合包括路段数据包括：路段ID、路段起点经纬度坐标、路段终点经纬度坐标和路段长度。在这里，路段数据集合用于后续构建树形结构路网地图。其次，对于上述路段数据集合中每个路段数据，执行以下生成步骤：对上述路段数据集合进行关联处理，以生成上述路段数据集合中每个路段的路段拓扑结构，得到路段拓扑结构集合。从上述路段数据集合中去除上述路段数据，得到去除路段数据集合。对上述路段拓扑结构进行距离搜索，得到上述路段到上述去除路段集合中每个去除路段的路段距离数值集合和可达路径集合，其中，上述可达路径是上述路段距离数值对应的路径。从上述路段距离数值集合中筛选出满足预设路段距离阈值的路段距离数值集合，确定为目标路段距离数值集合。根据上述路段数据对应的路段起点经纬度坐标、路段终点经纬度坐标、上述目标路段距离数值集合和上述目标路段距离数值对应的可达路径集合，生成上述路段数据对应的路段树形结构。在这里，得到的路段树形结构有利于减少替换路径的搜索时间，增加拥堵路径的替换效率。然后，根据所得到的各个路段的树形结构，构建树形结构路网地图。在这里，得到的树形结构路网地图为后续进行拥堵路径的搜索基础，减少了拥堵路径的替换路径的搜索时间，提高局部路径规划的时间。最后，对于上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息，执行以下确定步骤：获取上述派送路径信息对应的目标派送人员的实时定位信息。根据上述实时路况信息和上述定位信息，确定待行驶路段的道路拥堵系数。在这里，确定道路拥堵系数有利于确定上述待行驶路段是否为拥堵路段以及是否需要进行路径替换，便于提前进行路径规划避免道路拥堵导致的派送时间增加，派送效率的降低。响应于确定上述待行驶路段的道路拥堵系数大于等于预设拥堵阈值，获取上述待行驶路段的上游路段和下游路段。响应于确定上述上游路段和上述下游路段之间存在不经过拥堵路段的可达路段，将上述可达路段确定为局部派送路径。在这里，将拥堵路段替换为可达路段，减少了在全局路网中的搜索时间，提高了配送效率。由此，通过在构建的树形结构路网地图中搜索与拥堵路段具有相同上下游的路段。避免了偏离原来行驶方向，减少了搜索替换路径的搜索范围，提高了局部路径规划效率和派送效率。

本公开的上述各个实施例中具有如下有益效果：本公开的一些实施例的派送路径调整方法可以合理、有效的分配订单，提高订单分配和派送路径规划的合理性，进而提高派送效率，提高客户满意度。具体来说，造成相关的派送效率和用户满意度降低的原因在于：仅仅基于距离进行订单派送，只做到了局部最优解，导致订单分配的随机性比较强，派送人员的配送区域跨度较大以及增加派送路径的长度，进而导致派送效率和用户满意度的降低。基于此，本公开的一些实施例的派送路径调整方法可以首先，获取当前时间段内的待分配订单信息集合。然后，对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合。在这里，进行聚类处理可以避免出现区域内区域派送人员和区域待分配订单分配不合理的情况，以及按区域划分可以合理利用派送人员对派送区域的熟悉度较高，可以提高派送人员的派送速度，提高整体配送效率。最后，对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合。根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合。在这里，确定区域待分配订单信息的目标派送人员信息可以提高订单分配的合理性和分配效率，进而避免延长派送人员的派送路径，提高派送效率。根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息。在这里，对派送人员进行合理的路径规划可以减少派送人员的派送时间，提高派送效率和客户满意度。获取实时路况信息。根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。在这里，对派送路径进行局部调整可以避免路况导致的派送时间的延长，缩短派送路径长度，提高派送效率。由此可得，该派送路径调整方法可以合理、有效的分配订单，提高订单分配和派送路径规划的合理性，进而提高派送效率，提高客户满意度。

进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种派送路径调整装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该派送路径调整装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图3所示，一种派送路径调整装置300包括：获取单元301、聚类处理单元302和执行单元303。其中，获取单元301被配置成：获取当前时间段内的待分配订单信息集合。聚类处理单元302被配置成：对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合。执行单元303被配置成：对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合；根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；获取实时路况信息；根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

可以理解的是，派送路径调整装置300中记载的诸单元与参考图1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派送路径调整装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备（例如，电子设备）400的结构示意图。图4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4所示，电子设备400可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）401，其可以根据存储在只读存储器（ROM）402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器（RAM）403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（I/O）接口405也连接至总线404。

通常，以下装置可以连接至I/O接口405：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406；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，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4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409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401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上述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（Hyper Text 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：获取当前时间段内的待分配订单信息集合；对上述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到上述待分配订单信息集合对应的区域信息集合；对于上述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取上述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；根据上述区域派送人员信息集合和上述区域待分配订单信息集合，确定与每个区域待分配订单信息匹配的派送人员信息，得到目标派送人员信息集合；根据上述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，上述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；获取实时路况信息；根据上述实时路况信息，对上述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

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、聚类处理单元和执行单元。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“获取当前时间段内的待分配订单信息集合的单元”。

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。

以上描述仅为本公开的一些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，本公开的实施例中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（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。

Claims (8)

1.一种派送路径调整方法，包括：

获取当前时间段内的待分配订单信息集合；

对所述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到所述待分配订单信息集合对应的区域信息集合；

对于所述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：

获取所述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；

对于所述区域待分配订单信息集合中的每个区域待分配订单信息，执行以下确定步骤：

确定所述区域派送人员信息集合中每个区域派送人员信息中的定位信息与所述区域待分配订单信息的起始位置信息的距离数值，以生成距离数值，得到距离数值集合；

从所述距离数值集合中筛选出满足第一预设条件的距离数值作为目标距离数值，得到目标距离数值集合，其中，所述第一预设条件是距离数值小于等于预设距离阈值的条件；

生成所述目标距离数值集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史分配的未完成配送的订单信息集合的待派送路径信息，得到待派送路径信息集合；

从所述待派送路径信息集合中筛选出满足第二预设条件的待派送路径信息作为目标待派送路径信息，得到目标待派送路径信息集合，其中，所述第二预设条件是所述区域待分配订单信息中的起始位置信息、终止位置信息在待派送路径信息的行驶方向对应的区域内的条件；

获取所述目标待派送路径信息集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史配送信息，得到历史配送信息集合，其中，所述历史配送信息集合中的历史配送信息包括：客户评价信息、每天配送的订单量、迟到率和转单率；

根据所述历史配送信息集合，生成匹配数值，得到匹配数值集合；

从所述匹配数值集合中筛选出满足第三预设条件的匹配数值，得到目标匹配数值，其中，所述第三预设条件是匹配数值大于等于预设匹配阈值的条件；

将所述目标匹配数值对应的区域派送人员信息，确定为目标派送人员信息；

根据所得到的目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，所述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；

获取实时路况信息；

根据所述实时路况信息，对所述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述将所述目标匹配数值对应的区域派送人员信息，确定为目标派送人员信息之后，还包括：

对所述匹配数值集合进行排序，得到匹配数值序列；

响应于确定所述目标派送人员信息对应的目标派送人员未接收所述区域待分配订单信息，根据所述匹配数值序列的顺序，依次将所述区域待分配订单信息转派给对应的区域派送人员信息，得到转派次数；

响应于确定所述转派次数大于等于预设转派阈值，将所述区域待分配订单信息发送至抢单系统，以供区域派送人员信息对应的区域派送人员进行抢单。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到所述待分配订单信息集合对应的区域信息集合，包括：

将所述待分配订单信息集合中的每个待分配订单信息的起始位置信息和终止位置信息的中心位置信息对应的经纬度信息，确定为每个待分配订单信息的经纬度信息，得到经纬度信息集合；

从所述经纬度信息集合中筛选出第一预设阈值的初始经纬度聚类中心集合；

从所述经纬度信息集合中去除所述初始经纬度聚类中心集合，得到去除经纬度信息集合；

确定所述去除经纬度信息集合中的每个去除经纬度信息对应的初始经纬度聚类中心，得到初始区域信息集合；

对于所述初始区域信息集合中的每个初始区域信息，执行以下更新步骤：

对所述初始区域信息对应的初始经纬度聚类中心进行更新，得到更新经纬度聚类中心；

响应于确定所述更新经纬度聚类中心与所述初始经纬度聚类中心集合中对应的初始经纬度聚类中心相同，将所述初始区域信息集合，确定为区域信息集合；

响应于确定所得到的更新经纬度聚类中心集合中的每个更新经纬度聚类中心与所述初始经纬度聚类中心集合对应的初始经纬度聚类中心不同，将更新经纬度聚类中心集合确定为初始经纬度聚类中心集合，再次执行更新步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一预设阈值是通过以下步骤得到的：

根据所述经纬度信息集合对应的经纬度数目，确定目标区域数目；

基于所述区域信息集合对应的区域数目，其中，所述区域数目的初始值为第二预设阈值，执行以下筛选步骤：

对所述经纬度信息集合进行聚类处理，得到候选区域信息集合和候选区域信息集合中每个候选区域信息包括的经纬度信息集合，其中，所述候选区域信息集合对应的候选区域数目为区域数目；

对于所述候选区域信息集合中的每个候选区域信息，执行以下生成步骤：

将所述候选区域信息的聚类订单中心对应的经纬度信息与同一候选区域信息包括的经纬度信息集合中的每个经纬度信息的距离数值集合的平均值，确定为平均距离数值，其中，所述聚类订单中心是所述候选区域信息中经纬度信息集合的聚类中心；

从所述候选区域信息集合中去除所述候选区域信息，得到去除候选区域信息集合；

确定所述候选区域信息的聚类订单中心对应的经纬度信息与所述去除候选区域信息集合中的每个去除候选区域信息中的经纬度信息集合的候选平均距离数值，得到候选平均距离数值集合；

将所述候选平均距离数值集合中候选平均距离数值最小的候选平均距离数值，确定为目标平均距离数值；

根据所述平均距离数值和所述目标平均距离数值，生成评估系数；

对所得到的评估系数集合进行平均值运算，得到平均评估系数；

响应于确定所述候选区域信息集合对应的候选区域数目大于等于所述目标区域数目，从所得到的平均评估系数集合中筛选出平均评估系数最大的平均评估系数对应的候选区域数目，以及将筛选得到的候选区域数目确定为第一预设阈值；

响应于确定所述候选区域信息集合对应的候选区域数目小于所述目标区域数目，将候选区域数目与第二预设阈值的和确定为区域数目，再次执行筛选步骤。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所得到的目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，包括：

对于所述目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息，执行以下生成步骤：

根据所述目标派送人员信息，构建所述目标派送人员信息对应的目标派送人员的收益函数；

预测所述待派送订单信息集合中的每个待派送订单信息的预测送达时间，得到预测送达时间集合；

构建订单超时惩罚成本函数；

构建客户满意度函数；

根据所述收益函数、所述订单超时惩罚成本函数和所述客户满意度函数，生成派送路径规划模型；

根据所述派送路径规划模型，生成派送路径信息。

6.一种派送路径调整装置，包括：

获取单元，被配置成获取当前时间段内的待分配订单信息集合；

聚类处理单元，被配置成对所述待分配订单信息集合进行聚类处理，得到所述待分配订单信息集合对应的区域信息集合；

执行单元，被配置成对于所述区域信息集合中的每个区域信息，执行以下调整步骤：获取所述区域信息对应区域内的区域待分配订单信息集合和区域派送人员信息集合；对于所述区域待分配订单信息集合中的每个区域待分配订单信息，执行以下确定步骤：确定所述区域派送人员信息集合中每个区域派送人员信息中的定位信息与所述区域待分配订单信息的起始位置信息的距离数值，以生成距离数值，得到距离数值集合；从所述距离数值集合中筛选出满足第一预设条件的距离数值作为目标距离数值，得到目标距离数值集合，其中，所述第一预设条件是距离数值小于等于预设距离阈值的条件；生成所述目标距离数值集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史分配的未完成配送的订单信息集合的待派送路径信息，得到待派送路径信息集合；从所述待派送路径信息集合中筛选出满足第二预设条件的待派送路径信息作为目标待派送路径信息，得到目标待派送路径信息集合，其中，所述第二预设条件是所述区域待分配订单信息中的起始位置信息、终止位置信息在待派送路径信息的行驶方向对应的区域内的条件；获取所述目标待派送路径信息集合对应的区域派送人员信息集合中的每个区域派送人员信息的历史配送信息，得到历史配送信息集合，其中，所述历史配送信息集合中的历史配送信息包括：客户评价信息、每天配送的订单量、迟到率和转单率；根据所述历史配送信息集合，生成匹配数值，得到匹配数值集合；从所述匹配数值集合中筛选出满足第三预设条件的匹配数值，得到目标匹配数值，其中，所述第三预设条件是匹配数值大于等于预设匹配阈值的条件；将所述目标匹配数值对应的区域派送人员信息，确定为目标派送人员信息；根据所得到的目标派送人员信息集合中的每个目标派送人员信息对应的目标派送人员已分配的待派送订单信息集合，生成派送路径信息，得到派送路径信息集合，其中，所述待派送订单信息集合包括：历史分配的未完成配送的订单信息集合和区域待分配订单信息；获取实时路况信息；根据所述实时路况信息，对所述派送路径信息集合中的每个派送路径信息进行动态调整，以生成局部派送路径信息，得到局部派送路径信息集合。

7.一种电子设备，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1-5中任一所述的方法。

8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。

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