CN116151724A - 分布式物流方法、系统、电子设备和介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种分布式物流方法、系统、电子设备和介质，该分布式物流方法用于控制货物在若干个物流节点之间流动，每个物流节点均和与它直接连通的物流节点构成物流节点的域，分布式物流方法包括：计算每个物流节点的节点指数；获取物流节点的域内最大节点指数作为物流节点的域指数；以任意一个物流节点作为初始节点，从初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点；判断候选节点是否满足预设条件，若是，则确定候选节点为目标节点，由初始节点向目标节点发起物流。本发明通过物流节点动态控制物流路径和方向，实现了最优物流路径，并且货物储存在各物流节点，大量的物流节点分散了物流压力，避免了物流系统出现滞后或者瘫痪。

Description

分布式物流方法、系统、电子设备和介质

技术领域

本发明涉及物流系统技术领域，特别涉及一种分布式物流方法、系统、电子设备和介质。

背景技术

现有的物流系统具有如下特点：

1.中心化组织。例如，同城物流的典型路径是仓库中心—>区域分拣中心—>配送站—>个体户。物流路径由仓库中心控制，即货物的流动路径在离开仓储时已经确定。

2.多层级的树状组织。例如：分拣中心的下一层级是多个配送站。

3.递归过程。寻找物流路径的过程可抽象为一个递归过程，即每一层级寻找离目标地址最近的下一层级，并且下一层级重复该过程。

由于物流分多个层级，每一层级向下一层级分发货物，即货物从仓库中心先发送到分拣中心，再从分拣中心发送到配送站。即使配送站距离仓库中心更近，货物仍然先发送到分拣中心，这使得物流路径并非是最优路径。

另外，由于物流系统是中心化组织，即货物存储在仓库中心，造成物流在需求高峰期时物流吞吐量不足，物流压力过大而导致物流出现严重滞后和部分瘫痪。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中物流路径规划不合理、物流系统滞后的缺陷，提供一种分布式物流方法、系统、电子设备和介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

根据本发明的第一方面，提供一种分布式物流方法，所述分布式物流方法用于控制货物在若干个物流节点之间流动，每个物流节点均和与所述物流节点直接连通的相邻物流节点构成所述物流节点的域，所述分布式物流方法包括以下步骤：

计算每个物流节点的节点指数，所述节点指数用于表征所述物流节点当前对货物的需求强度；

获取所述物流节点的域内最大节点指数作为所述物流节点的域指数；

以任意一个物流节点作为初始节点，从所述初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点；

判断所述候选节点是否满足预设条件，若判断为是，则确定所述候选节点为目标节点，由所述初始节点向所述目标节点发起物流；

其中，所述预设条件为所述候选节点的域指数大于所述初始节点的域指数；或所述候选节点的域指数等于所述初始节点的域指数同时所述候选节点的节点指数大于所述初始节点的节点指数。

较佳地，所述计算每个物流节点的节点指数的步骤包括：

获取所述物流节点的参数，所述参数包括规模等级、地域等级和库存量；

选择节点指数算法；

根据所述参数和所述节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。

较佳地，所述节点指数算法包括N＝D*R/(S+1)和N＝D*R*S，其中N表示节点指数，D表示规模等级，R表示地域等级，S表示库存量。

较佳地，所述由所述物流节点向所述目标节点发起物流的步骤之前还包括：

根据物流数量规则确定物流数量，其中，所述物流数量规则为物流之后的所述初始节点的节点指数等于或小于所述目标节点的节点指数。

根据本发明的第二方面，提供一种分布式物流系统，包括计算模块、第一获取模块、第二获取模块、判断模块和响应模块：

所述计算模块用于计算每个物流节点的节点指数，所述节点指数用于表征所述物流节点当前对货物的需求强度；

所述第一获取模块用于获取所述物流节点的域内最大节点指数作为所述物流节点的域指数；

所述第二获取模块用于以任意一个物流节点作为初始节点时从所述初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点；

所述判断模块用于判断所述候选节点是否满足预设条件，其中，所述预设条件为所述候选节点的域指数大于所述初始节点的域指数；或所述候选节点的域指数等于所述初始节点的域指数同时所述候选节点的节点指数大于所述初始节点的节点指数；

所述响应模块用于若判断为是，则确定所述候选节点为目标节点，由所述初始节点向所述目标节点发起物流。

较佳地，所述计算模块包括参数获取单元、算法获取单元和计算单元：

所述参数获取单元用于获取所述物流节点的参数，所述参数包括规模等级、地域等级和库存量；

所述算法获取单元用于选择节点指数算法；

所述计算单元根据所述参数和所述节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。

较佳地，还包括物流数量确定模块：

所述物流数量确定模块用于根据物流数量规则确定物流数量，其中，所述物流数量规则为物流之后的所述初始节点的节点指数等于或小于所述目标节点的节点指数。

根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明的分布式物流方法。

根据本发明的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明的分布式物流方法。

本发明的积极进步效果在于：

本发明通过去中心式的物流方法来实现货物在物流节点之间自由流动，各类物流组织不再分层级，而是平行的物流节点，每个物流节点只和与它直接连通的相邻物流节点物流。本发明通过节点指数算法计算物流节点的节点指数并确定物流节点的域指数，对节点指数和域指数进行分析并确定物流路径和货物的流动方向，货物的流动方向不再由仓库中心控制，而是由物流节点动态控制货物的流动，从而实现了最优物流路径；并且货物不再由仓库中心储存，而是储存在各物流节点，因而在短时高峰需求下，大量的物流节点分散了物流压力，避免了物流系统出现滞后或者瘫痪。

附图说明

图1为本发明实施例1的分布式物流方法的流程示意图。

图2为本发明实施例1的分布式物流方法中的步骤101的流程示意图。

图3为本发明实施例1的分布式物流方法中的一种物流节点的分布示意图。

图4为本发明实施例1的传统物流方法中的一种物流路径的模型示意图。

图5为本发明实施例1的分布式物流方法中的一种物流路径的模型示意图。

图6为本发明实施例2的分布式物流系统的结构示意图。

图7为本发明实施例2的分布式物流系统中的模块31的结构示意图。

图8为本发明实施例3的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

本实施例提供一种分布式物流方法。该分布式物流方法应用于控制货物在若干个物流节点之间流动，每个物流节点均和与该物流节点直接连通的相邻物流节点构成该物流节点的域。

其中，物流节点用于表示物流系统中具备仓储、配送、通讯、计算等功能的组织，直接连通是指该物流节点和它周边的其它物流节点可以直接的进行通讯和配送，每个物流节点都被包含在多个域中，但每个物流节点只有一个域。在本实施例中，物流节点可以是不同规模的仓库、配送站、便利店和物流车等，域可以是任意一个物流节点的域。如图3所示，A、B、C、D、E分别表示不同的物流节点，A与B直接连通，那么AB为物流节点A的域；B分别与A、C、D直接连通，那么ABCD为物流节点B的域；C分别与B和D直接连通，那么BCD为物流节点C的域；D分别与B、C、E直接连通，那么BCDE为物流节点D的域；E与D直接连通，那么DE为物流节点E的域。

参照图1，该分布式物流方法包括以下步骤：

步骤101、计算每个物流节点的节点指数。

其中，节点指数用于表征物流节点当前对货物的需求强度，比如，当便利店的货物因售出而库存量下降时，便利店对货物的需求强度就会变大同时便利店的节点指数就会上升。节点指数是物流节点的重要属性，作为可选的一种实施方式，可以根据物流节点的规模等级、地域等级和库存量等参数计算得出物流节点的节点参数，当然本实施例并不限于上述参数，实际情况中还包括物流节点的时效性等。

参见图2，步骤101具体包括以下步骤：

步骤1011、获取所述物流节点的参数。

在本实施例中，物流节点的参数可以是物流节点的规模等级、地域等级和库存量。其中，规模等级反映的是物流节点的物流吞吐量，物流节点的吞吐量越高，物流节点的节点指数就会越大；地域等级反映的是物流节点的人口密度，物流节点的人口密度越集中，物流节点的节点指数就会越大；而物流节点的库存量可以直接反映该物流节点对货物的需求强度，库存量越小，物流节点的节点指数就会越大。作为一种示例，本实施例对物流节点的规模等级和地域等级的具体划分如下表所示：

规模等级

规模大小	物流吞吐量	规模等级
			物流车	很小	1
便利店	小	2
			配送站	中等	3
小型仓库	大	4
			中心仓库	很大	5

地域等级

地域范围	人口密度	地域等级
			郊环外	很小	1
郊环到外环	小	2
			外环到中环	中等	3
中环到内环	大	4
			内环以内	很大	5

当然，本实施例并不限于上述表中的划分方式。

为了便于说明，下面做一个示例，如图3所示，假设物流节点A表示为郊环外的中心仓库，物流节点B表示为郊环到外环的小型仓库，物流节点C表示为外环到中环的配送站1，物流节点D表示为中环到内环的配送站2，物流节点E表示为内环以内的便利店，并假设物流节点A的当前库存量为99，其它物流节点的库存为0，那么获取到的上述物流节点的参数如表1所示：

表1

步骤1012、选择节点指数算法。

节点指数算法用于计算物流节点的节点指数，作为可选的一种实施方式，节点指数算法包括N＝D*R/(S+1)和N＝D*R*S，其中N表示节点指数，D表示规模等级，R表示地域等级，S表示库存量。根据具体的任务特点，可以从云端选择或更换不同的节点指数算法，比如，想要控制货物从物流节点A分发到物流系统的其它物流节点中，就可以选择N＝D*R/(S+1)这一节点指数算法；又比如说想要控制货物从其它物流节点归集到物流节点A中，就可以选择N＝D*R*S这一节点指数算法。需要说明的是，上述两种节点指数算法只是简化的算法示例，本实施例并不限于上述两种节点指数算法，作为可选的一种实施方式，可以在云端服务器中部署新的节点指数算法，或者优化原有的节点指数算法。

步骤1013、根据参数和节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。

在本实施例中，物流节点的节点指数用于控制货物的流动方法，当想要主动的控制物流方向时，作为可选的一种实施方式，除了选择合适的节点指数算法以外，物流节点的节点指数可以通过调整参数的方式进行人工干预。比如想要将物流系域中的货物归集到物流节点A时，除了选择N＝D*R*S这一节点指数算法外，还可以人为的设置物流节点A的库存量数据，即在物流节点A的原有基础上增加一个临时极大值，代入N＝D*R*S后，计算得到物流节点A的节点指数在物流系统中是最大的，归集完成后，再将物流节点A的库存量恢复至真实的库存量数据，即减去这个临时最大值。

为了便于说明，本实施例以N＝D*R/(S+1)这一节点指数算法为例，将步骤1011中获取的物流节点的参数代入N＝D*R/(S+1)这一节点指数算法中，如图3所示，根据上述节点指数算法分别计算出图中各物流节点的节点指数，其中：

物流节点A(中心仓库)的节点指数是5*1/(99+1)＝0.05；

物流节点B(小型仓库)的节点指数是4*2/(0+1)＝8；

物流节点C(配送站1)的节点指数是3*3/(0+1)＝9；

物流节点D(配送站2)的节点指数是3*4/(0+1)＝12；

物流节点E(便利店)的节点指数是2*5/(0+1)＝10。

最终，计算出上述物流节点的节点指数如表2所示：

表2

物流节点	域	节点指数
			A(中心仓库)	AB	0.05
B(小型仓库)	ABCD	8
			C(配送站1)	BCD	9
D(配送站2)	BCDE	12
			E(便利店)	DE	10

步骤102、获取物流节点的域内最大节点指数作为物流节点的域指数。

其中，物流节点的域指数用于表征该物流节点的域当前对货物的需求强度，每个物流节点的域都是该物流节点和与它直接连通的相邻物流节点的集合，域指数本质上反映了物流系统中任意一个物流节点所连接的集合的需求强度，作为可选的一种实施方式，可以将域内最大的物流节点的需求强度作为域的需求强度，即遍历该物流节点所在域内的所有物流节点的节点指数，找到域内最大的节点指数，并将其保存为该物流节点的域指数。

参见表2，物流节点A的域内节点指数最大的是物流节点B对应的8；物流节点B的域内节点指数最大的是物流节点D对应的12；物流节点C的域内节点指数最大的是物流节点D对应的12；物流节点D的域内节点指数最大的是物流节点D对应的12；物流节点E的域内节点指数最大的是物流节点D对应的12。更新每个物流节点的域指数如表3所示：

表3

物流节点	域	节点指数	域指数
				A(中心仓库)	AB	0.05	8
B(小型仓库)	ABCD	8	12
				C(配送站1)	BCD	9	12
D(配送站2)	BCDE	12	12
				E(便利店)	DE	10	12

步骤103、以任意一个物流节点作为初始节点，从初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点。

其中，初始节点用于表征发起物流的起点，每个物流节点都可以作为初始节点，初始节点和它域内的其它物流节点直接的进行通讯和配送。作为可选的一种实施方式，可以根据实际情况对每个物流节点设置初始节点条件，在物流节点满足该初始节点条件后，再将该物流节点作为初始节点，同时计算出该初始节点所在域内是否有目标节点需要发货。比如，初始节点条件可以是库存量大于某个限定值时可以发货，或者是在一些具体的时间段内可以发货，比如只在上午发货等，又或者是下达一些需要发货的任务指令时，当然本实施例并不限于上述的初始节点条件。

候选节点用于表征物流的接收点，作为可选的一种实施方式，候选节点为初始节点所在域内除自身以外的一个域指数最大的物流节点，一个初始节点的域内可以存在多个候选节点。遍历初始节点所在域内除自身以外的其它物流节点的域指数，找到域内域指数最大的物流节点，并将其保存为该初始节点的候选节点。

参见表3，物流节点A的域内的域指数最大的物流节点是B；物流节点B的域内的域指数最大的物流节点是C和D；物流节点C的域内的域指数最大的物流节点是B和D；物流节点D的域内的域指数最大的物流节点是B、C和E；物流节点E的域内的域指数最大的物流节点是D。更新每个物流节点所在域内的候选节点如表4所示：

表4

物流节点	域	节点指数	域指数	候选节点
					A(中心仓库)	AB	0.05	8	B
B(小型仓库)	ABCD	8	12	C、D
					C(配送站1)	BCD	9	12	B、D
D(配送站2)	BCDE	12	12	B、C、E
					E(便利店)	DE	10	12	D

步骤104、判断候选节点是否满足预设条件，若判断为是，则确定候选节点为目标节点。

其中，预设条件为候选节点的域指数大于初始节点的域指数；或候选节点的域指数等于初始节点的域指数同时候选节点的节点指数大于初始节点的节点指数。

域指数本质上反映了物流系统中任意一个物流节点所连接的集合的需求强度，节点指数则是从更小的维度上反映了集合中任意一个物流节点的需求强度，目标节点用于表征物流的接收点，它可以反映出物流的流动方向。作为可选的一种实施方式，优先比较初始节点和候选节点的域指数，若候选节点的域指数大于初始节点的域指数，则将候选节点作为目标节点，若候选节点的域指数等于初始节点的域指数，则进一步比较初始节点和候选节点的节点指数，若候选节点的节点指数大于初始节点的节点指数，则将候选节点作为目标节点。作为可选的一种实施方式，如果存在多个目标节点，则比较目标节点的域指数和节点指数，优先向域指数和节点指数更高的目标节点发货，当然本实施例并不限于上述条件，可以根据实际情况进行调整。

参见表4，根据上述的预设条件一一进行比较：

对于物流节点A，物流节点B的域指数大于物流节点A的域指数，所以物流节点A的目标节点是物流节点B。

对于物流节点B，物流节点C和物流节点D的域指数与物流节点B的域指数相同，同时物流节点C和物流节点D的节点指数均大于物流节点B的节点指数，所以物流节点B的目标节点是物流节点C和物流节点D，又因为物流节点D的节点指数大于物流节点C的节点指数，所述物流节点B最终的目标节点是物流节点D。

对于物流节点C，物流节点B和物流节点D的域指数与物流节点C的域指数相同，物流节点D的节点指数大于物流节点C的节点指数，但物流节点B的节点指数小于物流节点C的节点指数，所以物流节点C的目标节点只有物流节点D。

同理，可以得到物流节点D的域中没有目标节点，物流节点E的目标节点是物流节点D。更新每个物流节点所在域内的目标节点如表5所示：

表5

物流节点	域	节点指数	域指数	候选节点	目标节点
						A(中心仓库)	AB	0.05	8	B	B
B(小型仓库)	ABCD	8	12	C、D	D
						C(配送站1)	BCD	9	12	B、D	D
D(配送站2)	BCDE	12	12	B、C、E	无
						E(便利店)	DE	10	12	D	D

步骤105、由初始节点向目标节点发起物流。

系统物流的规则规定货物总是向需求强度更高的物流节点流动，即由节点指数低的物流节点向节点指数高的物流节点发起物流。根据该系统物流规则，可以得到货物流动的方向，再根据实际情况进行相应的发货操作。作为可选的一种实施方式，初始节点为节点指数低的物流节点，目标节点为节点指数高的物流节点，在一个域内，由初始节点向目标节点发起物流。

实际情况中，参见表5，初始状态中只有物流节点A有货物库存，所以由物流节点A(中心仓库)将货物分发到物流节点B(小型仓库)，而其它物流节点不进行发货操作。

由于物流节点之间的物流会引起库存量的变化，进而影响节点指数，当然本实施例并不限于库存量的变化，比如当物流节点为物流车时，它可以移动到不同的地域位置，从而影响节点指数的值。为了避免出现无效物流的问题，比如货物发出去后又返回来等情况，作为可选的一种实施方式，制定一个物流数量规则来约束每次发货的最大数量，即在一个域内，当物流从低节点指数的物流节点A流向高节点指数的物流节点B后，该物流结果不应导致物流节点B的节点指数高于物流节点A的节点指数。

假设我们要计算物流节点A将向物流节点B发货的数量Y，首先，Y需要满足Y>0；

物流节点A和物流节点B的库存(Stock)、规模(Dimension)、地域(Region)如下

物流节点	库存	规模等级	地域等级	待发货
					A	Sa	Da	Ra	Y
B	Sb	Db	Rb	无

则物流节点A向物流节点B发货后，物流节点A的库存将变为Sa-Y，物流节点B的库存将变为Sb+Y。

在本实施例中，选择节点指数算法为N＝D*R/(S+1)，根据节点指数算法:

物流节点A的节点指数为

物流节点B的节点指数为

由于发货后物流节点A的节点指数应该等于或小于物流节点B的节点指数，得到以下公式：

整理之后，可计算出物流节点A的待发货量Y：

Y的取值可根据实际需要，在上述范围内取整数。比如货物运输过程中车的最大负载量，运输费用，或者物流节点本身设置的限制条件等，作为可选的一种实施方式，物流数量优先满足本实施例中的物流数量规则，再满足其它的限制条件。

将本实施例表1中的物流节点A和物流节点B的参数数据代入上述的公式中，可以计算得到

由此可知，物流节点A最多可以向物流节点B发货61。

每一轮的发货之后，都需要重复步骤101和步骤102，来重新计算参与物流之后的各物流节点的节点指数和域指数。并在物流节点满足初始节点条件时，来找出该物流节点所在域内的目标节点，从而控制货物流动的路径和方向。假设在此次发货中，物流节点A向物流节点B发货了39，发货之后，物流节点A的库存量为60，物流节点A的节点指数变为5*1/(60+1)＝0.082，物流节点B的库存量为39，物流节点B的节点指数变为4*2/(39+1)＝0.2，其它物流节点的节点指数不变，根据上面的系统物流规则，物流节点B可以向物流节点D发货。

作为可选的一种实施方式，可以通过根据任务特点，动态调整节点指数算法来计算物流节点的节点指数，从而控制系统的物流朝特定的方向流动。作为一种示例，假设物流节点A向物流节点B发的货物出现了问题，需要强制将这批货物返回物流节点A，根据上面物流数量规则，可以发现在不变更节点指数算法的情况下，货物无法由物流节点B流向物流节点A。因此，想要重新控制货物的流动方向，可以选择N＝D*R*S这一节点指数算法，作为可选的一种实施方式，一些特殊的任务，可以人为的调整节点指数，来强制控制货物的流动方向，比如将物流节点A的库存量临时增加一个极大值，从而使物流节点A的需求指数在系统中最高，货物返还完毕后，再从物流节点A的库存量减去临时极大值。

在实际物流中存在多种类的货物，对于每一类货物，都可以按照上述的方法单独的去确定它在物流系统中的物流路径和流动方向。

在传统物流方法下，物流组织根据自身的属性来分层级关系，比如仓库中心—>区域分拣中心—>配送站—>个体户，每一级向下一级分发货物。参见图4，当仓库中心准备向配送站发货时，货物从仓库中心先发送到分拣中心，再从分拣中心发送到配送站，即使配送站距离仓库中心更近，货物仍然先发送到分拣中心，这反映了传统物流方法下的物流路径并不是最优路径。

而在本实施例中，通过去中心式的物流方法来实现货物在物流节点之间自由流动，各类物流组织不再分层级，而是平行的物流节点，每个物流节点只和与它直接连通的相邻物流节点物流。参见图5，当仓库中心准备向配送站1发货时，可以不用先发送到分拣中心1，而是直接将货物从仓库中心发送到配送站1，与传统物流方法相比，本实施例中的分布式物流方法得到了更优的物流路径。

另外，本实施例通过节点指数算法计算物流节点的节点指数并确定物流节点的域指数，对节点指数和域指数进行分析并确定物流路径和货物的流动方向，货物的流动方向不再由仓库中心控制，而是由物流节点动态控制货物的流动，从而实现了最优物流路径。并且货物不再由仓库中心储存，而是储存在各物流节点，因而在短时高峰需求下，大量的物流节点分散了物流压力，避免了物流系统出现滞后或者瘫痪。

实施例2

本实施例提供一种分布式物流系统。该分布式物流系统应用于控制货物在若干个物流节点之间流动，每个物流节点均和与该物流节点直接连通的相邻物流节点构成该物流节点的域。

其中，物流节点用于表示物流系统中具备仓储、配送、通讯、计算等功能的组织，直接连通是指该物流节点和它周边的其它物流节点可以直接的进行通讯和配送，每个物流节点都被包含在多个域中，但每个物流节点只有一个域。在本实施例中，物流节点可以是不同规模的仓库、配送站、便利店和物流车等，域可以是任意一个物流节点的域。

如图6所示，该分布式物流系统包括计算模块31、第一获取模块32、第二获取模块33、判断模块34和响应模块35。

计算模块31用于计算每个物流节点的节点指数。其中，节点指数用于表征物流节点当前对货物的需求强度，比如，当便利店的货物因售出而库存量下降时，便利店对货物的需求强度就会变大同时便利店的节点指数就会上升。节点指数是物流节点的重要属性，作为可选的一种实施方式，可以根据物流节点的规模等级、地域等级和库存量等参数计算得出物流节点的节点参数，当然本实施例并不限于上述参数，实际情况中还包括物流节点的时效性等。

参见图7，计算模块31包括参数获取单元311、算法获取单元312和计算单元313。

参数获取模块311用于获取所述物流节点的参数。在本实施例中，物流节点的参数可以是物流节点的规模等级、地域等级和库存量。其中，规模等级反映的是物流节点的物流吞吐量，物流节点的吞吐量越高，物流节点的节点指数就会越大；地域等级反映的是物流节点的人口密度，物流节点的人口密度越集中，物流节点的节点指数就会越大；而物流节点的库存量可以直接反映该物流节点对货物的需求强度，库存量越小，物流节点的节点指数就会越大。

算法获取单元312用于选择节点指数算法。节点指数算法用于计算物流节点的节点指数，作为可选的一种实施方式，节点指数算法包括N＝D*R/(S+1)和N＝D*R*S，其中N表示节点指数，D表示规模等级，R表示地域等级，S表示库存量。根据具体的任务特点，算法获取单元312可以从云端选择或更换不同的节点指数算法，比如，想要控制货物从物流节点A分发到物流系统的其它物流节点中，算法获取单元312就可以选择N＝D*R/(S+1)这一节点指数算法；又比如说想要控制货物从其它物流节点归集到物流节点A中，算法获取单元312就可以选择N＝D*R*S这一节点指数算法。需要说明的是，上述两种节点指数算法只是简化的算法示例，本实施例并不限于上述两种节点指数算法，作为可选的一种实施方式，可以在云端服务器中部署新的节点指数算法，或者优化原有的节点指数算法。

计算单元313用于根据参数和节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。在本实施例中，物流节点的节点指数用于控制货物的流动方法，当想要主动的控制物流方向时，作为可选的一种实施方式，除了选择合适的节点指数算法以外，物流节点的节点指数可以通过调整参数的方式进行人工干预。比如想要将物流系域中的货物归集到物流节点A时，除了选择N＝D*R*S这一节点指数算法外，计算单元313还可以人为的设置物流节点A的库存量数据，即在物流节点A的原有基础上增加一个临时极大值，代入N＝D*R*S后，计算单元313计算得到物流节点A的节点指数在物流系统中是最大的，归集完成后，计算单元313再将物流节点A的库存量恢复至真实的库存量数据，即减去这个临时最大值。

第一获取模块32用于获取物流节点的域内最大节点指数作为物流节点的域指数。其中，物流节点的域指数用于表征该物流节点的域当前对货物的需求强度，每个物流节点的域都是该物流节点和与它直接连通的相邻物流节点的集合，域指数本质上反映了物流系统中任意一个物流节点所连接的集合的需求强度，作为可选的一种实施方式，第一获取模块32可以将域内最大的物流节点的需求强度作为域的需求强度，即第一获取模块32遍历该物流节点所在域内的所有物流节点的节点指数，找到域内最大的节点指数，并将其保存为该物流节点的域指数。

以任意一个物流节点作为初始节点，第二获取模块33用于从初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点。

其中，初始节点用于表征发起物流的起点，每个物流节点都可以作为初始节点，初始节点和它域内的其它物流节点直接的进行通讯和配送。作为可选的一种实施方式，可以根据实际情况对每个物流节点设置初始节点条件，在物流节点满足该初始节点条件后，再将该物流节点作为初始节点，同时计算出该初始节点所在域内是否有目标节点需要发货。比如，初始节点条件可以是库存量大于某个限定值时可以发货，或者是在一些具体的时间段内可以发货，比如只在上午发货等，又或者是下达一些需要发货的任务指令时，当然本实施例并不限于上述的初始节点条件。

候选节点用于表征物流的接收点，作为可选的一种实施方式，候选节点为初始节点所在域内除自身以外的一个域指数最大的物流节点，一个初始节点的域内可以存在多个候选节点。第二获取模块33遍历初始节点所在域内除自身以外的其它物流节点的域指数，找到域内域指数最大的物流节点，并将其保存为该初始节点的候选节点。

判断模块34用于判断候选节点是否满足预设条件，若判断为是，则确定候选节点为目标节点。

其中，预设条件为候选节点的域指数大于初始节点的域指数；或候选节点的域指数等于初始节点的域指数同时候选节点的节点指数大于初始节点的节点指数。

域指数本质上反映了物流系统中任意一个物流节点所连接的集合的需求强度，节点指数则是从更小的维度上反映了集合中任意一个物流节点的需求强度，目标节点用于表征物流的接收点，它可以反映出物流的流动方向。作为可选的一种实施方式，判断模块34优先比较初始节点和候选节点的域指数，若候选节点的域指数大于初始节点的域指数，则将候选节点作为目标节点，若候选节点的域指数等于初始节点的域指数，则判断模块34进一步比较初始节点和候选节点的节点指数，若候选节点的节点指数大于初始节点的节点指数，则将候选节点作为目标节点。作为可选的一种实施方式，如果存在多个目标节点，则判断模块34比较目标节点的域指数和节点指数，优先向域指数和节点指数更高的目标节点发货，当然本实施例并不限于上述条件，可以根据实际情况进行调整。

响应模块35用于由初始节点向目标节点发起物流。系统物流的规则规定货物总是向需求强度更高的物流节点流动，即由节点指数低的物流节点向节点指数高的物流节点发起物流。根据该系统物流规则，可以得到货物流动的方向，响应模块35再根据实际情况进行相应的发货操作。作为可选的一种实施方式，初始节点为节点指数低的物流节点，目标节点为节点指数高的物流节点，在一个域内，由初始节点向目标节点发起物流。

由于物流节点之间的物流会引起库存量的变化，进而影响节点指数，当然本实施例并不限于库存量的变化，比如当物流节点为物流车时，它可以移动到不同的地域位置，从而影响节点指数的值。为了避免出现无效物流的问题，比如货物发出去后又返回来等情况，作为可选的一种实施方式，响应模块35制定一个物流数量规则来约束每次发货的最大数量，即在一个域内，当物流从低节点指数的物流节点A流向高节点指数的物流节点B后，该物流结果不应导致物流节点B的节点指数高于物流节点A的节点指数。

假设我们要计算物流节点A将向物流节点B发货的数量Y，首先，Y需要满足Y>0；

物流节点A和物流节点B的库存(Stock)、规模(Dimension)、地域(Region)如下

物流节点	库存	规模等级	地域等级	待发货
					A	Sa	Da	Ra	Y
B	Sb	Db	Rb	无

则物流节点A向物流节点B发货后，物流节点A的库存将变为Sa-Y，物流节点B的库存将变为Sb+Y。

在本实施例中，选择节点指数算法为N＝D*R/(S+1)，根据节点指数算法:

物流节点A的节点指数为

物流节点B的节点指数为

由于发货后物流节点A的节点指数应该等于或小于物流节点B的节点指数，得到以下公式：

整理之后，可计算出物流节点A的待发货量Y：

Y的取值可根据实际需要，在上述范围内取整数。比如货物运输过程中车的最大负载量，运输费用，或者物流节点本身设置的限制条件等，作为可选的一种实施方式，物流数量优先满足本实施例中的物流数量规则，再满足其它的限制条件。

在实际物流中存在多种类的货物，对于每一类货物，可以独立的实例化本实施例中的分布式物流系统为一个子系统，从而实现多个子系统并行。

在传统物流系统中，物流组织根据自身的属性来分层级关系，比如仓库中心—>区域分拣中心—>配送站—>个体户，每一级向下一级分发货物。参见图4，当仓库中心准备向配送站发货时，货物从仓库中心先发送到分拣中心，再从分拣中心发送到配送站，即使配送站距离仓库中心更近，货物仍然先发送到分拣中心，这反映了传统物流系统中的物流路径并不是最优路径。

而在本实施例中，通过去中心式的物流系统来实现货物在物流节点之间自由流动，各类物流组织不再分层级，而是平行的物流节点，每个物流节点只和与它直接连通的相邻物流节点物流。参见图5，当仓库中心准备向配送站1发货时，可以不用先发送到分拣中心1，而是直接将货物从仓库中心发送到配送站1，与传统物流系统相比，本实施例中的分布式物流系统得到了更优的物流路径。

另外，本实施例通过计算模块31计算物流节点的节点指数并通过第一获取模块32确定物流节点的域指数，第二获取模块33和判断模块34对节点指数和域指数进行分析并确定物流路径和货物的流动方向，货物的流动方向不再由仓库中心控制，而是由物流节点动态控制货物的流动，从而实现了最优物流路径。并且货物不再由仓库中心储存，而是储存在各物流节点，因而在短时高峰需求下，大量的物流节点分散了物流压力，避免了物流系统出现滞后或者瘫痪。

实施例3

图8为本实施例提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例1的分布式物流方法。图8显示的电子设备40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，电子设备40可以以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备40的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器41、上述至少一个存储器42、连接不同系统组件(包括存储器42和处理器41)的总线43。

总线43包括数据总线、地址总线和控制总线。

存储器42可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)421和/或高速缓存存储器422，还可以进一步包括只读存储器(ROM)423。

存储器42还可以包括具有一组(至少一个)程序模块424的程序/实用工具425，这样的程序模块424包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

处理器41通过运行存储在存储器42中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本发明实施例1的分布式物流方法。

电子设备40也可以与一个或多个外部设备44(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口45进行。并且，模型生成的设备40还可以通过网络适配器46与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图8所示，网络适配器46通过总线43与模型生成的设备40的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备40使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

实施例4

本实施例提供了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实施例1的分布式物流方法的步骤。

其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。

在可能的实施方式中，本发明还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行实现实施例1的分布式物流方法的步骤。

其中，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的程序代码，所述程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种分布式物流方法，其特征在于，所述分布式物流方法用于控制货物在若干个物流节点之间流动，每个物流节点均和与所述物流节点直接连通的相邻物流节点构成所述物流节点的域，所述分布式物流方法包括以下步骤：

计算每个物流节点的节点指数，所述节点指数用于表征所述物流节点当前对货物的需求强度；

获取所述物流节点的域内最大节点指数作为所述物流节点的域指数；

以任意一个物流节点作为初始节点，从所述初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点；

判断所述候选节点是否满足预设条件，若判断为是，则确定所述候选节点为目标节点，由所述初始节点向所述目标节点发起物流；

其中，所述预设条件为所述候选节点的域指数大于所述初始节点的域指数；或所述候选节点的域指数等于所述初始节点的域指数同时所述候选节点的节点指数大于所述初始节点的节点指数。

2.根据权利要求1所述的分布式物流方法，其特征在于，所述计算每个物流节点的节点指数的步骤包括：

获取所述物流节点的参数，所述参数包括规模等级、地域等级和库存量；

选择节点指数算法；

根据所述参数和所述节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。

3.根据权利要求2所述的分布式物流方法，其特征在于，所述节点指数算法包括N＝D*R/(S+1)和N＝D*R*S，其中N表示节点指数，D表示规模等级，R表示地域等级，S表示库存量。

4.根据权利要求1所述的分布式物流方法，其特征在于，所述由所述物流节点向所述目标节点发起物流的步骤之前还包括：

根据物流数量规则确定物流数量，其中，所述物流数量规则为物流之后的所述初始节点的节点指数等于或小于所述目标节点的节点指数。

5.一种分布式物流系统，其特征在于，包括计算模块、第一获取模块、第二获取模块、判断模块和响应模块：

所述计算模块用于计算每个物流节点的节点指数，所述节点指数用于表征所述物流节点当前对货物的需求强度；

所述第一获取模块用于获取所述物流节点的域内最大节点指数作为所述物流节点的域指数；

所述第二获取模块用于以任意一个物流节点作为初始节点时从所述初始节点的域内获取域指数最大的物流节点作为候选节点；

所述判断模块用于判断所述候选节点是否满足预设条件，其中，所述预设条件为所述候选节点的域指数大于所述初始节点的域指数；或所述候选节点的域指数等于所述初始节点的域指数同时所述候选节点的节点指数大于所述初始节点的节点指数；

所述响应模块用于若判断为是，则确定所述候选节点为目标节点，由所述初始节点向所述目标节点发起物流。

6.根据权利要求5所述的分布式物流系统，其特征在于，所述计算模块包括参数获取单元、算法获取单元和计算单元：

所述参数获取单元用于获取所述物流节点的参数，所述参数包括规模等级、地域等级和库存量；

所述算法获取单元用于选择节点指数算法；

所述计算单元根据所述参数和所述节点指数算法得到每个物流节点的节点指数。

7.根据权利要求6所述的分布式物流系统，其特征在于，所述节点指数算法包括N＝D*R/(S+1)和N＝D*R*S，其中N表示节点指数，D表示规模等级，R表示地域等级，S表示库存量。

8.根据权利要求5所述的分布式物流系统，其特征在于，

所述响应模块还用于根据物流数量规则确定物流数量，其中，所述物流数量规则为物流之后的所述初始节点的节点指数等于或小于所述目标节点的节点指数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器以及与所述存储器连接的处理器，所述处理器执行存储在所述存储器上的计算机程序时实现权利要求1-4中任一项所述分布式物流方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4中任一项所述的分布式物流方法。

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