CN116562474B - 一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备，涉及物流配送的领域。应用于物流平台，该方法包括：获取预设目的地的订单信息，订单信息为同一种配送商品的订单；基于预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，预设目的地在预设区域中；根据订单信息，对多个配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，评级结果表包括多个配送仓库各自对应的评级；根据评级结果表，获取多个配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；根据配货比例表，向多个配送仓库发送调度信息，从而减少了不同仓库之间调货的时间，节省了大量的时间成本。

Description

一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及物流配送的技术领域，具体涉及一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备。
背景技术
随着电商产业的高速发展，商品交易的时间和成本大大降低。商品流通时间和成本水平将更多地取决于物流配送体系效率的高低。
目前，物流配送体系主要采用仓储配送，即商家先将货物存储在各地的仓库中；当用户下单后，物流平台根据订单信息中的用户地址以及货物信息，查询各地仓库中该货物的储量以及各仓库的配送范围。当某个仓库储量充足并且用户地址在配送范围内时，则选择该仓库进行出货配送。
然而，当出货量较大时，若此时出货仓库储量不足，则需要从其它仓库调货至出货仓库，出货仓库才能满足出货需求，这个过程会产生大量的时间成本。
因此，亟需一种高效的资源调度方法、装置及电子设备。
发明内容
本申请提供了一种基于大数据的资源调度方法、装置及电子设备。通过调度多个配送仓库的货物资源进行送货，从而减少了不同仓库之间调货的时间，节省了大量的时间成本。
第一方面，本申请提供一种基于大数据的资源调度方法，应用于物流平台，所述方法包括：获取预设目的地的订单信息，所述订单信息为同一种配送商品的订单，所述订单信息包括所述配送商品的商品属性、订单量与配送地址；基于所述预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，所述预设目的地在所述预设区域中；根据所述订单信息，对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，所述评级结果表包括多个所述配送仓库各自对应的评级；根据所述评级结果表，获取多个所述配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；根据所述配货比例表，向多个所述配送仓库发送调度信息，以使多个所述配送仓库按照所述配货比例表向所述配送地址配送货物。
通过采用上述技术方案，物流平台获取预设目的地的订单信息，再根据预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，从而充分利用周边资源，减少了物流成本，提高了物流效率；再对多个配送仓库进行评级和划分配送比例，从而找到最优的配送方案，减少了配送时间和成本，提高了配送效率。
第二方面，本申请提供一种基于大数据的资源调度装置，所述装置为物流平台，所述物流平台包括获取模块、处理模块以及发送模块，其中：
所述获取模块，用于获取预设目的地的订单信息，所述订单信息为同一种配送商品的订单，所述订单信息包括所述配送商品的商品属性、订单量与配送地址；
所述处理模块，用于基于所述配送地址查询预设区域内的多个配送仓库，所述预设目的地在所述预设区域中；根据所述订单信息，对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，所述评级结果表包括多个所述配送仓库各自对应的评级；根据所述评级结果表，获取多个所述配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；
所述发送模块，用于根据所述配货比例表，向多个所述配送仓库发送调度信息，以使多个所述配送仓库按照所述配货比例表向所述配送地址配送货物。
通过采用上述技术方案，物流平台获取预设目的地的订单信息，再根据预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，从而充分利用周边资源，减少了物流成本，提高了物流效率；再对多个配送仓库进行评级和划分配送比例，从而找到最优的配送方案，减少了配送时间和成本，提高了配送效率。
可选的，获取模块用于获取第一仓库的仓储信息，所述仓储信息包括库存时间、库存量、配送时间以及配送距离，所述第一仓库为多个所述配送仓库中任意一个，所述库存时间为所述配送商品在所述第一仓库中的储存时间，所述库存量为所述配送商品在所述第一仓库中的存储量，所述配送时间为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的时间，所述配送距离为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的距离；
处理模块用于基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果；从预设评级表中查询所述第一打分结果对应的评级，得到第一评级；将所述第一仓库与所述第一评级构建为对应关系，并将所述对应关系存储至评级结果表中。
通过采用上述技术方案，根据多个配送仓库的仓储信息，再对每个配送仓库进行打分并查询对应的评级，从而便于制定出最优的配送方案，减少配送时间和成本、提高配送效率。
可选的，所述基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果，具体采用如下公式计算所述打分结果：
；
其中，S为所述第一打分结果，Wi(i∈{1，2，3})为权重系数，L为库存量，t1为库存时间，t2为配送时间，d为配送距离。
通过采用上述技术方案，通过上述计算公式，根据订单信息为每个维度分配对应的权重，从而提高每个配送仓库的评级准确度，以便于后续得到最优的配送方案。
可选的，获取模块用于统计所述评级结果表中每个评级出现的次数，得到评级分布表；处理模块用于获取所述评级分布表中第一评级出现的次数n以及所有评级出现的次数之和N，所述第一评级为所述评级分布表中多个评级中任意一个；将第一评级出现的次数n除以所有评级出现的次数之和N，得到所述第一评级对应的配送仓库的配货比例；将所述第一评级对应的配送仓库的配货比例与所述第一评级对应的配送仓库构建为对应关系，并将所述对应关系存储至配货比例表中。
通过采用上述技术方案，当订单量较大时，物流平台统计评级结果表中每个评级出现的次数，得到评级分布情况；再根据评级分布情况，计算每个评级的配货比例，最后将每个配送仓库和对应的配送比例存储至配货比例表中。根据评级结果表制定配货比例表，能够最大的发挥每个配送仓库的配送能力，从而提高配送效率。
可选的，获取模块用于响应于用户对多个所述配送仓库配置预设配送比例的操作；处理模块用于基于所述预设配送比例，将多个所述配送仓库配置对应的配送比例；将多个所述配送仓库与多个所述配送仓库各对应的配送比例构建为对应关系，并将所述对应关系存储至所述配货比例表中。
通过采用上述技术方案，当订单量较小时，则采用人工配置每个配送仓库的配送比例，此时能够充分考虑每个配送仓库在配送过程中可能存在的问题，从而保证配送过程能够顺利进行。
可选的，获取模块用于获取第二仓库当前的运输时间点，所述第二仓库为多个所述配送仓库中任意一个；处理模块用于若所述运输时间点超过所述预设时间节点时，则生成配送异常的提示信息，以提醒工作人员采取应对措施。
通过采用上述技术方案，当配送仓库的配送车辆没有在规定的时间内完成配送任务，则生成配送异常的提示信息，以提醒工人人员采取应对措施，保证配送过程顺利进行。
可选的，所述预设目的地为市地址、区地址以及街道地址中任意一个。
通过采用上述技术方案，由于预设目的地为某个区域所有订单的配送地址，因此物流平台通过获取预设目的地的订单信息，从而便于更好的规划该地区的配送方案。
在本申请的第三方面提供了一种电子设备，包括处理器、存储器、用户接口及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和网络接口用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如第一方面中任意一项所述的方法。
在本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如第一方面中任意一项所述的方法。
综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1、物流平台获取预设目的地的订单信息，再根据预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，从而充分利用周边资源，减少了物流成本，提高了物流效率；再对多个配送仓库进行评级和划分配送比例，从而找到最优的配送方案，减少了配送时间和成本，提高了配送效率
2、当订单量较大时，物流平台统计评级结果表中每个评级出现的次数，得到评级分布情况；再根据评级分布情况，计算每个评级的配货比例，最后将每个配送仓库和对应的配送比例存储至配货比例表中。根据评级结果表制定配货比例表，能够最大的发挥每个配送仓库的配送能力，从而提高配送效率。
附图说明
图1是本申请实施例提供的第一种货物配送的场景示意图。
图2是本申请实施例提供的一种基于大数据的资源调度方法的流程示意图。
图3是本申请实施例提供的第二种货物配送的场景示意图。
图4是本申请实施例提供的一种基于大数据的资源调度装置的结构示意图。
图5是本申请实施例的提供的一种电子设备的结构示意图。
附图标记说明：1、获取模块；2、处理模块；3、发送模块；500、电子设备；501、处理器；502、通信总线；503、用户接口；504、网络接口；505、存储器。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
随着电商产业的高速发展，商品交易的时间和成本大大降低。商品流通的时间和成本水平将更多地取决于物流配送体系效率的高低。
目前，为了提高物流配送效率，物流配送体系主要采用仓储配送模式。具体来讲，商家在各地建立仓库，将货物存储在仓库中。当用户下单后，物流平台根据订单信息中的用户地址以及货物信息，在各地仓库中查询该货物的储量以及各仓库的配送范围。当某个仓库的储量充足且用户地址在该仓库的配送范围内时，则选择该仓库进行出货配送。这种仓储配送的物流配送体系，能够降低物流成本，缩短交货周期，提高物流效率，从而满足电商产业高速发展的需求。
然而，当出货量较大时，例如达到了万级以上的出货量时，很容出现出货仓库储量不足的情况；此时，则需要从其他仓库调货至出货仓库，出货仓库才能满足出库需求，这个过程会产生大量的时间成本。
举例来说，如图1所示，在该图中，配送目的地附近有3个配送仓库以及各自的配送范围，3个配送仓库分别为A、B以及C。其中，配送目的地在A仓库的配送范围内。A仓库的钢材的平均出货量为4000吨，若配送目的地需要配送1万吨钢材，但A仓库中仅有5000吨，则A仓库出现仓库储量不足的情况。此时，A仓库需要从B仓库与C仓库分别调取3000吨与2000吨的钢材，A仓库才能满足1万吨出库需求，但调取过程中需要花费大量时间运输，从而会产生大量的时间成本。
为了解决上述问题，本申请提供一种基于大数据的资源调度方法，应用于物流平台，在本申请中，可以理解的是大数据为物流数据的集合，物流数据包括仓储信息、订单信息以及配送信息等，因此，资源调度可以理解为物流资源的调度，在本申请中为各地仓库之间的货物调度。如图2所示，该方法包括步骤S201至步骤S205。
S201、获取预设目的地的订单信息，订单信息为同一种配送商品的订单，订单信息包括配送商品的商品属性、订单量与配送地址。
具体地，预设目的地可以理解为某个区域内所有订单的配送地址的总称，预设目的地可以为居民小区的地址、行政区地址、街道地址以及市区地址等。例如，A区域内总共有1万人下单，这1万人中每个人所填写的配送地址均在在A区域内，因此预设目的地为A区域。由于，可以理解的是预设目的地的区域范围并不确定，预设目的地可以是市地址、区地址以及街道地址中任意一个。在预设目的地的订单信息中，订单信息为同一种配送商品的订单，可以理解为在预设目的地中1万人对同一种商品的订单，此时物流平台统计预设目的地中该种商品的所有订单，生成预设目的地的订单信息，其中订单信息包括配送商品的商品属性订单量以及配送地址等。
S202、基于预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，预设目的地在预设区域中。
具体地，在确定预设目的地后，还需要查询预设目的周围能够进行配送的配送仓库，以使后续多个配送仓库同时配送。其中，配送仓库为物流公司在各地设置用于存储商家货物的仓库，当物流平台发送出货信息时，配送仓库根据出货信息进行出货。其中，预设目的地在预设区域内。
S203、根据订单信息，对多个配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，评级结果表包括多个配送仓库各自对应的评级。
具体地，为了制定多个配送仓库之间最优的配送方案，首先物流平台获取第一仓库的仓储信息，包括库存时间、库存量、配送时间以及配送距离。其中，库存时间为配送商品在第一仓库中的储存时间，库存量为配送商品在第一仓库中的存储量，配送时间为配送商品从第一仓库配送至预设目的地的时间，配送距离为配送商品从第一仓库配送至预设目的地的距离。然后，根据这些仓储信息对第一仓库进行打分，生成第一打分结果。其中，根据仓储信息生成第一打分结果具体采用如下方式：
；
其中，S为所述第一打分结果，Wi(i∈{1，2，3})为权重系数，L为库存量，t1为库存时间，t2为配送时间，d为配送距离。1-库存时间比例表示库存时间对评级结果的影响程度，d-1表示配送距离的倒数，因为配送距离越短，评级结果就越高，所以需要使用配送距离的倒数来表示配送距离对评级结果的影响程度。
接着，从预设评级表中查询第一打分结果对应的评级，得到第一评级。最后，将第一仓库与第一评级构建为对应关系，并将这个对应关系存储至评级结果表中。
举例来说，物流平台在预设目的地周围设置有三个配送仓库，分别是A仓库、B仓库和C仓库。若此时物流平台收到订单信息，需要配送1万吨钢材。此时3个配送仓库中A仓库钢材的库存量为5000吨，B仓库为8000吨，C仓库为4000吨；C仓库钢材的库存时间为30天，B仓库为20天，C仓库为10天；A仓库到预设目的地的配送时间为4天，B仓库为3天，C仓库为5天；A仓库到预设目的地的配送距离为1000公里、B仓库为800公里，C仓库为1200公里。根据仓储信息对3个仓库进行打分，此时，
A仓库打分结果：；
B仓库打分结果：；
C仓库打分结果：；
然后，根据3个配送仓库打分结果，从预设评级表中查询每个仓库对应的评级，即A仓库为第一等级、B仓库为第二等级、C仓库为第三等级。最后，将A仓库与第一等级构建为第一对应关系、B仓库与第二等级构建为第二对应关系、C仓库与第三等级构建为对应关系，并将第一对应关系、第二对应关系以及第三对应关系存储至评级结果表中。
S204、根据评级结果表，获取多个配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例。
具体地，为了确定多个配送仓库中每个配送仓库的配送比例，物流平台统计评级结果表中每个评级出现的次数，得到评级分布情况；再根据评级分布情况，计算每个评级的配货比例，最后将每个配送仓库和对应的配送比例存储至配货比例表中。例如，物流平台获取评级分布表中第一评级出现的次数n以及所有评级出现的次数之和N，将第一评级出现的次数n除以所有评级出现的次数之和N，得到第一评级对应的配送仓库的配货比例；将第一评级对应的配送仓库的配货比例与第一评级对应的配送仓库构建为对应关系，并将对应关系存储至配货比例表中。
举例来说，评级结果表中记录了5个仓库的评级结果，其中2个仓库为第一等级，2个仓库为第二等级，1个仓库为第三等级。则第一等级对应的多个配送仓库承担的配货比例为2/5=40%，第二等级第一等级对应的多个配送仓库承担的配货比例为2/5=40%，第三等级对应的多个配送仓库承担的配货比例为1/5=20%。然后，再进一步分配每个等级对应的多个配送仓库中每个配送仓库的配送比例；即第一等级的多个配送仓库中每个配送仓库承担10%，第二等级的多个配送仓库中每个配送仓库承担10%，第三等级的多个配送仓库中每个配送仓库承担20%。
在一种可能的实施方式中，在配送过程中可能存在诸多因素影响配送的效率；例如，交通、运输车辆以及货物管控等。这些因素并不是具有规律性，因此订单量较少时，用户可根据实际情况设置每个仓库的配送比例，此时物流平台响应于用户对多个配送仓库配置预设配送比例的操作；然后，根据预设配送比例，将多个配送仓库配置对应的配送比例。最后，将多个配送仓库与它们各自对应的配送比例构建为对应关系，并将这个对应关系存储至配货比例表中。例如，预设目的地周围有三个配送仓库A、B和C能够进行配送，用户希望将配送比例设置为3:2:1。此时服务器响应用户的操作，然后将A、B、C三个配送仓库配置对应的配送比例为3、2、1。最后，将A、B、C三个配送仓库与它们各自对应的配送比例构建为对应关系。
S205、根据配货比例表，向多个配送仓库发送调度信息，以使多个配送仓库按照配货比例表向配送地址配送货物。
具体地，在完成对多个配货仓库各自的配货比例设置后，物流平台根据配货比例表向多个配送仓库发送调度信息，调度信息包含每个配送仓库对配送商品的出货量。当多个配送仓库收到调度信息后，每个配送仓库根据调度信息向预设目的地配送货物。
举例来说，如图3所示，配送目的地附近有5个配送仓库以及各自的配送范围，5个配送仓库分别为A、B、C、D以及E。此时，A仓库的钢材库存量为5000吨，B仓库钢材库存量为8000吨，C仓库钢材库存量为6000吨，D仓库钢材库存量为5000吨，E仓库钢材库存量为4000吨。若此时预设目的地需要2万吨钢材，则根据配货比例表确定5个配货仓库各自的配货比例。若A、B、C、D以及E的配货比例2：3：2：2：1。则A仓库配货4000吨、B仓库配货6000吨、C仓库配货4000吨，D仓库配货4000吨，E仓库配货2000吨。物流平台此时生成调度信息，发送至5个配送仓库，以使配送仓库根据调度信息向预设目的地运输货物；当出货量较大时，此时不再需要在各个仓库之间互相调货，直接从各个仓库中调取货物运输至预设目的地，从而节省了大量的运输时间，提高的物流配送效率。
本申请还提供一种基于大数据的资源调度装置，该装置为物流平台，如图4所示，物流平台包括获取模块1、处理模2块以及发送模块3，其中：
获取模块1，用于获取预设目的地的订单信息，订单信息为同一种配送商品的订单，订单信息包括配送商品的商品属性、订单量与配送地址；
处理模块2，用于基于配送地址查询预设区域内的多个配送仓库，预设目的地在预设区域中；根据订单信息，对多个配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，评级结果表包括多个配送仓库各自对应的评级；根据评级结果表，获取多个配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；
发送模块3，用于根据配货比例表，向多个配送仓库发送调度信息，以使多个配送仓库按照配货比例表向配送地址配送货物。
可选的，获取模块用于获取第一仓库的仓储信息，所述仓储信息包括库存时间、库存量、配送时间以及配送距离，所述第一仓库为多个所述配送仓库中任意一个，所述库存时间为所述配送商品在所述第一仓库中的储存时间，所述库存量为所述配送商品在所述第一仓库中的存储量，所述配送时间为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的时间，所述配送距离为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的距离；
处理模块用于基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果；从预设评级表中查询所述第一打分结果对应的评级，得到第一评级；将所述第一仓库与所述第一评级构建为对应关系，并将所述对应关系存储至评级结果表中。
在一种可能的实施方式中，所述基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果，具体采用如下公式计算所述打分结果：
；
其中，S为所述第一打分结果，Wi（i∈{1，2，3}）为权重系数，L为库存量，t1为库存时间，t2为配送时间，d为配送距离。
在一种可能的实施方式中，获取模块1用于统计所述评级结果表中每个评级出现的次数，得到评级分布表；处理模块2用于获取所述评级分布表中第一评级出现的次数n以及所有评级出现的次数之和N，所述第一评级为所述评级分布表中多个评级中任意一个；将第一评级出现的次数n除以所有评级出现的次数之和N，得到所述第一评级对应的配送仓库的配货比例；将所述第一评级对应的配送仓库的配货比例与所述第一评级对应的配送仓库构建为对应关系，并将所述对应关系存储至配货比例表中。
在一种可能的实施方式中，获取模块1用于响应于用户对多个所述配送仓库配置预设配送比例的操作；处理模块2用于基于所述预设配送比例，将多个所述配送仓库配置对应的配送比例；将多个所述配送仓库与多个所述配送仓库各对应的配送比例构建为对应关系，并将所述对应关系存储至所述配货比例表中。
在一种可能的实施方式中，获取模块1用于获取第二仓库当前的运输时间点，所述第二仓库为多个所述配送仓库中任意一个；处理模块2用于若所述运输时间点超过所述预设时间节点时，则生成配送异常的提示信息，以提醒工作人员采取应对措施。
在一种可能的实施方式中，所述预设目的地为市地址、区地址以及街道地址中任意一个。
需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本申请还提供一种电子设备。参照图5，图5是本申请实施例的公开的一种电子设备的结构示意图。该电子设备500可以包括：至少一个处理器501，至少一个网络接口504，用户接口503，存储器505，至少一个通信总线502。
其中，通信总线502用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口503可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口503还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口504可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。
其中，处理器501可以包括一个或者多个处理核心。处理器501利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器505内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器505内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器501可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable LogicArray，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器501可集成中央处理器（CentralProcessing Unit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器501中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器505可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器505包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器505可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器505可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器505可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器501的存储装置。参照图5，作为一种计算机存储介质的存储器505中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种基于大数据的资源调度方法的应用程序。
在图5所示的电子设备500中，用户接口503主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器501可以用于调用存储器505中存储一种基于大数据的资源调度方法的应用程序，当由一个或多个处理器501执行时，使得电子设备500执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几种实施方式中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书及实践真理的公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。
本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。

Claims (7)

1.一种基于大数据的资源调度方法，其特征在于，应用于物流平台，所述方法包括：
获取预设目的地的订单信息，所述订单信息为同一种配送商品的订单，所述订单信息包括所述配送商品的商品属性、订单量与配送地址；
基于所述预设目的地查询预设区域内的多个配送仓库，所述预设目的地在所述预设区域中；
根据所述订单信息，对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，所述评级结果表包括多个所述配送仓库各自对应的评级；
根据所述评级结果表，获取多个所述配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；
根据所述配货比例表，向多个所述配送仓库发送调度信息，以使多个所述配送仓库按照所述配货比例表向所述配送地址配送货物；
所述对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，具体为：
获取第一仓库的仓储信息，所述仓储信息包括库存时间、库存量、配送时间以及配送距离，所述第一仓库为多个所述配送仓库中任意一个，所述库存时间为所述配送商品在所述第一仓库中的储存时间，所述库存量为所述配送商品在所述第一仓库中的存储量，所述配送时间为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的时间，所述配送距离为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的距离；
基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果；
从预设评级表中查询所述第一打分结果对应的评级，得到第一评级；
将所述第一仓库与所述第一评级构建为对应关系，并将所述对应关系存储至评级结果表中；
基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果，具体采用如下公式计算所述第一打分结果：
S=W1×L+W2×（1-t1/t2）+W3×d-1 ；
其中，S为所述第一打分结果，Wi(i∈1,2,3) 为权重系数，L为库存量，t1为库存时间，t2为配送时间，d为配送距离。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评级结果表，获取多个所述配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，具体还包括：
响应于用户对多个所述配送仓库配置预设配送比例的操作；
基于所述预设配送比例，将多个所述配送仓库配置对应的配送比例；
将多个所述配送仓库与多个所述配送仓库各自对应的配送比例构建为对应关系，并将所述对应关系存储至所述配货比例表中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在多个所述配送仓库按照所述配货比例表向所述配送地址配送货物之后，还包括：
获取第二仓库当前的运输时间点，所述第二仓库为多个所述配送仓库中任意一个；
若所述运输时间点超过预设时间节点时，则生成配送异常的提示信息，以提醒工作人员采取应对措施。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设目的地为市地址、区地址以及街道地址中任意一个。
5.一种基于大数据的资源调度装置，其特征在于，所述装置为物流平台，所述物流平台包括获取模块(1)、处理模块(2)以及发送模块(3)，其中：
所述获取模块(1)，用于获取预设目的地的订单信息，所述订单信息为同一种配送商品的订单，所述订单信息包括所述配送商品的商品属性、订单量与配送地址；
所述处理模块(2)，用于基于所述配送地址查询预设区域内的多个配送仓库，所述预设目的地在所述预设区域中；根据所述订单信息，对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，所述评级结果表包括多个所述配送仓库各自对应的评级；根据所述评级结果表，获取多个所述配送仓库各自对应的配货比例，生成配货比例表，其中，一个配送仓库对应一个评级，一个配送仓库对应一个配货比例；
所述发送模块(3)，用于根据所述配货比例表，向多个所述配送仓库发送调度信息，以使多个所述配送仓库按照所述配货比例表向所述配送地址配送货物；
所述处理模块(2)，用于所述对多个所述配送仓库进行配送评级，得到评级结果表，具体为：
获取第一仓库的仓储信息，所述仓储信息包括库存时间、库存量、配送时间以及配送距离，所述第一仓库为多个所述配送仓库中任意一个，所述库存时间为所述配送商品在所述第一仓库中的储存时间，所述库存量为所述配送商品在所述第一仓库中的存储量，所述配送时间为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的时间，所述配送距离为所述配送商品从所述第一仓库配送至所述预设目的地的距离；
基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果；
从预设评级表中查询所述第一打分结果对应的评级，得到第一评级；
将所述第一仓库与所述第一评级构建为对应关系，并将所述对应关系存储至评级结果表中；
基于所述仓储信息对所述第一仓库进行打分，生成第一打分结果，具体采用如下公式计算所述第一打分结果：
S=W1×L+W2×（1-t1/t2）+W3×d-1 ；
其中，S为所述第一打分结果，Wi(i∈1,2,3) 为权重系数，L为库存量，t1为库存时间，t2为配送时间，d为配送距离。
6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(501)、存储器(505)、用户接口(503)及网络接口(504)，所述存储器(505)用于存储指令，所述用户接口(503)和网络接口(504)用于给其他设备通信，所述处理器(501)用于执行所述存储器(505)中存储的指令，以使所述电子设备(500)执行如权利要求1至4任意一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1至4任意一项所述的方法。
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