CN116703285B - 货代信息处理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种货代信息处理方法及系统。该方法,通过利用目标货船的货代信息中的当前货物信息确定集装箱处于未满状态,并在未满状态下,获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,并根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合,然后,再根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中,从而实现货物的自动拼箱匹配,进一步提高了集装箱的装载量。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术,尤其涉及一种货代信息处理方法及系统。
背景技术
当前,港口的海运运输已经从传统的管理模式转变为了信息化的海运物流综合管理模式,由于货轮通常是搭载大量的集装箱,因此管理系统中所需管理的货代信息也是相当庞大。
现有技术中,通常仅仅是利用货代信息进行货物的调度,而如何进一步利用货代信息来对集装箱运输来降低运输成本就成为了一个亟需解决的问题。
发明内容
本申请提供一种货代信息处理方法及系统,用以解决的如何进一步利用货代信息来对集装箱运输来降低运输成本的问题。
第一方面,本申请提供一种货代信息处理方法,其特征在于,包括:
获取目标货船的货代信息,所述货代信息包括所述目标货船上各个集装箱的当前货运信息,所述当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地;
若根据所述当前货物信息确定所述集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,所述运输信息包括所述待运货物的待运货物信息以及待运货物目的,其中,所述待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值;
根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合,其中,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的所述待运货物信息与所述当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于所述集装箱的容量体积,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在所述目标货船的行驶路线上先于所述当前货物目的地;
根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
可选的,所述根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,包括:
利用公式1,并根据所述当前货运信息以及所述待选货物集合中各个待选货物所对应的所述待运货物信息确定所述目标货物,其中,所述目标货物为所述待选货物集合中基于所述公式1所确定的目标值为最小的待运货物,所述公式1为:
其中,T为所述公式1所对应的目标值;ci,j为将所述待选货物集合A={a1,a2,…,ai,…,am}中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;si,j为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;ti,j为第j货物部分的运输单位量;为0<ki,j≤1,其中,当第i个待选货物ai所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物ai时,ki,j=1。
可选的,在所述根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合之前,还包括:
获取所有排期货物的排期货物信息,所述排期货物信息包括排期货物所对应的对象信息;
根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级;
若所述对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入所述待选货物集合,以生成所述待选货物集合。
可选的,所述根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级,包括:
根据所述对象信息以及公式2确定对象特征量F,其中,所述公式2为:
其中,h为所述对象信息中的上年度平均月订单数;Lr为所述对象信息中的本年度订单金额预测增长系数;ωr为时间因子系数,0<ωr≤1,ωr与r的取值成正比;Nr为所述对象信息中上年度的第r个订单的订单金额;
根据所述对象特征量F以及预设特征量范围分布确定所述对象等级,其中,所述对象等级与所述对象特征量F为正相关。
可选的,在所述获取所有排期货物的排期货物信息之前,还包括:
获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,所述物流需求信息包括对应挂网货物的起点信息、终点信息、体积信息、类型信息、时效信息以及运费信息,所述预设时间段包括所述目标货船截止装货时间前的预设时长;
根据所述起点信息、所述终点信息以及所述目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合;
根据预设货物推荐模型从所述第一货物集合中确定与所述目标货船相对应的所有排期货物。
可选的,所述根据预设货物推荐模型从所述第一货物集合中确定与所述目标货船相对应的所有排期货物,包括:
根据所述第一货物集合中各个货物的物流需求信息以及公式3确定各个货物与所述目标货船的匹配度S,所述公式3为:
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为第一权重值、第二权重值、第三权重值以及第四权重值;v为货物的体积;为所述目标货船的预设货物期望体积;c为货物在预设货物类型编码表中所对应的类型编码;/>为所述目标货船的预设货物期望编码;t为货物的运输时效;/>为所述目标货船的预设期望时效;p为货物的单位运费价格;/>为所述目标货船的预设期望单位运费价格;
将所述第一货物集合中所述匹配度S大于预设匹配度阈值的货物确定为所述排期货物。
可选的,在所述根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物之后,还包括:
将所述目标货物对应的目标物流需求信息发送至接货平台,以使所述接货平台将所述目标物流需求信息发送至接运货车终端;
在所述接运货车终端将所述目标货物接运至目标区域时,控制吊装装置将所述当前货运信息所对应的集装箱吊运至所述目标区域,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
第二方面,本申请提供一种货代信息处理系统,包括:
获取模块,用于获取目标货船的货代信息,所述货代信息包括所述目标货船上各个集装箱的当前货运信息,所述当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地;
所述获取模块,还用于若根据所述当前货物信息确定所述集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,所述运输信息包括所述待运货物的待运货物信息以及待运货物目的,其中,所述待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值;
确定模块,用于根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合,其中,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的所述待运货物信息与所述当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于所述集装箱的容量体积,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在所述目标货船的行驶路线上早于所述当前货物目的地;
所述确定模块,还用于根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
可选的,所述确定模块,具体用于:
利用公式1,并根据所述当前货运信息以及所述待选货物集合中各个待选货物所对应的所述待运货物信息确定所述目标货物,其中,所述目标货物为所述待选货物集合中基于所述公式1所确定的目标值为最小的待运货物,所述公式1为:
其中,T为所述公式1所对应的目标值;ci,j为将所述待选货物集合A={a1,a2,…,ai,…,am}中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;si,j为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;ti,j为第j货物部分的运输单位量;为0<ki,j≤1,其中,当第i个待选货物ai所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物ai时,ki,j=1。
可选的,所述获取模块,还用于获取所有排期货物的排期货物信息,所述排期货物信息包括排期货物所对应的对象信息;
所述确定模块,还用于根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级;
生成模块,用于若所述对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入所述待选货物集合,以生成所述待选货物集合。
可选的,所述确定模块,具体用于:
根据所述对象信息以及公式2确定对象特征量F,其中,所述公式2为:
其中,h为所述对象信息中的上年度平均月订单数;Lr为所述对象信息中的本年度订单金额预测增长系数;ωr为时间因子系数,0<ωr≤1,ωr与r的取值成正比;Nr为所述对象信息中上年度的第r个订单的订单金额;
根据所述对象特征量F以及预设特征量范围分布确定所述对象等级,其中,所述对象等级与所述对象特征量F为正相关。
可选的,所述获取模块,还用于获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,所述物流需求信息包括对应挂网货物的起点信息、终点信息、体积信息、类型信息、时效信息以及运费信息,所述预设时间段包括所述目标货船截止装货时间前的预设时长;
根据所述起点信息、所述终点信息以及所述目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合;
所述确定模块,还用于根据预设货物推荐模型从所述第一货物集合中确定与所述目标货船相对应的所有排期货物。
可选的,所述确定模块,具体用于:
根据所述第一货物集合中各个货物的物流需求信息以及公式3确定各个货物与所述目标货船的匹配度S,所述公式3为:
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为第一权重值、第二权重值、第三权重值以及第四权重值;v为货物的体积;为所述目标货船的预设货物期望体积;c为货物在预设货物类型编码表中所对应的类型编码;/>为所述目标货船的预设货物期望编码;t为货物的运输时效;/>为所述目标货船的预设期望时效;p为货物的单位运费价格;/>为所述目标货船的预设期望单位运费价格;
将所述第一货物集合中所述匹配度S大于预设匹配度阈值的货物确定为所述排期货物。
可选的,所述系统,还包括:
发送模块,用于将所述目标货物对应的目标物流需求信息发送至接货平台,以使所述接货平台将所述目标物流需求信息发送至接运货车终端;
控制模块,用于在所述接运货车终端将所述目标货物接运至目标区域时,控制吊装装置将所述当前货运信息所对应的集装箱吊运至所述目标区域,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括:
处理器;以及,
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行第一方面中所述的任一种可能的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面中所述的任一种可能的方法。
本申请提供的货代信息处理方法及系统,通过利用目标货船的货代信息中的当前货物信息确定集装箱处于未满状态,并在未满状态下,获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,并根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合,然后,再根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中,从而实现货物的自动拼箱匹配,进一步提高了集装箱的装载量。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1是本申请根据一示例实施例示出的货代信息处理方法的流程示意图;
图2是本申请根据另一示例实施例示出的货代信息处理方法的流程示意图;
图3是本申请根据一示例实施例示出的货代信息处理系统的结构示意图;
图4是本申请根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。
通过上述附图,已示出本申请明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是本申请根据一示例实施例示出的货代信息处理方法的流程示意图。如图1所示,本实施例提供的方法,包括:
S101、获取目标货船的货代信息。
在本步骤中,可以是获取目标货船的货代信息,其中,上述的货代信息可以包括目标货船上各个集装箱的当前货运信息,当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地。
S102、若根据当前货物信息确定集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息。
若根据当前货物信息确定集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,运输信息包括待运货物的待运货物信息以及待运货物目的,其中,待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值。值得理解的,上述的未满状态可以是指当前货物对于集装箱的体积填充占比小于占比阈值,例如,占比阈值可以是80%或90%。此外,还可以将未满状态定义为当前货物对于集装箱的体积填充占比大于第一阈值并小于第二阈值,例如,可以是在80%-90%之间,从而适配于利用小件货物来填充未满集装箱来进一步提高集装箱载货量的应用场景。另外,还可以进一步考虑当前货物的尺寸特性,例如长宽比特性等来确定集装箱是否处于未满状态。因此,可以是基于预先所设定的集装箱各项尺寸与货物各项尺寸之间的相对关系来确定集装箱是否处于未满状态。
S103、根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合。
在本步骤中,可以根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合,其中,根据待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物信息与当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于集装箱的容量体积,根据待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在目标货船的行驶路线上先于当前货物目的地。此处值得说明的,由于集装箱需要遵循后进先出的卸货原则,因此,对于后续拼箱装入的小件货物,需要确保其所对应的待运货物目的地在目标货船的行驶路线上先于当前货物目的地。
S104、根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物。
根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中。
具体的,可以是利用公式1,并根据当前货运信息以及待选货物集合中各个待选货物所对应的待运货物信息确定目标货物,其中,目标货物为待选货物集合中基于公式1所确定的目标值为最小的待运货物,公式1为:
其中,T为所述公式1所对应的目标值;ci,j为将所述待选货物集合A={a1,a2,…,ai,…,am}中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;si,j为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;ti,j为第j货物部分的运输单位量;为0<ki,j≤1,其中,当第i个待选货物ai所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物ai时,ki,j=1。
在本实施例中,通过利用目标货船的货代信息中的当前货物信息确定集装箱处于未满状态,并在未满状态下,获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,并根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合,然后,再根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中,从而实现货物的自动拼箱匹配,进一步提高了集装箱的装载量。
图2是本申请根据另一示例实施例示出的货代信息处理方法的流程示意图。如图2所示,本实施例提供的方法,包括:
S201、获取目标货船的货代信息。
在本步骤中,可以是获取目标货船的货代信息,其中,上述的货代信息可以包括目标货船上各个集装箱的当前货运信息,当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地。
S202、若根据当前货物信息确定集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息。
若根据当前货物信息确定集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,运输信息包括待运货物的待运货物信息以及待运货物目的,其中,待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值。值得理解的,上述的未满状态可以是指当前货物对于集装箱的体积填充占比小于占比阈值,例如,占比阈值可以是80%或90%。
此外,还可以将未满状态定义为当前货物对于集装箱的体积填充占比大于第一阈值并小于第二阈值,例如,可以是在80%-90%之间,从而适配于利用小件货物来填充未满集装箱来进一步提高集装箱载货量的应用场景。可以理解的,在传统的集装箱装货过程中,若当前货物对于集装箱的体积填充占小于80%时,由于仍存在较大的空间,因此,很容易再抽调一些货物对该集装箱进行填充,而当在80%-90%之间时,由于所剩的空间较小,若再寻找货物对其进行填充,则需要花费大量的人工机会成本。因此,在该场景下,通过本实施例所采用的方案,来自动匹配可以进行填充的货物,可以大大提高集装箱匹配货物的效率,从而提高集装箱的装填率,进而降低集装箱的运输成本。
另外,还可以进一步考虑当前货物的尺寸特性,例如长宽比特性等来确定集装箱是否处于未满状态。因此,可以是基于预先所设定的集装箱各项尺寸与货物各项尺寸之间的相对关系来确定集装箱是否处于未满状态。
S203、获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息。
在本步骤中,可以获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,其中,物流需求信息包括对应挂网货物的起点信息、终点信息、体积信息、类型信息、时效信息以及运费信息,预设时间段包括目标货船截止装货时间前的预设时长。
S204、根据起点信息、终点信息以及目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合。
在本步骤中,可以是根据起点信息、终点信息以及目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合。具体的,可以是上述的起点信息所对应的起点以及终点信息所对应的终点都在该目标货船的航线上。
S205、根据预设货物推荐模型从第一货物集合中确定与目标货船相对应的所有排期货物。
在本步骤中,可以是根据预设货物推荐模型从第一货物集合中确定与目标货船相对应的所有排期货物。
具体的,可以是根据第一货物集合中各个货物的物流需求信息以及公式3确定各个货物与目标货船的匹配度S,公式3为:
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为第一权重值、第二权重值、第三权重值以及第四权重值;v为货物的体积;为目标货船的预设货物期望体积;c为货物在预设货物类型编码表中所对应的类型编码;/>为目标货船的预设货物期望编码;t为货物的运输时效;/>为目标货船的预设期望时效;p为货物的单位运费价格;/>为目标货船的预设期望单位运费价格;将第一货物集合中匹配度S大于预设匹配度阈值的货物确定为排期货物。
S206、获取所有排期货物的排期货物信息。
在本步骤中,可以获取所有排期货物的排期货物信息,排期货物信息包括排期货物所对应的对象信息,可选的,上述的对象信息,可以是针对客户的信息。
S207、根据对象信息以及预设对象等级确定模型确定对象信息所对应的对象等级。
具体的,可以是根据对象信息以及公式2确定对象特征量F,其中,公
式2为:
其中,h为对象信息中的上年度平均月订单数;Lr为对象信息中的本年度订单金额预测增长系数;ωr为时间因子系数,0<ωr≤1,ωr与r的取值成正比;Nr为对象信息中上年度的第r个订单的订单金额;
根据对象特征量F以及预设特征量范围分布确定对象等级,其中,对象等级与对象特征量F为正相关。
S208、若对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入待选货物集合,以生成待选货物集合。
若对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入待选货物集合,以生成待选货物集合。
S209、根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物。
根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中。
具体的,可以是利用公式1,并根据当前货运信息以及待选货物集合中各个待选货物所对应的待运货物信息确定目标货物,其中,目标货物为待选货物集合中基于公式1所确定的目标值为最小的待运货物,公式1为:
其中,T为所述公式1所对应的目标值;ci,j为将所述待选货物集合A={a1,a2,…,ai,…,am}中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;si,j为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;ti,j为第j货物部分的运输单位量;为0<ki,j≤1,其中,当第i个待选货物ai所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物ai时,ki,j=1。
在本实施例中,通过利用目标货船的货代信息中的当前货物信息确定集装箱处于未满状态,并在未满状态下,获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,并根据当前货运信息以及运输信息确定待选货物集合,通过在获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,然后,从物流需求信息中筛选出与目标货船相对应的所有排期货物,再从所有排期货物中确定出对应的对象等级,以将对象等级符合要求的货物优先选择纳入待选货物集合,进而再根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中,从而实现货物的自动拼箱匹配,进一步提高了集装箱的装载量,并且也进一步满足了对于目标对象的拼箱节省运输成本需求。
此外,在上述实施例的基础上,在根据预设货物匹配模型从待选货物集合中确定目标货物之后,还可以将目标货物对应的目标物流需求信息发送至接货平台,以使接货平台将目标物流需求信息发送至接运货车终端;然后,在接运货车终端将目标货物接运至目标区域时,控制吊装装置将当前货运信息所对应的集装箱吊运至目标区域,以将目标货物装填至当前货运信息所对应的集装箱中,从而进一步提高了集装箱货物拼箱的装货效率。
图3是本申请根据一示例实施例示出的货代信息处理系统的结构示意图。如图3所示,本实施例提供的货代信息处理系统300,包括:
获取模块310,用于获取目标货船的货代信息,所述货代信息包括所述目标货船上各个集装箱的当前货运信息,所述当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地;
所述获取模块310,还用于若根据所述当前货物信息确定所述集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,所述运输信息包括所述待运货物的待运货物信息以及待运货物目的,其中,所述待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值;
确定模块320,用于根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合,其中,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的所述待运货物信息与所述当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于所述集装箱的容量体积,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在所述目标货船的行驶路线上早于所述当前货物目的地;
所述确定模块320,还用于根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
可选的,所述确定模块320,具体用于:
利用公式1,并根据所述当前货运信息以及所述待选货物集合中各个待选货物所对应的所述待运货物信息确定所述目标货物,其中,所述目标货物为所述待选货物集合中基于所述公式1所确定的目标值为最小的待运货物,所述公式1为:
其中,T为所述公式1所对应的目标值;ci,j为将所述待选货物集合A={a1,a2,…,ai,…,am}中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;si,j为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;ti,j为第j货物部分的运输单位量;为0<ki,j≤1,其中,当第i个待选货物ai所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物ai时,ki,j=1。
可选的,所述获取模块310,还用于获取所有排期货物的排期货物信息,所述排期货物信息包括排期货物所对应的对象信息;
所述确定模块320,还用于根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级;
生成模块330,用于若所述对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入所述待选货物集合,以生成所述待选货物集合。
可选的,所述确定模块320,具体用于:
根据所述对象信息以及公式2确定对象特征量F,其中,所述公式2为:
其中,h为所述对象信息中的上年度平均月订单数;Lr为所述对象信息中的本年度订单金额预测增长系数;ωr为时间因子系数,0<ωr≤1,ωr与r的取值成正比;Nr为所述对象信息中上年度的第r个订单的订单金额;
根据所述对象特征量F以及预设特征量范围分布确定所述对象等级,其中,所述对象等级与所述对象特征量F为正相关。
可选的,所述获取模块310,还用于获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,所述物流需求信息包括对应挂网货物的起点信息、终点信息、体积信息、类型信息、时效信息以及运费信息,所述预设时间段包括所述目标货船截止装货时间前的预设时长;
根据所述起点信息、所述终点信息以及所述目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合;
所述确定模块320,还用于根据预设货物推荐模型从所述第一货物集合中确定与所述目标货船相对应的所有排期货物。
可选的,所述确定模块320,具体用于:
根据所述第一货物集合中各个货物的物流需求信息以及公式3确定各个货物与所述目标货船的匹配度S,所述公式3为:
其中,ω1、ω2、ω3、ω4分别为第一权重值、第二权重值、第三权重值以及第四权重值;v为货物的体积;为所述目标货船的预设货物期望体积;c为货物在预设货物类型编码表中所对应的类型编码;/>为所述目标货船的预设货物期望编码;t为货物的运输时效;/>为所述目标货船的预设期望时效;p为货物的单位运费价格;/>为所述目标货船的预设期望单位运费价格;
将所述第一货物集合中所述匹配度S大于预设匹配度阈值的货物确定为所述排期货物。
可选的,所述系统,还包括:
发送模块340,用于将所述目标货物对应的目标物流需求信息发送至接货平台,以使所述接货平台将所述目标物流需求信息发送至接运货车终端;
控制模块350,用于在所述接运货车终端将所述目标货物接运至目标区域时,控制吊装装置将所述当前货运信息所对应的集装箱吊运至所述目标区域,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中。
图4是本申请根据一示例实施例示出的电子设备的结构示意图。如图4所示,本实施例提供的一种电子设备400包括:处理器401以及存储器402;其中:
存储器402,用于存储计算机程序,该存储器还可以是flash(闪存)。
处理器401,用于执行存储器存储的执行指令,以实现上述方法中的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地,存储器402既可以是独立的,也可以跟处理器401集成在一起。
当所述存储器402是独立于处理器401之外的器件时,所述电子设备400还可以包括:
总线403,用于连接所述存储器402和处理器401。
本实施例还提供一种可读存储介质,可读存储介质中存储有计算机程序,当电子设备的至少一个处理器执行该计算机程序时,电子设备执行上述的各种实施方式提供的方法。
本实施例还提供一种程序产品,该程序产品包括计算机程序,该计算机程序存储在可读存储介质中。电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该计算机程序,至少一个处理器执行该计算机程序使得电子设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、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申请的一般性原理并包括本申请未公开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,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。
Claims (7)
1.一种货代信息处理方法,其特征在于,包括:
获取目标货船的货代信息,所述货代信息包括所述目标货船上各个集装箱的当前货运信息,所述当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地;
若根据所述当前货物信息确定所述集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,所述运输信息包括所述待运货物的待运货物信息以及待运货物目的地,其中,所述待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值;
根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合,其中,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的所述待运货物信息与所述当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于所述集装箱的容量体积,所述待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在所述目标货船的行驶路线上先于所述当前货物目的地;
根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中;
所述根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,包括:
利用公式1,并根据所述当前货运信息以及所述待选货物集合中各个待选货物所对应的所述待运货物信息确定所述目标货物,其中,所述目标货物为所述待选货物集合中基于所述公式1所确定的目标值为最小的待运货物,所述公式1为:
其中,为所述公式1所对应的目标值;/>为将所述待选货物集合中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;/>为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;/>为第j货物部分的运输单位量;/>,其中,当第i个待选货物/>所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物/>时,/>。
2.根据权利要求1所述的货代信息处理方法,其特征在于,在所述根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合之前,还包括:
获取所有排期货物的排期货物信息,所述排期货物信息包括排期货物所对应的对象信息;
根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级;
若所述对象等级符合预设对象等级条件,则将所对应的排期货物纳入所述待选货物集合,以生成所述待选货物集合。
3.根据权利要求2所述的货代信息处理方法,其特征在于,所述根据所述对象信息以及预设对象等级确定模型确定所述对象信息所对应的对象等级,包括:
根据所述对象信息以及公式2确定对象特征量F,其中,所述公式2为:
其中,为所述对象信息中的上年度平均月订单数;/>为所述对象信息中的本年度订单金额预测增长系数;/>为时间因子系数,/>,/>与r的取值成正比;/>为所述对象信息中上年度的第r个订单的订单金额;
根据所述对象特征量F以及预设特征量范围分布确定所述对象等级,其中,所述对象等级与所述对象特征量F为正相关。
4.根据权利要求3所述的货代信息处理方法,其特征在于,在所述获取所有排期货物的排期货物信息之前,还包括:
获取物流平台上预设时间段的所有挂网货物的物流需求信息,所述物流需求信息包括对应挂网货物的起点信息、终点信息、体积信息、类型信息、时效信息以及运费信息,所述预设时间段包括所述目标货船截止装货时间前的预设时长;
根据所述起点信息、所述终点信息以及所述目标货船的航线信息从所有挂网货物中确定第一货物集合;
根据预设货物推荐模型从所述第一货物集合中确定与所述目标货船相对应的所有排期货物。
5.一种货代信息处理系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标货船的货代信息,所述货代信息包括所述目标货船上各个集装箱的当前货运信息,所述当前货运信息包括当前货物信息以及当前货物目的地;
所述获取模块,还用于若根据所述当前货物信息确定所述集装箱处于未满状态,则获取待运货物集合中各个待运货物的运输信息,所述运输信息包括所述待运货物的待运货物信息以及待运货物目的地,其中,所述待运货物所对应的货物体积小于预设体积阈值;
确定模块,用于根据所述当前货运信息以及所述运输信息确定待选货物集合,其中,根据所述待选货物集合中的待选货物所对应的所述待运货物信息与所述当前货运信息所确定的整体货物体积小于或等于所述集装箱的容量体积,所述待选货物集合中的待选货物所对应的待运货物目的地在所述目标货船的行驶路线上早于所述当前货物目的地;
所述确定模块,还用于根据预设货物匹配模型从所述待选货物集合中确定目标货物,以将所述目标货物装填至所述当前货运信息所对应的集装箱中;
所述确定模块,具体用于:
利用公式1,并根据所述当前货运信息以及所述待选货物集合中各个待选货物所对应的所述待运货物信息确定所述目标货物,其中,所述目标货物为所述待选货物集合中基于所述公式1所确定的目标值为最小的待运货物,所述公式1为:
其中,为所述公式1所对应的目标值;/>为将所述待选货物集合中第i个待选货物中的第j货物部分运输至所述集装箱所在地的单位成本;/>为第j货物部分所在地至所述集装箱所在地之间的运输距离;/>为第j货物部分的运输单位量;/>,其中,当第i个待选货物/>所在地至所述集装箱所在地之间首次运输第i个待选货物/>时,/>。
6.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;以及,
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至4任一项所述的方法。
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中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至4任一项所述的方法。
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915817A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-09-16 | 亿赞普(北京)科技有限公司 | 一种集装箱的装箱方法和装置 |
CN105139172A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-09 | 上海叁陆伍网络科技有限公司 | 一种货物代理物流系统 |
CN107464081A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-12 | 北京惠赢天下网络技术有限公司 | 一种免开箱式货物配送方法、系统及终端 |
CN108647916A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-10-12 | 斑马网络技术有限公司 | 货品拼运系统及其拼运方法 |
CN109670709A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于众包公共交通系统的货物运输方法和系统 |
CN109685239A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-26 | 浙江工业大学 | 自动售卖机站点间的货物调整优化方法 |
CN113052525A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-06-29 | 江苏满运物流信息有限公司 | 货物体积预估方法、拼单方法、装置及电子设备 |
CN113822637A (zh) * | 2021-11-24 | 2021-12-21 | 深圳市冠宏物流有限公司 | 一种基于互联网的集装箱物流云管理系统 |
CN114819861A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-29 | 山东双仁信息技术有限公司 | 一种物流货运平台的信息发布方法以及装置 |
-
2023
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104915817A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-09-16 | 亿赞普(北京)科技有限公司 | 一种集装箱的装箱方法和装置 |
CN105139172A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-12-09 | 上海叁陆伍网络科技有限公司 | 一种货物代理物流系统 |
CN107464081A (zh) * | 2017-08-23 | 2017-12-12 | 北京惠赢天下网络技术有限公司 | 一种免开箱式货物配送方法、系统及终端 |
CN108647916A (zh) * | 2018-03-30 | 2018-10-12 | 斑马网络技术有限公司 | 货品拼运系统及其拼运方法 |
CN109685239A (zh) * | 2018-10-16 | 2019-04-26 | 浙江工业大学 | 自动售卖机站点间的货物调整优化方法 |
CN109670709A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-04-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 一种基于众包公共交通系统的货物运输方法和系统 |
CN113052525A (zh) * | 2021-03-15 | 2021-06-29 | 江苏满运物流信息有限公司 | 货物体积预估方法、拼单方法、装置及电子设备 |
CN113822637A (zh) * | 2021-11-24 | 2021-12-21 | 深圳市冠宏物流有限公司 | 一种基于互联网的集装箱物流云管理系统 |
CN114819861A (zh) * | 2022-06-23 | 2022-07-29 | 山东双仁信息技术有限公司 | 一种物流货运平台的信息发布方法以及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
The ride-hailing sharing problem with parcel transportation;Xingbin Zhan 等;《Transportation Research Part E 》;第172卷;第1-24页,全文 * |
基于动态规划的装配线物料搬运节能调度方法;胡理熳等;《系统工程理论与实践》;第38卷(第9期);第2424-2432页,全文 * |
零担专线运输物流管理信息系统研究;刘秀田等;《物流技术》(第09期);第124-127页,全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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