CN117649175A - 一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法，通过获取多个服务终端的任务处理请求；根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵；利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度；判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；若是，则根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求，以使边缘节点处理对应的服务任务，并将处理结果直接返回给对应的服务终端；若否，则利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，并重新计算各个任务分配合理度，直至满足预设循环结束条件。本申请通过将分配边缘节点来处理服务任务，极大提高了跨境仓配服务的及时性和准确性。

Description

一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法及系统

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法及系统。

背景技术

随着互联网技术以及电子商务的快速发展，跨境电商业务逐步成为了电子商务新的发展趋势，而跨境仓配服务是跨境电商业务的重要组成部分。

目前由于跨境电商业务井喷式爆发，使得其对跨境仓配服务的及时性及准确性的要求越来越高。由于跨境电商业务的服务区域跨度较大，现有的基于云端的仓储和配送服务无法满足如此长距离的服务处理的响应及时性和准确性要求。

因此如何提高跨境仓配服务的及时性及准确性成为了亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法，以解决如何提高跨境仓配服务的及时性及准确性的技术问题。

第一个方面，本申请提供一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法，包括：

获取多个服务终端的任务处理请求，任务处理请求用于申请对服务终端生成的服务任务进行处理，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；

根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵，任务分配矩阵的行数为各个边缘节点的第一总数，任务分配矩阵的列数为各个任务处理请求的第二总数；

利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度；

判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；

若是，则根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求，以使边缘节点处理对应的服务任务，并将处理结果直接返回给对应的服务终端；

若否，则利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，并重新计算各个任务分配合理度，直至满足预设循环结束条件。

在一种可能的设计中，利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度，包括：

根据每个任务处理请求中的终端识别码以及任务分配矩阵，确定任务分配合理度的至少一个影响指标；

将至少一个影响指标输入预设评价模型，得到任务分配合理度。

在一种可能的设计中，影响指标包括：每个服务任务对应的任务处理请求和处理结果的传输能耗，根据每个任务处理请求中的终端识别码以及任务分配矩阵，确定任务分配合理度的至少一个影响指标，包括：

根据每个终端识别码以及传输功率表，确定每个服务终端的信号传输功率；

根据每个终端识别码以及任务分配矩阵，在传输时延表中查询得到每个服务任务对应的传输时延，传输时延表用于记录各个服务终端与各个边缘节点之间进行信号传输的时延值；

根据各个传输功率和对应的各个传输时延，确定每个服务任务对应的传输能耗；

将至少一个影响指标输入预设评价模型，得到任务分配合理度，包括：

根据传输能耗的倒数确定任务分配合理度。

在一种可能的设计中，影响指标还包括：处理每个服务任务对应的处理能耗预估值，利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度，还包括：

根据每个任务处理请求中的服务类型，确定每个服务任务的处理能耗预估值；

将至少一个影响指标输入预设评价模型，得到任务分配合理度，包括：

根据传输能耗的倒数以及处理能耗预估值确定任务分配合理度。

在一种可能的设计中，根据传输能耗的倒数以及处理能耗预估值确定任务分配合理度，包括：

其中，M为任务分配矩阵的行数，N为任务分配矩阵的列数，为服务任务是否被分配给边缘节点的分配结果，/>传输能耗，/>为处理能耗预估值，/>和/>为权重值。

在一种可能的设计中，利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，包括：

根据每个边缘节点对应的任务分配合理度，确定各个边缘节点的累计选中概率，并生成一个在0到1区间内的随机数，根据累计选中概率以及随机数从任务分配矩阵中筛选出一个待调整行向量；

将待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量，目标最优行向量包括：当前的任务分配矩阵中最大任务分配合理度所对应的第一行向量，或者多次循环调整任务分配矩阵时，所记录的历史最大任务分配合理度所对应的第二行向量；

判断所得到的所有调整行向量的数量是否达到边缘节点的第一总数；

若是，则将所有调整行向量组合成调整后的任务分配矩阵；

若否，则根据每个边缘节点对应的任务分配合理度，继续从任务分配矩阵中筛选出一个新的待调整行向量。

在一种可能的设计中，根据每个边缘节点对应的任务分配合理度，确定各个边缘节点的累计选中概率，包括：

其中，为第i个累计选中概率，/>和/>为任务分配合理度，M为所有边缘节点的第一总数；

根据累计选中概率以及随机数从任务分配矩阵中筛选出一个待调整行向量，包括：

当随机数大于第i个累计选中概率,且小于或等于第i+1个累计选中概率时，选择第i+1个累计选中概率对应的边缘节点作为待调整节点，待调整节点在任务分配矩阵中对应的行向量作为待调整行向量。

在一种可能的设计中，将待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量，包括：

将待调整行向量中至少一个第一待交换位置上的第三元素与第一行向量中相同位置上的第四元素进行交换，得到第一调整行向量；

将第一调整行向量中至少一个第二待交换位置上的第五元素与第二行向量中相同位置上的第六元素进行交换，得到第二调整行向量；

其中，第一元素包括：第三元素和第五元素，第二元素包括：第四元素和第六元素，调整行向量包括：第一调整行向量和第二调整行向量。

在一种可能的设计中，将待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量之后，还包括：

将调整行向量中至少一个元素的取值置换为相反的决策值，决策值包括选中值和非选中值。

第二方面，本申请提供一种基于边缘计算的跨境仓配服务系统，包括：至少一个服务终端、至少一个任务调度节点，以及至少一个边缘节点；

服务终端，用于响应于用户的操作生成服务任务，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；

任务调度节点，用于：

获取至少一个服务终端的任务处理请求，任务处理请求用于申请对服务任务进行处理；

根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵，任务分配矩阵的行数为各个边缘节点的第一总数，任务分配矩阵的列数为各个任务处理请求的第二总数；

利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度；

判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；

若是，则根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求；

若否，则利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，并重新计算各个任务分配合理度，直至满足预设循环结束条件；

边缘节点，用于：

接收任务调度节点发送的至少一个任务处理请求；

对任务处理请求中的服务任务进行处理，得到处理结果；

将处理结果直接返回给任务处理请求对应的服务终端。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与处理器通信连接的存储器；

存储器存储计算机执行指令；

处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面所提供的任意一种可能的基于边缘计算的跨境仓配服务方法。

第四方面，本申请提供一种存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面所提供的任意一种可能的基于边缘计算的跨境仓配服务方法。

第五方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面所提供的任意一种可能的基于边缘计算的跨境仓配服务方法。

本申请提供了一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法及系统，通过获取多个服务终端的任务处理请求，任务处理请求用于申请对服务终端生成的服务任务进行处理，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵，任务分配矩阵的行数为各个边缘节点的第一总数，任务分配矩阵的列数为各个任务处理请求的第二总数；利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度；判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；若是，则根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求，以使边缘节点处理对应的服务任务，并将处理结果直接返回给对应的服务终端；若否，则利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，并重新计算各个任务分配合理度，直至满足预设循环结束条件。本申请通过将服务任务发送给与服务终端距离更近的边缘节点，克服了云端远距离服务所造成的延迟，极大提高了跨境仓配服务的及时性和准确性。

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为本申请实施例提供的一种基于边缘计算的跨境仓配服务系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的步骤S203的一种可能的实施方式的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种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

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，包括但不限于对多个实施例的组合，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

互联网及电子商务的快速发展给人们的购物带来了非常大的便利，近年来，在国内电商业务已经发展较为成熟的基础上，跨境电商业务将网购的范围拓宽到了全球的范围，跨境电商业务也成为了电子商务新的发展极，呈现井喷式的爆发增长。然而作为跨境电商业务的重要支柱技术的跨境仓配服务依然沿用着非跨境或者小范围的仓配服务的模式，虽然其通过引入云端提供计算服务，解决了大数据处理的计算难题，但是在目前全球跨境的超远距离的电商业务的背景下，以有限的几个云端中心来处理跨境仓配服务越来越不能够满足其及时性和准确性的需求，因为处理请求和处理结果在长距离传输时不可避免地存在传输延迟，还有一个重要的方面在于，长距离传输增加了信号被干扰的风险，使得信号发送和接收出现错误，这就导致了多次信号重传，浪费了资源也无法满足响应速度和准确性的要求。因此如何提高跨境仓配服务的及时性及准确性成为了亟待解决的技术问题。

本申请的发明构思是：

在跨境仓配服务的服务终端附近构建边缘节点，该边缘节点可以覆盖一个预设区域内的服务终端的服务请求，多个边缘节点组成边缘网络，这些边缘节点之间可能会存在服务范围重叠的现象。为了平衡各个边缘节点的负载，提高系统整体的服务效率，本申请为边缘网络配置了任务调度节点，各个服务终端所生成的服务请求首先都发送给任务调度节点进行统一分配，然后有任务调度节点分发给各个边缘节点进行处理，边缘节点处理完服务任务后将处理结果直接反馈给对应的服务终端。这样通过边缘化实现了去云化的目的，在满足跨境仓配服务的及时性和准确性的基础上，任务调度节点还能够进一步根据各个边缘节点的负载情况和服务任务的类型来提高服务的响应速度，并降低处理能耗。

图1为本申请实施例提供的一种基于边缘计算的跨境仓配服务系统的结构示意图。如图1所示，该跨境仓配服务系统100，包括：至少一个服务终端101、至少一个任务调度节点102，以及至少一个边缘节点103；

服务终端101，用于响应于用户的操作生成服务任务，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务。

边缘节点103，用于：

接收任务调度节点102发送的至少一个任务处理请求；对任务处理请求中的服务任务进行处理，得到处理结果；将处理结果直接返回给任务处理请求对应的服务终端。

任务调度节点102，用于实现下文所提供的基于边缘计算的跨境仓配服务方法。

图2为本申请实施例提供的一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法的流程示意图。该方法应用于任务调度节点，如图2所示，其具体步骤包括：

S201、获取多个服务终端的任务处理请求。

在本步骤中，任务处理请求用于申请对服务终端生成的服务任务进行处理，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务。

服务终端101可以是物流仓库中的终端设备，其所生成的跨境仓储物流任务包括：跨境商品入库/出库登记服务，跨境商品存储库位变更服务等等。服务终端101可以是中转配送站或最终配送站点的任务分派终端，其所生成的跨境配送物流任务包括：跨境商品的快递派送、快递接收等等。

需要说明的是，任务处理请求中可以包括服务任务的类型信息、服务终端101的识别码、服务终端101的位置信息等等中的至少一项。

S202、根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵。

在本步骤中，任务分配矩阵的行数为各个边缘节点的第一总数，任务分配矩阵的列数为各个任务处理请求的第二总数。

在本实施例中，第一总数用M来表示，第二总数用N来表示。则任务分配矩阵是一个M行N列的矩阵。

需要说明的是，任务分配矩阵中，每一行对应于一个在当前时段可处理服务任务的边缘节点，即任务分配矩阵中的每个行向量对应一个边缘节点的任务分配方案。在该行向量中，每一个元素有两种取值，即选中分配取值和未选中取值，例如，用“1”表示选中分配取值，用“0”表示未选中取值，则对于一个待处理的任务处理请求n，其在任务分配矩阵中的一个行向量的第n位（即任务分配矩阵中的第n列对应的位置）为0，则代表该任务处理请求未被分配到该行向量对应的边缘节点，反之，若在行向量的第n位为1，则代表该任务处理请求。

S203、利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度。

在本步骤中，具体的，首先根据每个任务处理请求中的终端识别码以及任务分配矩阵，确定任务分配合理度的至少一个影响指标，然后将至少一个影响指标输入预设评价模型，得到任务分配合理度。

为了便于理解，图3提供了一种本步骤的更进一步的实施方式。

图3为本申请实施例提供的步骤S203的一种可能的实施方式的流程示意图。如图3所示，本步骤具体包括：

S301、根据每个终端识别码以及传输功率表，确定每个服务终端的信号传输功率。

在本实施例中，影响指标包括：每个服务任务对应的任务处理请求和处理结果的传输能耗，传输能耗可以又传输功率和传输时延值计算得到。

S302、根据每个终端识别码以及任务分配矩阵，在传输时延表中查询得到每个服务任务对应的传输时延。

在本步骤中，传输时延表用于记录各个服务终端与各个边缘节点之间进行信号传输的时延值。传输时延表可以预先配置在任务调度节点中，可选的，还可以定期根据各个边缘节点的实际反馈情况对传输时延表进行更新，如季节变化引起环境温度的改变，对于电子信号传输的时延值可能会发生变化，这样可以每个月或者每个季度更新一次传输时延表。

S303、根据各个传输功率和对应的各个传输时延，确定每个服务任务对应的传输能耗。

在本步骤中，传输能耗=传输功率X传输时延。

S304、根据传输能耗的倒数确定任务分配合理度。

在本步骤中，第m个边缘节点对应的任务分配合理度可以用公式（1）来计算：

（1）

其中，N为任务分配矩阵的列数，为服务任务是否被分配给边缘节点的分配结果，/>传输能耗。

在一种可能的设计中，考虑到服务任务的类型为高运算量高能耗的类型，为了更为合理地分配服务任务，以降低服务成本，则此时影响指标还应包括：处理每个服务任务对应的处理能耗预估值。

则上述利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度，还包括：

根据每个任务处理请求中的服务类型，确定每个服务任务的处理能耗预估值；

将至少一个影响指标输入预设评价模型，得到任务分配合理度，包括：

根据传输能耗的倒数以及处理能耗预估值确定任务分配合理度。具体的，任务分配合理度可以用公式（2）来表示：

（2）

其中，M为任务分配矩阵的行数，N为任务分配矩阵的列数，为服务任务是否被分配给边缘节点的分配结果，/>传输能耗，/>为处理能耗预估值，/>和/>为权重值。

S204、判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件。

在本步骤中，预设循环结束条件包括：任务分配合理度大于或等于预设合理度阈值的边缘节点的数量大于或等于预设数量阈值。可选的，较为严格的任务分配要求中，预设循环结束条件可以要求每个边缘节点对应的任务合理度阈值都要大于或等于预设合理度阈值。

若满足预设循环结束条件，则执行步骤S205，否则执行S206。

S205、根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求。

在本步骤中，任务调度节点根据任务分配矩阵向各个边缘节点发送对应的任务处理请求，以使边缘节点处理对应的服务任务，并将处理结果直接返回给对应的服务终端。

S206、利用预设调整模型，调整任务分配矩阵。

在本步骤中，具体实施方式包括：

S2061、根据每个边缘节点对应的任务分配合理度，确定各个边缘节点的累计选中概率。

在本步骤中，每个边缘节点对应的累计选中概率可以用公式（3）来表示：

（3）

其中，为第i个累计选中概率，/>和/>为任务分配合理度，M为所有边缘节点的第一总数。

S2062、生成一个在0到1区间内的随机数，根据累计选中概率以及随机数从任务分配矩阵中筛选出一个待调整行向量。

在本实施例中，具体的，当随机数大于第i个累计选中概率,且小于或等于第i+1个累计选中概率时，选择第i+1个累计选中概率对应的边缘节点作为待调整节点，待调整节点在任务分配矩阵中对应的行向量作为待调整行向量。

S2063、将待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量。

在本步骤中，目标最优行向量可以有多种类型，其包括：当前的任务分配矩阵中最大任务分配合理度所对应的第一行向量，或者多次循环调整任务分配矩阵时，所记录的历史最大任务分配合理度所对应的第二行向量。

在一种可能的设计中，调整行向量的具体生成步骤包括：

将待调整行向量中至少一个第一待交换位置上的第三元素与第一行向量中相同位置上的第四元素进行交换，得到第一调整行向量。

在本实施方式中，第一元素包括：第三元素，第二元素包括：第四元素。

例如，随机选取待调整行向量中的一个或多个元素，即第三元素，将其与第一行向量中的相同位置的元素进行交换，通过这种方式以保留任务分配合理度较大的分配方案，使得调整后的任务分配矩阵能够快速收敛，即快速得到满足任务分配合理度要求的最优解或较优解，提高任务分配的效率。

在另一种可能的设计中，调整行向量的具体生成步骤包括：

将第一调整行向量中至少一个第二待交换位置上的第五元素与第二行向量中相同位置上的第六元素进行交换，得到第二调整行向量。

在本实施方式中，第一元素包括：第五元素，第二元素包括：第六元素。本实施例方式选用第二行向量进行交换，相较于使用第一行向量能够基于前几次的调整结果，更加快速地接近最优解或者较优解，进一步提高算法的收敛速度，进一步提高任务分配效率。

在又一种可能的设计中，可以将上述两种方式进行结合，即调整行向量的具体生成步骤包括：

将待调整行向量中至少一个第一待交换位置上的第三元素与第一行向量中相同位置上的第四元素进行交换，得到第一调整行向量；

将第一调整行向量中至少一个第二待交换位置上的第五元素与第二行向量中相同位置上的第六元素进行交换，得到第二调整行向量；

其中，第一元素包括：第三元素和第五元素，第二元素包括：第四元素和第六元素，调整行向量包括：第一调整行向量和第二调整行向量。

在本实施方式中，进行了两次交换，其相较于上述两种实施方式，是收敛速度最快的，任务分配效率也更高。

需要说明的是，本领域技术人员可以根据实际应用场景的需求来选择合适的实施方式，本申请不作限定。

可选的，为了避免上述调整方式在快速收敛时跳过了最优解，而只能得到效果较差的次优解或较优解，因此在步骤S2063之后，还可以设置一个变异操作，来维持调整后的任务分配矩阵或者任务分配方案的多样性。

具体的，将调整行向量中至少一个元素的取值置换为相反的决策值，决策值包括选中值和非选中值。需要说明的是，本领域技术人员可以根据实际应用场景给选中值和非选中值赋值，在本实施例中，例如选中值可以设置为1，非选中值可以设置为0。

S2064、判断所得到的所有调整行向量的数量是否达到边缘节点的第一总数。

在本步骤中，达到边缘节点的第一总数M，证明已经将任务分配矩阵中所有的行向量都完成了调整。若是，则执行步骤S2065，否则，返回步骤S2061，继续对任务分配矩阵的其它行向量进行调整。

S2065、将所有调整行向量组合成调整后的任务分配矩阵。

需要说明的是，执行完步骤S206后，需要返回执行步骤S203，直至满足预设循环结束条件。

本实施例提供了一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法，通过获取多个服务终端的任务处理请求，任务处理请求用于申请对服务终端生成的服务任务进行处理，服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；根据各个任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵，任务分配矩阵的行数为各个边缘节点的第一总数，任务分配矩阵的列数为各个任务处理请求的第二总数；利用预设评价模型，根据任务分配矩阵和各个任务处理请求，确定每个边缘节点的任务分配合理度；判断各个任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；若是，则根据任务分配矩阵向各个边缘节点分配任务处理请求，以使边缘节点处理对应的服务任务，并将处理结果直接返回给对应的服务终端；若否，则利用预设调整模型，调整任务分配矩阵，并重新计算各个任务分配合理度，直至满足预设循环结束条件。本申请通过将服务任务发送给与服务终端距离更近的边缘节点，克服了云端远距离服务所造成的延迟，极大提高了跨境仓配服务的及时性和准确性。

图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图4所示，该电子设备400，可以包括：至少一个处理器401和存储器402。图4示出的是以一个处理器为例的装置。

存储器402，用于存放程序。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。

存储器402可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。

处理器401用于执行存储器402存储的计算机执行指令，以实现以上各方法实施例所述的方法。

其中，处理器401可能是一个中央处理器（central processing unit，简称为CPU），或者是特定集成电路（application specific integrated circuit，简称为ASIC），或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

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，用于连接所述处理器401以及所述存储器402。总线可以是工业标准体系结构（industry standard architecture，简称为ISA）总线、外部设备互连（peripheralcomponent，PCI）总线或扩展工业标准体系结构（extended industry standardarchitecture，EISA）总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器402和处理器401集成在一块芯片上实现，则存储器402和处理器401可以通过内部接口完成通信。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory ，ROM）、随机存取存储器（randomaccess memory，RAM）、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，具体的，该计算机可读存储介质中存储有程序指令，程序指令用于上述各方法实施例中的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的方法。

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本申请的权利要求书指出。

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。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，包括：

获取多个服务终端的任务处理请求，所述任务处理请求用于申请对所述服务终端生成的服务任务进行处理，所述服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；

根据各个所述任务处理请求以及当前时段可用的各个边缘节点，确定任务分配矩阵，所述任务分配矩阵的行数为各个所述边缘节点的第一总数，所述任务分配矩阵的列数为各个所述任务处理请求的第二总数；

利用预设评价模型，根据所述任务分配矩阵和各个所述任务处理请求，确定每个所述边缘节点的任务分配合理度；

判断各个所述任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；

若是，则根据所述任务分配矩阵向各个所述边缘节点分配所述任务处理请求，以使所述边缘节点处理对应的所述服务任务，并将处理结果直接返回给对应的所述服务终端；

若否，则利用预设调整模型，调整所述任务分配矩阵，并重新计算各个所述任务分配合理度，直至满足所述预设循环结束条件。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述利用预设评价模型，根据所述任务分配矩阵和各个所述任务处理请求，确定每个所述边缘节点的任务分配合理度，包括：

根据每个所述任务处理请求中的终端识别码以及所述任务分配矩阵，确定所述任务分配合理度的至少一个影响指标；

将至少一个所述影响指标输入所述预设评价模型，得到所述任务分配合理度。

3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述影响指标包括：每个所述服务任务对应的所述任务处理请求和处理结果的传输能耗，所述根据每个所述任务处理请求中的终端识别码以及所述任务分配矩阵，确定所述任务分配合理度的至少一个影响指标，包括：

根据每个所述终端识别码以及传输功率表，确定每个所述服务终端的信号传输功率；

根据每个所述终端识别码以及所述任务分配矩阵，在传输时延表中查询得到每个所述服务任务对应的传输时延，所述传输时延表用于记录各个所述服务终端与各个所述边缘节点之间进行信号传输的时延值；

根据各个所述传输功率和对应的各个所述传输时延，确定每个所述服务任务对应的传输能耗；

所述将至少一个所述影响指标输入所述预设评价模型，得到所述任务分配合理度，包括：

根据所述传输能耗的倒数确定所述任务分配合理度。

4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述影响指标还包括：处理每个所述服务任务对应的处理能耗预估值，所述利用预设评价模型，根据所述任务分配矩阵和各个所述任务处理请求，确定每个所述边缘节点的任务分配合理度，还包括：

根据每个所述任务处理请求中的服务类型，确定每个所述服务任务的所述处理能耗预估值；

所述将至少一个所述影响指标输入所述预设评价模型，得到所述任务分配合理度，包括：

根据所述传输能耗的倒数以及所述处理能耗预估值确定所述任务分配合理度。

5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述根据所述传输能耗的倒数以及所述处理能耗预估值确定所述任务分配合理度，包括：

其中，M为所述任务分配矩阵的所述行数，N为所述任务分配矩阵的所述列数，为所述服务任务是否被分配给所述边缘节点的分配结果，/>所述传输能耗，为所述处理能耗预估值，/>和/>为权重值。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，利用预设调整模型，调整所述任务分配矩阵，包括：

根据每个所述边缘节点对应的任务分配合理度，确定各个所述边缘节点的累计选中概率，并生成一个在0到1区间内的随机数，根据所述累计选中概率以及所述随机数从所述任务分配矩阵中筛选出一个待调整行向量；

将所述待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量，所述目标最优行向量包括：当前的任务分配矩阵中最大任务分配合理度所对应的第一行向量，或者多次循环调整所述任务分配矩阵时，所记录的历史最大任务分配合理度所对应的第二行向量；

判断所得到的所有所述调整行向量的数量是否达到所述边缘节点的第一总数；

若是，则将所有所述调整行向量组合成调整后的所述任务分配矩阵；

若否，则根据每个所述边缘节点对应的任务分配合理度，继续从所述任务分配矩阵中筛选出一个新的待调整行向量。

7.根据权利要求6所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述根据每个所述边缘节点对应的任务分配合理度，确定各个所述边缘节点的累计选中概率，包括：

其中，为第i个所述累计选中概率，/>和/>为所述任务分配合理度，M为所有所述边缘节点的第一总数；

所述根据所述累计选中概率以及所述随机数从所述任务分配矩阵中筛选出一个待调整行向量，包括：

当所述随机数大于第i个所述累计选中概率,且小于或等于第i+1个所述累计选中概率时，选择第i+1个所述累计选中概率对应的所述边缘节点作为待调整节点，所述待调整节点在所述任务分配矩阵中对应的行向量作为所述待调整行向量。

8.根据权利要求6所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述将所述待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量，包括：

将所述待调整行向量中至少一个第一待交换位置上的第三元素与所述第一行向量中相同位置上的第四元素进行交换，得到第一调整行向量；

将所述第一调整行向量中至少一个第二待交换位置上的第五元素与所述第二行向量中相同位置上的第六元素进行交换，得到第二调整行向量；

其中，所述第一元素包括：所述第三元素和所述第五元素，所述第二元素包括：所述第四元素和所述第六元素，所述调整行向量包括：所述第一调整行向量和所述第二调整行向量。

9.根据权利要求6所述的基于边缘计算的跨境仓配服务方法，其特征在于，所述将所述待调整行向量中至少一个待交换位置上的第一元素与目标最优行向量中相同位置上的第二元素进行交换得到至少一个调整行向量之后，还包括：

将所述调整行向量中至少一个元素的取值置换为相反的决策值，所述决策值包括选中值和非选中值。

10.一种基于边缘计算的跨境仓配服务系统，其特征在于，包括：至少一个服务终端、至少一个任务调度节点，以及至少一个边缘节点；

所述服务终端，用于响应于用户的操作生成服务任务，所述服务任务包括：跨境仓储物流任务和/或跨境配送物流任务；

所述任务调度节点，用于：

获取至少一个所述服务终端的任务处理请求，所述任务处理请求用于申请对所述服务任务进行处理；

根据各个所述任务处理请求以及当前时段可用的各个所述边缘节点，确定任务分配矩阵，所述任务分配矩阵的行数为各个所述边缘节点的第一总数，所述任务分配矩阵的列数为各个所述任务处理请求的第二总数；

利用预设评价模型，根据所述任务分配矩阵和各个所述任务处理请求，确定每个所述边缘节点的任务分配合理度；

判断各个所述任务分配合理度是否满足预设循环结束条件；

若是，则根据所述任务分配矩阵向各个所述边缘节点分配所述任务处理请求；

若否，则利用预设调整模型，调整所述任务分配矩阵，并重新计算各个所述任务分配合理度，直至满足所述预设循环结束条件；

所述边缘节点，用于：

接收所述任务调度节点发送的至少一个所述任务处理请求；

对所述任务处理请求中的所述服务任务进行处理，得到处理结果；

将所述处理结果直接返回给所述任务处理请求对应的所述服务终端。