CN117974009A - 任务拆分率的确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种任务拆分率的确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。本发明实施例的技术方案，通过简化任务寻源逻辑，可以快速确定任务拆分率。

Description

任务拆分率的确定方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及仓储技术领域，尤其涉及一种任务拆分率的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，仓储企业拥有很多仓库，而且各个仓库中存放着不同品类的物品，因此针对涉及到多种品类的物品获取任务，可能需要将该物品获取任务拆分为多个子任务，然后将该多个子任务分别下发到相应的仓库进行履约。

需要说明的是，基于物品获取任务拆分出的子任务越多，企业成本越高，因此任务拆分率是评估品类库存分布健康度的一个重要指标。

但是，现在无法快速确定任务拆分率，有待改进。

发明内容

本发明实施例提供了一种任务拆分率的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以实现任务拆分率的快速确定。

根据本发明的一方面，提供了一种任务拆分率的确定方法，可以包括：

针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；

根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

根据本发明的另一方面，提供了一种任务拆分率的确定装置，可以包括：

物品信息获取模块，用于针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

备选仓库确定模块，用于针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定存放有任务物品的备选仓库；

仓库数量确定模块，用于根据至少一种任务物品分别所对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

任务拆分率确定模块，用于根据仓库数量确定物品获取任务的任务拆分率。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，可以包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的任务拆分率的确定方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任意实施例所提供的任务拆分率的确定方法。

本发明实施例的技术方案，通过获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。上述技术方案，通过简化任务寻源逻辑（即寻找用于履约物品获取任务的履约仓库的逻辑），从任务寻源逻辑中抽象出关键逻辑来自动确定任务拆分率，由此实现了任务拆分率的快速确定的效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或是重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例提供的一种任务拆分率的确定方法的流程图；

图2是根据本发明实施例提供的另一种任务拆分率的确定方法的流程图；

图3是根据本发明实施例提供的另一种任务拆分率的确定方法中可选示例的流程图；

图4是根据本发明实施例提供的又一种任务拆分率的确定方法的流程图；

图5是根据本发明实施例提供的再一种任务拆分率的确定方法的流程图；

图6是根据本发明实施例提供的再一种任务拆分率的确定方法中可选示例的流程图；

图7是根据本发明实施例提供的一种任务拆分率的确定装置的结构框图；

图8是实现本发明实施例的任务拆分率的确定方法的电子设备的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等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，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。“目标”、“原始”等的情况类似，在此不再赘述。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。

在介绍本发明实施例之前，先对本发明实施例的应用场景进行示例性说明。这里以物品获取任务是订单且物品是商品为例，示例性的，用户下单之后生成的订单的订单结构可能存在一单多品的情况，如果该订单中的多个商品存放在不同的仓库，为履约该订单，则需要从多个仓库生成多个包裹进行发货。通常情况下，在一个订单中的全部商品从多个仓库进行发货时，可以认为对该订单进行了拆单；相应的，在一个订单中的全部商品均能从同一个仓库进行发货时，可认为对该订单进行了整单履约。需要说明的是，每增加一个包裹，就会相应的增加仓内成本和分拣转运成本等，并且耗费仓库产能，因此拆单率（即上文中的任务拆分率的具体示例）是评估品类库存分布健康度的一个重要指标。

图1是本发明实施例中所提供的一种任务拆分率的确定方法的流程图。本实施例可适用于确定物品获取任务的任务拆分率的情况，尤其适用于确定订单的拆单率的情况。该方法可以由本发明实施例提供的任务拆分率的确定装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在电子设备上，该电子设备可以是各种用户终端或是服务器。

参见图1，本发明实施例的方法具体包括如下步骤：

S110、针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息。

其中，物品获取任务可理解为用于获取任务物品并且待确定任务拆分率的任务，结合本发明实施例可能涉及的应用场景，例如可以是上述示例中的订单。任务物品可理解为与物品获取任务关联的物品，即待获取的物品，结合本发明实施例可能涉及的应用场景，例如可以是上述示例中的商品。任务物品的种数（例如可以是品类数）可以是一种、两种或是多种，这与实际情况有关，在此未做具体限定。在此基础上，示例性的，订单中的至少一种商品可包括牙刷、洗面奶、笔记本、窗帘和坚果礼盒。针对至少一种任务物品中的每种任务物品，该任务物品的物品信息可理解为用于描述该任务物品的信息，例如可以是物品名称、所属品类或是存放仓库等，在此未做具体限定。

S120、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据该任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库。

其中，仓库可理解为当前应用的用于实现仓储功能的库，仓库的数量可以是一个、两个或多个，这与实际情况有关，在此未做具体限定。针对至少一个仓库中的每个仓库，与该仓库关联的仓库物品可理解为存放在该仓库中的物品，该仓库物品的物品信息可理解为用于描述该仓库物品的信息，例如可以是物品名称、所属品类或是存放仓库等，在此未做具体限定。获取至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息。

针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据该任务物品的物品信息以及每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库，该备选仓库可理解为可作为该任务物品的履约仓库的仓库，即可出库该任务物品的仓库；该备选仓库的数量可以是一个、两个或是多个，这些备选仓库中包括最终作为该任务物品的履约仓库的仓库。

在实际应用中，可选的，可通过如下方式确定备选仓库：针对至少一个仓库中的每个仓库，在仓库内所存放的仓库物品的物品信息包括任务物品的物品信息的情况下，将仓库作为存放有任务物品的备选仓库。换言之，在仓库内所存放的仓库物品的物品信息包括任务物品的物品信息的情况下，这说明该仓库中存放有该任务物品，因此可将该仓库作为该任务物品的备选仓库。上述技术方案，实现了备选仓库的快速确定。

S130、根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

其中，根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，可得到备选仓库集合。示例性的，假设至少一种任务物品包括任务物品1、任务物品2和任务物品3，任务物品1对应的备选仓库包括备选仓库309、备选仓库37和备选仓库327，任务物品2对应的备选仓库包括备选仓库168，且任务物品3对应的备选仓库包括备选仓库327，则备选仓库集合可以是[[309, 37,327], [168], [327]]，也可以是[309, 37, 327,168]，等等，在此未做具体限定。

履约仓库可理解为至少一个仓库中用于履约物品获取任务的仓库，具体可理解为备选仓库集合中用于履约物品获取任务的备选仓库。需要说明的是，在备选仓库集合中的某备选仓库被确定用于履约物品获取任务中的任一任务物品的情况下，该备选仓库即为用于履约物品获取任务的履约仓库。

仓库数量可理解为履约仓库的数量。根据至少一种任务物品分别所对应的备选仓库，确定仓库数量。示例性的，可根据这些备选仓库，直接确定出仓库数量；也可先从这些备选仓库中确定出履约仓库，然后统计履约仓库的数量（即仓库数量）；等等，在此未做具体限定。

S140、根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

其中，根据上文阐述可知，仓库数量可用于表征履约仓库的数量，而且每新增一个履约仓库，则需基于物品获取任务多拆分出一个子任务，因此可根据仓库数量确定物品获取任务的任务拆分率。在实际应用中，可选的，可将仓库数量直接作为任务拆分率，也可将针对仓库数量的处理结果作为任务拆分率，等等，在此未做具体限定。

本发明实施例的技术方案，通过获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。上述技术方案，通过简化任务寻源逻辑（即寻找用于履约物品获取任务的履约仓库的逻辑），从任务寻源逻辑中抽象出关键逻辑来自动确定任务拆分率，由此实现了任务拆分率的快速确定的效果。

图2是本发明实施例中提供的另一种任务拆分率的确定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量，可包括：针对基于至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据任务物品集合中每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合；从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库，并将履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，根据剔除结果更新任务物品集合；重复执行从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库的步骤，并且在任务物品集合为空的情况下，根据履约仓库集合，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。其中，与上述各实施例相同或是相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图2，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S210、针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息。

S220、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据该任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库。

S230、针对基于至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合。

其中，任务物品集合可基于至少一种任务物品构成，示例性的，假设至少一种任务物品包括任务物品1、任务物品2和任务物品3，则任务物品集合可以是[1,2,3]。根据任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合。备选仓库集合的相关含义已在上文中阐述，在此不再赘述。

S240、从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库，并将履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，根据剔除结果更新任务物品集合。

其中，履约仓库集合可理解为预先设置的用于存储履约仓库的集合，具体说可理解为用于存储履约仓库的仓库信息的集合。从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库，具体来说可理解为用于履约任务物品集合中的至少部分任务物品的履约仓库。在从备选仓库集合中确定履约仓库之后，可将履约仓库加入到履约仓库集合中；以及，从任务物品集合中剔除可被履约仓库履约的任务物品，并根据剔除结果更新任务物品集合，即这时的任务物品集合中的任务物品均是还未匹配到履约仓库的任务物品。

S250、返回执行S240，并且在任务物品集合为空的情况下，根据履约仓库集合，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

其中，返回执行S240，以使至少一种任务物品中的每种任务物品均可匹配到履约仓库。在任务物品集合为空，即每种任务物品均匹配到履约仓库的情况下，这意味着已为物品获取任务匹配完成履约仓库，则可根据履约仓库集合，得到用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量，例如可将履约仓库集合中的履约仓库的仓库数量作为用于确定任务拆分率的仓库数量。

S260、根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

本发明实施例的技术方案，通过从备选仓库集合中确定履约仓库，然后将履约仓库加入到履约仓库集合以及从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，重复这一过程，以便为物品获取任务中的每种任务物品均匹配到履约仓库，由此可根据履约仓库集合得到仓库数量。上述技术方案，根据实际需求提出了一种用于快速确定仓库数量的启发式算法，从而可以基于该启发式算法确定仓库数量，由此进一步提高了任务拆分率的确定速度。

在此基础上，一种可选的技术方案，从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库，包括：

针对备选仓库集合中的每个备选仓库，确定任务物品集合中可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

根据每个备选仓库分别对应的物品数量，从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库；

重复执行从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库的步骤，包括：

重复执行针对备选仓库集合中的每个备选仓库的步骤。

其中，为了更好地理解上述技术方案，这里阐述一下其完整的数据流。

步骤a、针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

步骤b、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库；

步骤c、针对基于至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合；

步骤d、针对备选仓库集合中的每个备选仓库，确定任务物品集合中可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

步骤e、根据每个备选仓库分别对应的物品数量，从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库；

步骤f、将履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，并根据剔除结果更新任务物品集合；

步骤g、重复执行步骤d—步骤f，并在任务物品集合为空的情况下，根据履约仓库集合，得到至少一个仓库中用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

步骤h、根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

至此可知，针对备选仓库集合中的每个备选仓库，该备选仓库对应的物品数量，可理解为任务物品集合中的可被该备选仓库履约的任务物品的数量。在得到每个备选仓库分别对应的物品数量之后，可根据这些物品数量从备选仓库集合中确定履约仓库，示例性的，可将与这些物品数量中数值最大的物品数量对应的备选仓库作为履约仓库，即可确定每个备选仓库分别对应的物品数量中数值最大的最大数量，然后将备选仓库集合中与最大数量对应的备选仓库作为履约仓库，从而保证了基于较少的履约仓库履约物品获取任务；当然，也可将这些物品数量中数值最小或是居中的物品数量对应的备选仓库作为履约仓库，这可根据实际情况进行设定，在此未做具体限定。

在每得到一个履约仓库之后，可将履约仓库加入到履约仓库集合以及根据履约仓库更新任务物品集合。以此往复，直至每种任务物品均匹配到履约仓库，由此可根据履约仓库集合得到仓库数量。

上述技术方案，通过与每个备选仓库分别对应的物品数量确定履约仓库，有效控制了最终得到的履约仓库的仓库数量，进而控制任务拆分率的数值大小。

在此基础上，可选的，在针对备选仓库集合中的每个备选仓库之前，上述任务拆分率的确定方法，还包括：

根据备选仓库集合及任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵，其中，目标矩阵可表征任务物品集合中的各个任务物品与备选仓库集合中的各个备选仓库之间可用的履约关系；

确定任务物品集合中的可被备选仓库履约的任务物品的物品数量，包括：

对目标矩阵中的与备选仓库对应的各个数值进行求和，得到任务物品集合中可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

重复执行针对备选仓库集合中的每个备选仓库的步骤，包括：

重复执行根据备选仓库集合及任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵的步骤。

其中，为了更好地理解上述技术方案，这里阐述一下其完整的数据流。

步骤A、针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

步骤B、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库；

步骤C、针对基于至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合；

步骤D、根据备选仓库集合及任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵，其中，目标矩阵可表征任务物品集合中的各个任务物品与备选仓库集合中的各个备选仓库之间可用的履约关系；

步骤E、针对备选仓库集合中的每个备选仓库，对目标矩阵中的与备选仓库对应的各个数值进行求和，得到任务物品集合中可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

步骤F、根据每个备选仓库分别对应的物品数量，从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库；

步骤G、将履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，并根据剔除结果更新任务物品集合；

步骤H、重复执行步骤D—步骤G，并在任务物品集合为空的情况下，并根据履约仓库集合，得到至少一个仓库中用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

步骤I、根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

至此可知，由于备选仓库表征的是可履约的仓库，即不一定是最终履约的仓库，因此针对任务物品集合中的每种任务物品，根据备选仓库集合和该任务物品对应的备选仓库， 可得到备选仓库集合中的各个备选仓库与该任务物品间可用的履约关系，换言之，该可用的履约关系可分别表征出各个备选仓库是否可履约该任务物品。在得到每种任务物品分别对应的可用的履约关系之后，可根据这些可用的履约关系构建出目标矩阵。结合本发明实施例可能涉及的应用场景，可选的，该目标矩阵可以是二维矩阵，该二维矩阵中的行维度和列维度中的一个维度可表征备选仓库并且另一个维度可表征任务物品。

在此基础上，进一步，针对备选仓库集合中的每个备选仓库，对目标矩阵中与该备选仓库对应的各个数值进行求和，可得到任务物品集合中可被该备选仓库履约的任务物品的物品数量。

上述技术方案，通过构建并应用目标矩阵，实现了物品数量的快速确定。

为了从整体上更好地理解本发明实施例中的各个技术方案，下面结合具体示例，对其进行示例性说明。示例性的，以上文中的订单和商品为例，这里将原始（即未拆分）的订单称为父订单，父订单中的每种商品分别对应有各自的子订单。假设某父订单包括5个子订单，其的订单列表如表1所示：

表1 订单列表

子订单号	商品名称
		83851	牙刷
83852	洗面奶
		83853	笔记本
83854	窗帘
		83855	坚果礼盒

在此基础上，假设父订单中各种商品分别对应的备选仓库的仓库标识如下所示：牙刷—[309, 37, 327]，洗面奶—[168] ，笔记本—[46] ，窗帘—[327, 46] ，坚果礼盒—[307]，据此生成仓库列表，即该仓库列表中可记载有全部备选仓库的仓库标识，例如可以是[37, 327, 168, 46, 307, 309]，在此基础上，还可记载有每个备选仓库分别存放的商品（这是父订单中的商品）的商品名称。

在此基础上，参见图3，根据仓库列表和订单列表构建得到目标矩阵，在本示例中，目标矩阵如下所示：

1 [1., 1., 0., 0., 0., 1.],

2 [0., 0., 1., 0., 0., 0.],

3 [0., 0., 0., 1., 0., 0.],

4 [0., 1., 0., 1., 0., 0.],

5 [0., 0., 0., 0., 1., 0.]

其中，中的行维度表示商品，从上到下依次是牙刷（即子订单1）、洗面奶（即子订单2）、笔记本（即子订单3）、窗帘（即子订单4）以及坚果礼盒（即子订单5）；/>中的列维度表示备选仓库，从左到右依次可以是37、327、168、46、307和309。/>中的元素/>为1，则表示子订单i可由备选仓库j履约，为0则表示子订单i不可由备选仓库j履约。

对中的每个列下的数值分别进行求和，得到物品数量集合[1.0, 2.0, 1.0,2.0, 1.0, 1.0]，该物品数量集合中的各个物品数量分别对应有各自的备选仓库。将物品数量集合中数值最大的最大数量对应的备选仓库作为可用于履约的履约仓库，这是因为该备选仓库可满足最多的子订单。在最大数量有两个或是多个的情况下，可应用物品数量集合中首个出现的最大数量，即本示例中可将备选仓库327作为第一个履约仓库，该备选仓库327可满足子订单1和子订单4的需求。在此基础上，进一步，将备选仓库327加入到备选仓库列表（即上文中的备选仓库集合）中，并从订单列表中删除子订单1和子订单4，基于此重新构建出目标矩阵/>，结果如下：

2 [0., 0., 1., 0., 0., 0.],

3 [0., 0., 0., 1., 0., 0.],

5 [0., 0., 0., 0., 1., 0.]

参照上述步骤，重新处理，可得到物品数量集合[0., 0., 1., 1.,1., 0.]，由此选择备选仓库168作为第二个履约仓库，将该备选仓库168加入到备选仓库列表中，并从订单列表中删除子订单2，再次构建出目标矩阵/>，结果如下：

3 [0., 0., 0., 1., 0., 0.],

5 [0., 0., 0., 0., 1., 0.]

依次类推，可得到第三个履约仓库（即备选仓库46）和第四个履约仓库（即备选仓库307），至此，订单列表中的每个子订单均被满足，输出履约仓库列表为[327,168,46,307]，即履约仓库如下述的表2所示：

表2 履约仓库

子订单号	备选仓库列表	商品名称	履约仓库
				83851	[309, 37, 327]	牙刷	327
83852	[168]	洗面奶	168
				83852	[46]	笔记本	46
83854	[327, 46]	窗帘	327
				83855	[307]	坚果礼盒	307

上述示例，通过提出的启发式算法，实现了履约仓库的快速确定，进一步提高了拆单率的确定速度。

图4是本发明实施例中提供的又一种任务拆分率的确定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。在本实施例中，可选的，根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量，可包括：根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，得到参数，其中，参数表征至少一种任务物品与至少一个仓库之间可用的履约关系；根据参数和决策变量，构造约束条件，其中，决策变量分别表征至少一个仓库中的每个仓库是否用于履约物品获取任务；获取目标函数，其中，目标函数基于决策变量构造得到；根据约束条件和目标函数，创建优化模型，并求解优化模型，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图4，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S310、针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息。

S320、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据该任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库。

S330、根据至少一种任务物品分别所对应的备选仓库，得到参数，其中，参数表征至少一种任务物品与至少一个仓库之间可用的履约关系。

其中，由于备选仓库表征的是可履约的仓库，即不一定是最终履约的仓库，因此针对至少一种任务物品中的每种任务物品，可根据该任务物品对应的备选仓库，得到该任务物品与至少一个仓库之间可用的履约关系，换言之，该可用的履约关系可分别表征出至少一个仓库中的各个仓库是否可履约该任务物品。在得到每种任务物品分别对应的可用的履约关系之后，可根据这些可用的履约关系构建出参数。结合本发明实施例可能涉及的应用场景，继续以上文示例中的子订单为例，示例性的，参数表示子订单i是否可由仓库j履约，如在/>为1时，则表示子订单i可由仓库j履约，为0则表示子订单i不可由仓库j履约。

S340、根据参数和决策变量，构造约束条件，其中，决策变量可分别表征至少一个仓库中的每个仓库是否用于履约物品获取任务。

其中，决策变量可分别表征出至少一个仓库中的每个仓库，最终是否用于履约物品获取任务。根据参数和决策变量构造出约束条件，该约束条件可理解为在模型优化过程中起到约束作用的条件。在实际应用中，可选的，约束条件可以表征至少一种任务物品中的任一种任务物品，均由至少一个仓库中的一个仓库来履约，换言之，结合本发明实施例可能涉及的应用场景，该约束条件可表征每一个子订单有且仅有一个仓库来履约。

S350、获取目标函数，其中，目标函数基于决策变量构造得到。

其中，基于决策变量构造得到目标函数，该目标函数可理解为在模型优化过程中用于指导优化方向的函数。在实际应用中，可选的，该目标函数可表征最小化仓库数量，这样设置的好处在于，有利于得到最小的仓库数量，进而可生成最少的包裹，从而在最大程度上节约企业成本。

S360、根据约束条件和目标函数，创建优化模型，并求解优化模型，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

其中，根据约束条件和目标函数，创建优化模型，进而求解该优化模型，得到仓库数量。

在此基础上，为了更加形象地理解上述的优化模型的创建过程，这里结合具体示例，对其进行示例性说明。继续以上文示例中的子订单为例，示例性的，J表示仓库集合，该仓库集合包括至少一个仓库；I表示子订单集合，该子订单集合包括父订单下的各个子订单；参数可表示子订单i是否可由仓库j履约；决策变量/>可表示仓库j最终是否用于满足父订单。

（1）

（2）

（3）

其中，式子（1）是优化模型的目标函数，可表示最小化用于履约父订单的履约仓库的仓库数量；式子（2）是优化模型的约束条件，表示每一个子订单有且仅有一个仓库来履约；式子（3）是决策变量，决策变量取值1或0，取值1表示仓库j最终用于满足父订单，而取值0表示仓库j最终未用于满足父订单。

S370、根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

本发明实施例的技术方案，通过至少一种任务物品分别所对应的备选仓库得到参数，进而根据参数和决策变量构造出约束条件以及根据决策变量构造出目标函数，然后根据约束条件和目标函数构造出优化模型，并求解优化模型，由此可得到满足约束条件并且与目标函数匹配的仓库数量。

图5是本发明实施例中提供的再一种任务拆分率的确定方法的流程图。本实施例以上述各技术方案为基础进行优化。本实施例中，可选的，在物品获取任务的任务数量是至少一个的情况下，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息，包括：针对至少一个物品获取任务中的每个物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中每种任务物品的物品信息；根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率，可包括：根据至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量以及任务数量，确定至少一个物品获取任务的任务拆分率。其中，与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。

参见图5，本实施例的方法具体可以包括如下步骤：

S410、获取待进行任务拆分率确定的至少一个物品获取任务，并针对至少一个物品获取任务中的每个物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息。

其中，在存在一个或是多个物品获取任务的情况下，可针对这些物品获取任务中的每个物品获取任务分别进行处理，从而得到与每个物品获取任务分别对应的仓库数量。

S420、针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据该任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有该任务物品的备选仓库。

S430、根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

S440、根据至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量以及至少一个物品获取任务的任务数量，确定至少一个物品获取任务的任务拆分率。

其中，任务数量可理解为物品获取任务的数量。在得到至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量之后，可根据这些仓库数量以及任务数量，得到至少一个物品获取任务这个整体的的任务拆分率。在实际应用中，可选的，任务拆分率=（至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量的和）/任务数量。

本发明实施例的技术方案，通过针对每个物品获取任务分别计算仓库数量，然后根据这些仓库数量和任务数量，可得到全部物品获取任务这个整体的任务拆分率，相较于分别计算每个物品获取任务的任务拆分率，基于上述技术方案计算出的任务拆分率更具有通用性，可更好地反映某些客观情况。

一种可选的技术方案，上述任务拆分率的确定方法，还包括：

针对待进行搬仓的搬仓物品，将全部获取任务中的与搬仓物品关联的获取任务作为物品获取任务，其中，至少一种任务物品包括搬仓物品。

其中，搬仓物品可理解为存在搬仓计划的物品，进一步可理解为存在搬仓计划并且当前还未进行搬仓的物品。物品获取任务可理解为全部获取任务中与搬仓物品关联的获取任务，由此可计算出与搬仓物品对应的任务拆分率。

在此基础上，可选的，搬仓物品待按照预设搬仓策略进行搬仓，任务拆分率包括搬仓前拆分率和搬仓后拆分率，搬仓前拆分率根据当前应用的仓库物品的物品信息确定，并且搬仓后拆分率根据按照预设搬仓策略仿真出的仓库物品的物品信息确定；上述任务拆分率的确定方法，还包括：

通过对比搬仓前拆分率和搬仓后拆分率，得到预设搬仓策略的可执行性。

其中，预设搬仓策略可理解为预设的用于指导如何对搬仓物品进行搬仓的策略，即指导搬仓物品由当前仓库搬动到目标仓库的策略。在对搬仓物品进行搬仓之前，可得到当前应用的至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，进而可根据这些物品信息计算出搬仓前拆分率（即搬仓前的任务拆分率）；另外，因为当前还未按照预设搬仓策略对搬仓物品进行搬仓，因此可先按照预设搬仓策略仿真出至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，然后再根据这些物品信息计算出搬仓前拆分率（即搬仓前的任务拆分率）。在此基础上，可通过对比搬仓前拆分率和搬仓后拆分率，得到预设搬仓策略的可执行性，即确定按照预设搬仓策略对搬仓物品进行搬仓后，是否可降低任务拆分率，进而降低企业成本。

结合本发明实施例可能涉及的应用场景，示例性的，假设共存在100万个父订单，即包含搬仓商品的父订单的订单数量是100万个。从同一个仓库发出的各个商品会被打包成一个包裹。在此基础上，在对搬仓商品进行搬仓之前，计算需产生123万个包裹，并且在对搬仓商品进行搬仓之后，计算需产生120万个包裹，因此搬仓前拆单率=1.23，搬仓后拆单率=1.20，这表明拆单率有提升，进而表征预设搬仓策略可以执行。

上述技术方案，可协助运营人员快速评估预设搬仓策略的优良，从而提高了运营人员决策的效率和正确性。

为了从整体上更好地理解本发明实施例中的各个技术方案，下面结合具体示例，对其进行示例性说明。示例性的，参见图6：

首先，针对存在搬仓计划的搬仓商品，收集包含有搬仓商品的订单的订单数据，并进行数据处理。具体的，上述订单数据可以包括父订单号、子订单号和商品信息。获取搬仓前库存快照（即搬仓前的库存快照）和搬仓后库存快照（即搬仓后的库存快照），从而基于搬仓前库存快照和搬仓后库存快照分别进行仿真。上述库存快照可包括仓库标识、仓库名称和商品信息。在此基础上，进一步，根据订单数据和搬仓前库存快照，可得到订单中的每种商品分别对应的备选仓库，将【父订单号，子订单号，商品信息，备选仓库】作为搬仓前仓库履约订单表进行输出。同理，可输出一张搬仓后仓库履约订单表。

其次，基于订单数据，可分别对搬仓前仓库履约订单表和搬仓后仓库履约订单表进行拆单率仿真。具体的，针对全部订单中的每个订单，对该订单进行仿真寻源，根据整单履约优先和最小仓库数量的逻辑给出该订单的履约仓库，并统计该履约仓库的仓库数量，从而达到生成最少的包裹的目的。进而，计算拆单率=（各订单分别对应的仓库数量的和）/（全部订单的订单数量），其中，各订单分别对应的仓库数量的和=生成的全部包裹的包裹数目。可选的，为实现仓库数量的快速确定，可基于上文中阐述的启发式算法进行仿真寻源。

最后，对仿真出的搬仓前拆单率和搬仓后拆单率进行对比，得到预设搬仓策略是否可优化拆单率这个运营指标。

上述示例给出了一种基于启发式算法的商品搬仓拆单率的仿真流程，其可基于真实的订单数据，对搬仓前后的拆单率分别进行快速仿真来判断预设搬仓策略的优良，从而帮助运营人员快速评估每次搬仓的可实施性。

图7为本发明实施例中提供的任务拆分率的确定装置的结构框图，该装置用于执行上述任意实施例所提供的任务拆分率的确定方法。该装置与上述各实施例的任务拆分率的确定方法属于同一个发明构思，在任务拆分率的确定装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述任务拆分率的确定方法的实施例。参见图7，该装置具体可以包括：物品信息获取模块510、备选仓库确定模块520、仓库数量确定模块530以及任务拆分率确定模块540。其中，

物品信息获取模块510，用于针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

备选仓库确定模块520，用于针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；

仓库数量确定模块530，用于根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

任务拆分率确定模块540，用于根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。

可选的，仓库数量确定模块530，包括：

备选仓库集合得到子模块，用于针对基于至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合；

任务物品集合更新子模块，用于从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库，并将履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从任务物品集合中剔除掉可被履约仓库履约的任务物品，根据剔除结果更新任务物品集合；

仓库数量得到子模块，用于重复执行从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库的步骤，并在任务物品集合为空的情况下，根据履约仓库集合，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

在此基础上，可选的，任务物品集合更新子模块，包括：

物品数量确定单元，用于针对备选仓库集合中的每个备选仓库，确定任务物品集合中的可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

履约仓库确定单元，用于根据每个备选仓库分别对应的物品数量，从备选仓库集合中确定用于履约任务物品集合的履约仓库；

仓库数量得到子模块，包括：

重复执行单元，用于重复执行针对备选仓库集合中的每个备选仓库的步骤。

在此基础上，一可选的，上述任务拆分率的确定装置，还包括：

目标矩阵构建模块，用于在针对备选仓库集合中的每个备选仓库前，根据备选仓库集合以及任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵，其中，目标矩阵表征任务物品集合中的各个任务物品与备选仓库集合中的各个备选仓库之间可用的履约关系；

物品数量确定单元，包括：

物品数量确定子单元，用于对目标矩阵中与备选仓库对应的各个数值进行求和，得到任务物品集合中可被备选仓库履约的任务物品的物品数量；

重复执行单元，具体用于：

重复执行根据备选仓库集合以及任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵的步骤。

另一可选的，履约仓库确定单元，具体用于：

确定每个备选仓库分别对应的物品数量中数值最大的最大数量；

将备选仓库集合中的与最大数量对应的备选仓库，作为用于履约任务物品集合的履约仓库。

可选的，仓库数量确定模块530，具体用于：

根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，得到参数，其中，参数表征至少一种任务物品与至少一个仓库之间可用的履约关系；

根据参数和决策变量，构造约束条件，其中，决策变量分别表征至少一个仓库中的每个仓库是否用于履约物品获取任务；

获取目标函数，其中，目标函数基于决策变量构造得到；

根据约束条件和目标函数，创建优化模型，并求解优化模型，得到至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

在此基础上，可选的，约束条件表征至少一种任务物品中的任一任务物品，均由至少一个仓库中的一个仓库来履约；

和/或，目标函数表征最小化仓库数量。

可选的，在物品获取任务的任务数量是至少一个的情况下，物品信息获取模块510，包括：

物品信息获取子模块，用于针对至少一个物品获取任务中的每个物品获取任务，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

任务拆分率确定模块540，具体用于：

根据至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量以及任务数量，确定至少一个物品获取任务的任务拆分率。

在此基础上，可选的，上述任务拆分率的确定装置，还包括：

物品获取任务确定模块，可用于针对待进行搬仓的搬仓物品，将全部获取任务中的与搬仓物品关联的获取任务作为物品获取任务，其中，至少一种任务物品包括搬仓物品。

在此基础上，可选的，搬仓物品待按照预设搬仓策略进行搬仓，任务拆分率包括搬仓前拆分率和搬仓后拆分率，搬仓前拆分率根据当前应用的仓库物品的物品信息确定，并且搬仓后拆分率根据按照预设搬仓策略仿真出的仓库物品的物品信息确定，上述任务拆分率的确定装置，还包括：

可执行性得到模块，用于通过对搬仓前拆分率和搬仓后拆分率进行对比，得到预设搬仓策略的可执行性。

可选的，备选仓库确定模块520，包括：

备选仓库确定单元，用于针对至少一个仓库中的每个仓库，在仓库内所存放的仓库物品的物品信息包括任务物品的物品信息的情况下，将仓库作为存放有任务物品的备选仓库。

本发明实施例所提供的任务拆分率的确定装置，通过物品信息获取模块，获取与物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；通过备选仓库确定模块，针对至少一种任务物品中的每种任务物品，根据任务物品的物品信息及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从至少一个仓库中确定出存放有任务物品的备选仓库；通过仓库数量确定模块，根据至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定至少一个仓库中的用于履约物品获取任务的履约仓库的仓库数量；然后，通过任务拆分率确定模块，根据仓库数量，确定物品获取任务的任务拆分率。上述装置，通过简化任务寻源逻辑（即寻找用于履约物品获取任务的履约仓库的逻辑），从任务寻源逻辑中抽象出关键逻辑来自动确定任务拆分率，由此实现了任务拆分率的快速确定的效果。

本发明实施例所提供的任务拆分率的确定装置可执行本发明任意实施例所提供的任务拆分率的确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述任务拆分率的确定装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如任务拆分率的确定方法。

在一些实施例中，任务拆分率的确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的任务拆分率的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行任务拆分率的确定方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、以及至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、以及该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或是其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行并且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (14)

1.一种任务拆分率的确定方法，其特征在于，包括：

针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与所述物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

针对所述至少一种任务物品中的每种任务物品，根据所述任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从所述至少一个仓库中确定出存放有所述任务物品的备选仓库；

根据所述至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

根据所述仓库数量，确定所述物品获取任务的任务拆分率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量，包括：

针对基于所述至少一种任务物品构成的任务物品集合，根据所述任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，得到备选仓库集合；

从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库，并将所述履约仓库加入到履约仓库集合中，以及，从所述任务物品集合中剔除掉可被所述履约仓库履约的任务物品，根据剔除结果更新所述任务物品集合；

重复执行所述从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库的步骤，并在所述任务物品集合为空的情况下，根据所述履约仓库集合，得到所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库，包括：

针对所述备选仓库集合中的每个备选仓库，确定所述任务物品集合中的可被所述备选仓库履约的任务物品的物品数量；

根据所述每个备选仓库分别对应的物品数量，从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库；

所述重复执行所述从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库的步骤，包括：

重复执行所述针对所述备选仓库集合中的每个备选仓库的步骤。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述针对所述备选仓库集合中的每个备选仓库之前，还包括：

根据所述备选仓库集合以及所述任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵，其中，所述目标矩阵表征所述任务物品集合中的各个任务物品与所述备选仓库集合中的各个备选仓库之间可用的履约关系；

所述确定所述任务物品集合中的可被所述备选仓库履约的任务物品的物品数量，包括：

对所述目标矩阵中的与所述备选仓库对应的各个数值进行求和，得到所述任务物品集合中可被所述备选仓库履约的任务物品的物品数量；

所述重复执行所述针对所述备选仓库集合中的每个备选仓库的步骤，包括：

重复执行所述根据所述备选仓库集合以及所述任务物品集合中的每种任务物品分别对应的备选仓库，构建得到目标矩阵的步骤。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个备选仓库分别对应的物品数量，从所述备选仓库集合中确定用于履约所述任务物品集合的履约仓库，包括：

确定所述每个备选仓库分别对应的物品数量中数值最大的最大数量；

将所述备选仓库集合中的与所述最大数量对应的备选仓库，作为用于履约所述任务物品集合的履约仓库。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量，包括：

根据所述至少一种任务物品分别对应的备选仓库，得到参数，其中，所述参数表征所述至少一种任务物品与所述至少一个仓库之间可用的履约关系；

根据所述参数和决策变量，构造约束条件，其中，所述决策变量分别表征所述至少一个仓库中的每个仓库是否用于履约所述物品获取任务；

获取目标函数，其中，所述目标函数基于所述决策变量构造得到；

根据所述约束条件和所述目标函数，创建优化模型，并求解所述优化模型，得到所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述约束条件表征所述至少一种任务物品中的任一任务物品，均由所述至少一个仓库中的一个仓库来履约；

和/或，所述目标函数表征最小化所述仓库数量。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述物品获取任务的任务数量是至少一个的情况下，所述获取与所述物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息，包括：

针对所述至少一个物品获取任务中的每个物品获取任务，获取与所述物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

所述根据所述仓库数量，确定所述物品获取任务的任务拆分率，包括：

根据所述至少一个物品获取任务分别对应的仓库数量以及所述任务数量，确定所述至少一个物品获取任务的任务拆分率。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

针对待进行搬仓的搬仓物品，将全部获取任务中的与所述搬仓物品关联的获取任务作为物品获取任务，其中，所述至少一种任务物品包括所述搬仓物品。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述搬仓物品待按照预设搬仓策略进行搬仓，所述任务拆分率包括搬仓前拆分率和搬仓后拆分率，所述搬仓前拆分率根据当前应用的所述仓库物品的物品信息确定，并且所述搬仓后拆分率根据按照所述预设搬仓策略仿真出的所述仓库物品的物品信息确定；

所述方法还包括：

通过对比所述搬仓前拆分率和所述搬仓后拆分率，得到所述预设搬仓策略的可执行性。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从所述至少一个仓库中确定出存放有所述任务物品的备选仓库，包括：

针对所述至少一个仓库中的每个仓库，在所述仓库内所存放的仓库物品的物品信息包括所述任务物品的物品信息的情况下，将所述仓库作为存放有所述任务物品的备选仓库。

12.一种任务拆分率的确定装置，其特征在于，包括：

物品信息获取模块，用于针对待进行任务拆分率确定的物品获取任务，获取与所述物品获取任务关联的至少一种任务物品中的每种任务物品的物品信息；

备选仓库确定模块，用于针对所述至少一种任务物品中的每种任务物品，根据所述任务物品的物品信息以及至少一个仓库中的每个仓库分别存放的仓库物品的物品信息，从所述至少一个仓库中确定存放有所述任务物品的备选仓库；

仓库数量确定模块，用于根据所述至少一种任务物品分别对应的备选仓库，确定所述至少一个仓库中的用于履约所述物品获取任务的履约仓库的仓库数量；

任务拆分率确定模块，用于根据所述仓库数量，确定所述物品获取任务的任务拆分率。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-11中任一项所述的任务拆分率的确定方法。

14.一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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现如权利要求1-11中任一所述的任务拆分率的确定方法。