WO2023005653A1 - 物品分配方法和装置 - Google Patents

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詹昌飞
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北京沃东天骏信息技术有限公司
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    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of warehousing and logistics, in particular to a method and device for distributing items.
  • Fig. 3 is a schematic flow chart of a specific item allocation method according to an embodiment of the present disclosure
  • the information related to the item and the supply list is composed into a supply list data dictionary, such as the unit volume of the item, the order quantity, the unit weight, the origin of the supply list, the destination of the supply list, and the remaining inventory quantity of the supplier .
  • supply list data dictionary ⁇ 'sku_A': ⁇ 'order quantity': 500 pieces, 'unit volume': 0.1 cubic meters, 'unit weight': 1 kg, 'supplier's remaining available inventory': 999 pieces ,'Origin':'Ningbo','Destination':'Beijing ⁇ ... ⁇ .
  • the vehicle information is composed into a vehicle and route information dictionary, such as the maximum loading volume/weight of the vehicle, the minimum starting volume/weight, and the car-totaling factor (set by the supplier or the target warehouse, It is used to judge when the volume of the item meets the percentage of the minimum shipping volume of the vehicle, the number of other items can be added to meet the minimum shipping volume of the vehicle), length, width and height information, and available quantity.
  • a vehicle and route information dictionary such as the maximum loading volume/weight of the vehicle, the minimum starting volume/weight, and the car-totaling factor (set by the supplier or the target warehouse, It is used to judge when the volume of the item meets the percentage of the minimum shipping volume of the vehicle, the number of other items can be added to meet the minimum shipping volume of the vehicle), length, width and height information, and available quantity.
  • step S103 after searching for a target vehicle, the vehicle will be filled as much as possible, so when the target vehicle still has a remaining available space, it is necessary to continue loading items.
  • the second vehicle After that, continue to count the total required volume of the remaining items, and find the second vehicle whose total required volume is greater than or equal to the minimum delivery volume from the remaining vehicles in the vehicle sequence.
  • the remaining items in the vehicle sequence are 2 pieces of sku_B with a total of 2 cubic meters each, and 19 pieces of sku_C with a total of 1 cubic meter each.
  • the total required volume is 23 cubic meters, since 20 ⁇ 23 ⁇ 30, the second vehicle is vehicle 3. In the same way as vehicle 1, continue to calculate the loadable items and quantity of vehicle 3 at this time.
  • step S201 for the case where the total required volume of the remaining items is less than the minimum delivery volume of any remaining vehicle, it is necessary to collect vehicles at this time.
  • the remaining items in the item sequence are sku_D and sku_E.
  • the total required volume is 15 cubic meters.
  • the third vehicle with the highest priority or the smallest difference with the 15 cubic meters, such as vehicle 3, will be selected from the remaining vehicles in the vehicle sequence.
  • the third item with the highest sales volume is obtained from the item sequence or the current remaining items, assuming it is sku_D. Then, according to the difference between the current available space of the vehicle 3 and the total required volume/unit volume of sku_D, the available vehicle volume for sku_D is calculated.
  • the supplier's inventory information also needs to be considered. For example, sku_D has 10 vehicles, but there are only 5 pieces left in the warehouse.
  • FIG. 3 shows a schematic flow chart of a specific item distribution method according to an embodiment of the present disclosure, including the following steps:
  • S303 Update the remaining available space of the target vehicle, continue to select other items that can be loaded in the remaining available space from the item sequence, until the remaining available space is less than the unit volume of any item, and obtain the loadable space of the target vehicle items and quantities;
  • S310 Calculate the difference between the difference and the combined vehicle volume of the third item, and repeat the above process of calculating the quotient and combined vehicle volume to obtain the items and quantity that can be loaded by the third vehicle.
  • the terminal devices 501, 502, 503 can be various electronic devices with display screens and support for web browsing, installed with various communication client applications, users can use the terminal devices 501, 502, 503 to interact with the server 505 through the network 504 to Receive or send messages etc.

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Abstract

本公开公开了一种物品分配方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合总需求体积要求的目标车辆；获取第一物品的单位体积和待分配量，计算目标车辆的当前可用空间与单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为目标车辆装载所述第一物品的数量；更新目标车辆的剩余可用空间，继续从物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到目标车辆可装载的物品和数量。

Description

物品分配方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求享有2021年7月26日提交的发明名称为“一种物品分配方法和装置”的中国专利申请No.202110845436.0的优先权，在此全文引用上述中国专利申请公开的内容以作为本申请的一部分或全部。
技术领域
本公开涉及仓储物流领域，尤其涉及物品分配方法和装置。
背景技术
目前厢式货车的物品装车装置，往往根据接收到的物品种类和体积，结合在库的车辆类型，凭借个人经验计算出物品与车辆的分配方案。现有物品装车方法的主要流程：1)获取供应单中每个物品的信息和种类，计算物品总体积；2)检查在库可用的车辆类型，根据物品总体积匹配估算所需的车辆类型与数量；3)安排操作员进行装车作业。
在实现本公开的过程中，发明人发现相关技术至少存在如下问题：
1)依赖人为匹配车货的准确性：在多物品种类装车场景下，因物品体积各不相同，因而易发生低估或高估物品所需空间的问题，导致实际装车作业中出现物品无法装载或小于起运量的情况，需卸车重装，引发装车效率低下；
2)依赖装车操作员的熟练度：装车操作员得到的信息是某车辆与物品清单“物品A若干件、物品B若干件……”，需要基于个人对物品外形与重量进行判断，自行决定装车顺序与摆放位置。因此，对于非熟练工，同样会面临装车效率低与装车质量差等问题。
发明内容
有鉴于此，本公开实施例提供一种物品分配方法和装置。
根据本公开实施例的一个方面，提供了一种物品分配方法，包括：
确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
根据本公开的一个或多个实施例，所述从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，包括：
从所述物品序列中获取优先级排序第二的第二物品，确定所述第二物品的单位体积和待分配量；
计算剩余可用空间和所述第二物品的单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第二物品的数量，并更新所述目标车辆的剩余可用空间；
重复上述过程，直至所述目标车辆的剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止。
根据本公开的一个或多个实施例，所述目标车辆位于车辆序列中，所述车辆序列与所述物品序列对应同一路线；
所述查找符合所述总需求体积要求的目标车辆，包括：
确定所述车辆序列中优先级最高的第一车辆，判断所述总需求体积是否大于或等于所述第一车辆的最小起运体积；
若是，则将所述第一车辆作为目标车辆，否则按照所述车辆序列中车辆的排序，继续比对所述总需求体积与其他车辆的最小起运体积的大小关系，直至查找到目标车辆为止。
根据本公开的一个或多个实施例，在所述得到所述目标车辆可装载的物品和数量之后，还包括：
确定所述物品序列中剩余物品的总需求体积，从所述车辆序列的剩余车辆中，查找总需求体积大于或等于最小起运体积的第二车辆；
重复上述计算可装载物品和数量的过程，直至所述第二车辆的剩余可用空间小于剩余任一物品的单位体积为止，得到所述第二车辆可装载的物品和数量；
重复上述物品和车辆匹配过程，直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止。
根据本公开的一个或多个实施例，所述直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止，还包括：
确定剩余物品的总需求体积，并从所述车辆序列的剩余车辆中，查找当前优先级最高或与总需求体积差值最小的第三车辆；
计算总需求体积与所述第三车辆的最小起运体积的商，判断商是否大于或等于所述第三车辆的凑车系数；
若是，则计算所述第三车辆当前可用空间和总需求体积的差值，确定剩余物品或所述物品序列中销量最高的第三物品，将所述差值和所述第三物品的单位体积的商，作为所述第三物品的凑车量；
计算所述差值和所述第三物品的凑车体积的差值，重复上述计算商和凑车量过程，得到所述第三车辆可装载的物品和数量。
根据本公开的一个或多个实施例，还包括：依据运输线路信息和可选车辆信息，将每个车辆的信息和所处运输路线，组成为车辆与线路信息字典；
利用贪心策略处理车辆与线路字典中的数据，以计算位于同一路线上不同车辆的派车优先级，得到不同路线上的车辆序列。
根据本公开的一个或多个实施例，还包括：筛选包含同一物品的一个或多个供货单，以根据每个供货单中所述同一物品的信息，生成 与所述一个或多个供货单的数量对应的一个或多个供货单数据字典；以及
依据目标库中每个物品的属性信息，生成物品数据字典；
利用贪心策略处理供货单数据字典和物品数据字典中的数据，以计算位于同一路线上每个物品的分配优先级，得到不同路线上的物品序列。
根据本公开实施例的另一方面，提供了一种物品分配装置，包括：
车辆查找模块，用于确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
第一分配模块，用于获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
第二分配模块，用于更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
根据本公开实施例的再一方面，提供了一种物品分配电子设备。
本公开实施例的电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一所述的物品分配方法。
根据本公开实施例的再一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一所述的物品分配方法。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本公开，不构成对本公开的不当限定。其中：
图1是根据本公开实施例的一种物品分配方法的主要流程示意图；
图2是根据本公开实施例的一种可选的物品分配方法的流程示意图；
图3是根据本公开实施例的一具体地物品分配方法的流程示意图；
图4是根据本公开实施例的一种物品分配装置的主要模块示意图；
图5是本公开实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图6是适于用来实现本公开实施例的移动设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
贪心算法：又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有利)的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
贪心策略：贪心算法不从整体最优上加以考虑，所做出的仅是在某种意义上的局部最优选择看，其中局部最优选择的策略称为“贪心策略”。如装包问题中求解价值最大的装包方法时，每次都选价值最高的物品放进背包，该“每次都选价值最高的物品放进背包”策略即为贪心策略。
本方案在处理物品分配之前，会首先从四个数据管理系统“目标库的库存与销量管理系统、物品与供应单管理系统、供应商车辆管理系统、供应商库存管理系统”，获取目标库物品库存与销量信息、物 品供应单信息、运输线路信息和可选车辆信息、供应商库存信息(凑车计算时使用)。
进一步的，还可以设置供应单提报系统。供应单管理系统用以提供未经处理的原始供应单，经过本方案处理后再下传到供应单提报系统进行装车生产，两者也可以合并为一个系统，具体依据工作人员设定，本方案对此不做限制。
1)依据物品供应单信息，将物品和供应单相关的信息组成一个供应单数据字典，如物品单位体积、订购数量、单位重量、供应单始发地、供应单目的地、供应商剩余库存数量。例如，供应单数据字典＝{'sku_A':{'订购数量':500件,'单位体积':0.1立方米,'单位重量':1千克,'供应商剩余可供货库存':999件,'始发地':'宁波','目的地':'北京}…}。
需要说明的是，同一sku可能涉及从供应商仓库发往多个目标库，如sku_A-供应单1-宁波到上海、sku_A-供应单2-宁波到北京，此时会针对该sku_A生成多条供应单数据字典，以指明其在每条路线上的供货量。
2)依据运输线路信息和可选车辆信息，将车辆信息组成一个车辆与线路信息字典，如车辆最大装载体积/重量、最小起运体积/重量、凑车系数(由供应商或目标库方设置，用于判断当物品体积满足车辆最小起运体积的百分之几时，可以额外增加其他物品件数，以凑至车辆最小起运体积)、长宽高信息、可用数量。
车辆与线路字典＝{'车辆1':{'最大装载重量':50吨,'最大装载体积':86立方米,'最小起运体积':45立方米,'可用数量':5,'凑车系数':0.8},'运输路线':宁波—北京,…}。
3)依据目标库中物品的库存与销量信息，组成一个物品数据字典，如物品可售数量、历史销量数据、单次订购最大件数、目标库销售排名等级等。例如，物品数据字典＝{'sku_A':{'目标库可售数量':199件,'近28日销量均值':20件,'目标库销售排名':A,'单词次订购最大件数':785,'周转阈值':26.98}…}。此处的周转阈值，指目标库内每个物品的周转情况，周转＝一段时间的累计在库数量/该段时间的累计销量，以防止该物品出现补货过多的情况。
参见图1，示出的是本公开实施例提供的一种物品分配方法的主要流程图，包括如下步骤：
S101：确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
S102：获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
S103：更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
上述实施方式中，对于步骤S101，本方案依据供应单数据字典中的数据、物品数据字典中的数据，计算哪些物品优先分配/装车。优先级可根据场景所需的贪心策略而定，如“目标库销量排名优先，每次都选择销量排名最高的物品先装车”、“体积主导优先，每次都选择体积最大的物品先装车”、“价值主导优先，每次都选择价值最高的物品先装车”等等。
进一步的，考虑同一物品可能发往不同地区，因此可以首先将位于同一路线的物品分为一组，之后再依据供应单数据字典中的数据、物品数据字典中的数据，计算同一组内每个物品的分配优先级，最终得到每条路线上的物品序列。
同理，依据车辆与线路字典中的数据，计算每条路线上哪些车辆优先使用，方便后续凑整车装置运行。其中，对于车辆排序同样可以设置每条线路上派车的优先级，如：“车辆载重优先，每次选择载重量最大的”。
通过上述步骤，可以得到排序后的物品序列和车辆序列。此外，还可以建立一个存储列表，用以存储已分配的物品与车辆信息，初始时刻列表为空。
统计物品序列中所有物品所需的总体积，具体依据每个物品的单位体积和待分配量计算得到。从车辆序列中按序查找最小起运体积小于或等于该总需求体积的车辆。
例如，物品序列中包含sku_A(即第一物品)、sku_B(即第二物品)和sku_C，需求体积分别为33立方米、10立方米、20立方米，因而需求总体积为63立方米。车辆序列包含车辆1(即第一车辆)、车辆2和车辆3，最小起运体积分别为40立方米、30立方米和20立方米，优先级是先大车再小车。由于63>40，因而优选车辆1作为目标车辆。但假若车辆1的最小起运体积为65立方米，此时需跳过车辆1，继续在剩余车辆中查找最小起运体积小于或等于该总需求体积的车辆，如车辆2。
需要说明的是，此处的物品序列和车辆序列需对应于同一路线，例如物品序列1是从宁波发往上海的，而车辆序列1是从宁波发往北京的、车辆序列2是从宁波发往上海的，此处处理物品序列1需使用车辆序列2。
对于步骤S102，确定物品序列中优先级最高的第一物品，假设为sku_A，获取与该sku_A对应的供应单数据字典，进而依据供应单数据字典，得到该sku_A的单位体积和待分配量。
1)假设车辆1当前可用空间为40立方米，sku_A共11件每件3立方米，计算取整(40/3)＝13，由于13>11，因而需将这11件sku_A全部装载在车辆1内，此时sku_A的待分配量变为0，车辆1的剩余可用空间为40-33＝7立方米。2)但假若车辆1的当前可用空间为31立方米，计算取整(31/3)＝10，由于10<11，因而只可以将10件sku_A装载在车辆1内，此时sku_A的待分配量变为1件，车辆1的剩余可用空间为31-30＝1立方米。
对于步骤S103，在查找的一个目标车辆后，会尽可能将该车辆内装满，因而在目标车辆仍存在剩余可用空间的情况下，需要继续装载物品。
同样接上例，1)假设物品序列中优先级排列第二的sku_B共10件每件1立方米，当车辆1的剩余可用空间为7立方米时，可以将7件sku_B装载在车辆1内，即使车辆1的剩余可用空间为1立方米，也可以分配1件sku_B。2)但假若sku_B共5件每件2立方米，当车辆1的剩余可用空间为7立方米时，仅可以将3件sku_B装载在车辆1内；当车辆1的剩余可用空间为1立方米时，无法装载sku_B。
继续判断，对于车辆1的剩余可用空间不为0的情况，继续选择该空间所能装载的优先级最高的sku，直至剩余可用空间不满足任一个sku为止，此时车辆1的空间利用率最大。输出目标车辆可装载的物品和数量，如[['车辆1',[['sku_A',11件],['sku_B',3件],['sku_C',1件]],物品总体积]]，该信息可以添加到前述存储列表中。
之后，继续统计剩余物品的总需求体积，从车辆序列中的剩余车辆中，查找总需求体积大于或等于最小起运体积的第二车辆。假设车辆1在装载11件sku_A、3件sku_B、1件sku_C后，车辆序列中的剩余物品sku_B共2件每件2立方米、sku_C共19件每件1立方米，其总需求体积为23立方米，由于20<23<30，因此第二车辆为车辆3。与车辆1同理，此时继续计算车辆3可装载的物品和数量。
更新当前待分配的物品、剩余可用车辆、已分配物品与车辆列表。进一步的，还可以判断是否还有物品未分配，若不存在，则结束代码逻辑，输出已分配物品与车辆列表，否则继续上述判断。
上述实施例提供一种基于贪心策略的物品分配方法，根据物品体积优化与车辆的匹配，并给出每辆车对应的物品装车方案(车辆对应的物品种类与数量)，能够切实有效的降低现有问题发生的可能性。
参见图2，示出了根据本公开实施例的一种可选的物品分配方法流程示意图，包括如下步骤：
S201：确定剩余物品的总需求体积，并从车辆序列的剩余车辆中，查找当前优先级最高或与总需求体积差值最小的第三车辆；
S202：计算总需求体积与所述第三车辆的最小起运体积的商，判断商是否大于或等于所述第三车辆的凑车系数；
S203：若是，则计算所述第三车辆当前可用空间和总需求体积的差值，确定剩余物品或所述物品序列中销量最高的第三物品，将所述差值和所述第三物品的单位体积的商，作为所述第三物品的凑车量；
S204：计算所述差值和所述第三物品的凑车体积的差值，重复上述计算商和凑车量过程，得到所述第三车辆可装载的物品和数量。
上述实施方式中，对于步骤S201，针对于剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积情况，此时需要凑车处理。假设物品序列中当前剩余的物品为sku_D、sku_E，sku_D共10件每件1立方米、sku_E共5件每件1立方米，其总需求体积为15立方米。此时会从车辆序列的剩余车辆中，筛选出优先级最高或与该15立方米差值最小的第三车辆，如车辆3。
对于步骤S202～S204，每辆车都预先由供应商或目标库方设定有凑车系数，用于判断当物品满足车辆最小起运量的百分之几时，可以额外增加物品件数以凑至最小起运量。假设车辆3的最小起运体积为20立方米，凑车系数为80％，即表示剩余物品的需求总体积需大于或等于16立方米时，才会装车。而15/20＝75％，小于80％，因此会丢弃该部分物品，不再装车。但若车辆3的凑车系数为70％，则表示可以装载该部分剩余物品，但由于还有部分空间未利用，此时可以从供应商仓库中继续获取部分物品进行装载。
如，根据物品数据字典，从物品序列或当前剩余物品中，获取销量最高的第三物品，假设为sku_D。则根据车辆3当前可用空间和总需求体积的差值/sku_D的单位体积，计算对sku_D的可凑车量。继续根据车辆3的剩余可用空间、物品序列/剩余物品中销量最高的物品(销售排名供应，可理解为主力产品)的单位体积，计算可装载的每个物品和数量。通常也需考虑供应商库存信息，例如sku_D的可凑车量为10件，但库内仅剩余5件。
除此之外，还可以首先计算每个物品的可凑单量＝每个sku的可售时长*预定历史时长内的日均销量-目标库的可用库存-该次供应单。例如，sku_A的可售天数为30日，过去28天内的日均销量为3，目标库的可用库存为30，该次供应单为30，则凑单量为30*3-30-30＝30。
上述实施例所提供的方法，对于车辆最小起运体积不满足总需求体积的情况，可以采用凑车方式，输出凑车需增加的sku和数量，将凑车车辆与对应装载sku数量对应关系，加入到装车分配列表，更新待装载sku列表。
参见图3，示出了根据本公开实施例的一具体地物品分配方法流程示意图，包括如下步骤：
S301：对于位于同一路线上的物品序列和车辆序列，确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，从车辆序列中查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
S302：获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
S303：更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量；
S304：确定所述物品序列中剩余物品的总需求体积，从所述车辆序列的剩余车辆中，查找总需求体积大于或等于最小起运体积的第二车辆；
S305：重复上述计算可装载物品和数量的过程，直至所述第二车辆的剩余可用空间小于剩余任一物品的单位体积为止，得到所述第二车辆可装载的物品和数量；
S306：重复上述物品和车辆匹配过程，直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止；
S307：确定剩余物品的总需求体积，并从所述车辆序列的剩余车辆中，查找当前优先级最高或与总需求体积差值最小的第三车辆；
S308：计算总需求体积与所述第三车辆的最小起运体积的商，判断商是否大于或等于所述第三车辆的凑车系数；
S309：若是，则计算所述第三车辆当前可用空间和总需求体积的差值，确定剩余物品或所述物品序列中销量最高的第三物品，将所述差值和所述第三物品的单位体积的商，作为所述第三物品的凑车量；
S310：计算所述差值和所述第三物品的凑车体积的差值，重复上述计算商和凑车量过程，得到所述第三车辆可装载的物品和数量。
本公开实施例提供的方法，相比现有技术至少存在如下有益效果：
1、车货排序再匹配凑整车的装置机制：基于场景需要的贪心策略，先对物品与车辆的优先级进行排序，再进行物品凑车的机制，提供了一种高效可落地的物品与车辆分配的方案；
2、凑车机制：结合目标库物品销售排名数据与供应商可用库存数据，针对物品凑不满整车的情况，选取销量最优的物品来凑车，减小对目标库库存管理的影响。
参见图4，示出了本公开实施例提供的一种物品分配装置400的主要模块示意图，包括：
车辆查找模块401，用于确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
第一分配模块402，用于获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
第二分配模块403，用于更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
本公开实施装置中，所述第二分配模块403，用于：
从所述物品序列中获取优先级排序第二的第二物品，确定所述第二物品的单位体积和待分配量；
计算剩余可用空间和所述第二物品的单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第二物品的数量，并更新所述目标车辆的剩余可用空间；
重复上述过程，直至所述目标车辆的剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止。
本公开实施装置中，所述目标车辆位于车辆序列中，所述车辆序列与所述物品序列对应同一路线；
所述车辆查找模块401，用于：
确定所述车辆序列中优先级最高的第一车辆，判断所述总需求体积是否大于或等于所述第一车辆的最小起运体积；
若是，则将所述第一车辆作为目标车辆，否则按照所述车辆序列中车辆的排序，继续比对所述总需求体积与其他车辆的最小起运体积的大小关系，直至查找到目标车辆为止。
本公开实施装置还包括循环分配模块，用于：
确定所述物品序列中剩余物品的总需求体积，从所述车辆序列的剩余车辆中，查找总需求体积大于或等于最小起运体积的第二车辆；
重复上述计算可装载物品和数量的过程，直至所述第二车辆的剩余可用空间小于剩余任一物品的单位体积为止，得到所述第二车辆可装载的物品和数量；
重复上述物品和车辆匹配过程，直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止。
本公开实施装置还包括凑车模块，用于：
确定剩余物品的总需求体积，并从所述车辆序列的剩余车辆中，查找当前优先级最高或与总需求体积差值最小的第三车辆；
计算总需求体积与所述第三车辆的最小起运体积的商，判断商是 否大于或等于所述第三车辆的凑车系数；
若是，则计算所述第三车辆当前可用空间和总需求体积的差值，确定剩余物品或所述物品序列中销量最高的第三物品，将所述差值和所述第三物品的单位体积的商，作为所述第三物品的凑车量；
计算所述差值和所述第三物品的凑车体积的差值，重复上述计算商和凑车量过程，得到所述第三车辆可装载的物品和数量。
本公开实施装置还包括车辆排序模块，用于：
依据运输线路信息和可选车辆信息，将每个车辆的信息和所处运输路线，组成为车辆与线路信息字典；
利用贪心策略处理车辆与线路字典中的数据，以计算位于同一路线上不同车辆的派车优先级，得到不同路线上的车辆序列。
本公开实施装置还包括物品排序模块，用于：
筛选包含同一物品的一个或多个供货单，以根据每个供货单中所述同一物品的信息，生成与所述一个或多个供货单的数量对应的一个或多个供货单数据字典；以及
依据目标库中每个物品的属性信息，生成物品数据字典；
利用贪心策略处理供货单数据字典和物品数据字典中的数据，以计算位于同一路线上每个物品的分配优先级，得到不同路线上的物品序列。
另外，在本公开实施例中所述装置的具体实施内容，在上面所述方法中已经详细说明了，故在此重复内容不再说明。
图5示出了可以应用本公开实施例的示例性系统架构500，包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505(仅仅是示例)。
终端设备501、502、503可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，安装有各种通讯客户端应用，用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。
网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
服务器505可以是提供各种服务的服务器，用于执行计算车辆派车优先级、物品分配优先级，如何装车以及如何凑车操作。
需要说明的是，本公开实施例所提供的方法一般由服务器505执行，相应地，装置一般设置于服务器505中。
应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本公开公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该 计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本公开的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发 生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括车辆查找模块、第一分配模块、第二分配模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，车辆查找模块还可以被描述为“目标车辆查找模块”。
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：
确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
根据本公开实施例的技术方案，相比现有技术至少存在如下有益效果：
1、车货排序再匹配凑整车的装置机制：基于场景需要的贪心策略， 先对物品与车辆的优先级进行排序，再进行物品凑车的机制，提供了一种高效可落地的物品与车辆分配的方案；
2、凑车机制：结合目标库物品销售排名数据与供应商可用库存数据，针对物品凑不满整车的情况，选取销量最优的物品来凑车，减小对目标库库存管理的影响。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (10)

  1. 一种物品分配方法，包括：
    确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
    获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
    更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，包括：
    从所述物品序列中获取优先级排序第二的第二物品，确定所述第二物品的单位体积和待分配量；
    计算剩余可用空间和所述第二物品的单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第二物品的数量，并更新所述目标车辆的剩余可用空间；
    重复上述过程，直至所述目标车辆的剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止。
  3. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标车辆位于车辆序列中，所述车辆序列与所述物品序列对应同一路线；
    所述查找符合所述总需求体积要求的目标车辆，包括：
    确定所述车辆序列中优先级最高的第一车辆，判断所述总需求体积是否大于或等于所述第一车辆的最小起运体积；
    若是，则将所述第一车辆作为目标车辆，否则按照所述车辆序列中车辆的排序，继续比对所述总需求体积与其他车辆的最小起运体积 的大小关系，直至查找到目标车辆为止。
  4. 根据权利要求3所述的方法，其中，在所述得到所述目标车辆可装载的物品和数量之后，还包括：
    确定所述物品序列中剩余物品的总需求体积，从所述车辆序列的剩余车辆中，查找总需求体积大于或等于最小起运体积的第二车辆；
    重复上述计算可装载物品和数量的过程，直至所述第二车辆的剩余可用空间小于剩余任一物品的单位体积为止，得到所述第二车辆可装载的物品和数量；
    重复上述物品和车辆匹配过程，直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述直至剩余物品的总需求体积小于剩余任一车辆的最小起运体积为止，还包括：
    确定剩余物品的总需求体积，并从所述车辆序列的剩余车辆中，查找当前优先级最高或与总需求体积差值最小的第三车辆；
    计算总需求体积与所述第三车辆的最小起运体积的商，判断商是否大于或等于所述第三车辆的凑车系数；
    若是，则计算所述第三车辆当前可用空间和总需求体积的差值，确定剩余物品或所述物品序列中销量最高的第三物品，将所述差值和所述第三物品的单位体积的商，作为所述第三物品的凑车量；
    计算所述差值和所述第三物品的凑车体积的差值，重复上述计算商和凑车量过程，得到所述第三车辆可装载的物品和数量。
  6. 根据权利要求3-5中任一项所述的方法，进一步包括：
    依据运输线路信息和可选车辆信息，将每个车辆的信息和所处运输路线，组成为车辆与线路信息字典；
    利用贪心策略处理车辆与线路字典中的数据，以计算位于同一路线上不同车辆的派车优先级，得到不同路线上的车辆序列。
  7. 根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
    筛选包含同一物品的一个或多个供货单，以根据每个供货单中所述同一物品的信息，生成与所述一个或多个供货单的数量对应的一个或多个供货单数据字典；以及
    依据目标库中每个物品的属性信息，生成物品数据字典；
    利用贪心策略处理供货单数据字典和物品数据字典中的数据，以计算位于同一路线上每个物品的分配优先级，得到不同路线上的物品序列。
  8. 一种物品分配装置，包括：
    车辆查找模块，用于确定物品序列中所有物品的总需求体积和优先级最高的第一物品，查找符合所述总需求体积要求的目标车辆；
    第一分配模块，用于获取所述第一物品的单位体积和待分配量，计算所述目标车辆的当前可用空间与所述单位体积的商，将数值较小的商或待分配量，作为所述目标车辆装载所述第一物品的数量；
    第二分配模块，用于更新所述目标车辆的剩余可用空间，继续从所述物品序列中选取剩余可用空间可装载的其他物品，直至剩余可用空间小于任一物品的单位体积为止，得到所述目标车辆可装载的物品和数量。
  9. 一种电子设备，包括：
    一个或多个处理器；
    存储装置，用于存储一个或多个程序，
    当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
  10. 一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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