[发明专利]评估配送资源能力、订单分配、配送资源调度方法及装置在审

专利信息
申请号: 201811443129.4 申请日: 2018-11-29
公开(公告)号: CN109636276A 公开(公告)日: 2019-04-16
发明(设计)人: 蔡啸;金卫 申请(专利权)人: 拉扎斯网络科技(上海)有限公司
主分类号: G06Q10/08 分类号: G06Q10/08;G06Q10/06
代理公司: 上海晨皓知识产权代理事务所(普通合伙) 31260 代理人: 成丽杰
地址: 200333 上海*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 配送 超时 单量 订单分配 属性信息 资源调度 资源能力 评估 通信技术领域 获取条件 评估结果 评估数据 条件信息 时间段 概率 推算
【权利要求书】:

1.一种评估配送资源能力的方法,其特征在于,包括:

获取条件信息以及配送资源的属性信息;

根据所述条件信息、所述配送资源的属性信息以及背单能力模型,评估在第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量,其中,所述背单能力模型用于表征背单量和超时概率的对应关系,所述最大非超时背单量对应的超时概率小于或等于超时阈值。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述条件信息、所述属性信息以及背单能力模型,评估在第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量,包括:

将所述条件信息以及所述配送资源的属性信息输入至所述背单能力模型中,得到所述配送资源在初始背单量下的超时概率;

若所述配送资源在所述初始背单量下的超时概率小于所述超时阈值,以所述初始背单量为初始值、X为步长对所述配送资源的背单量进行更新;

计算所述配送资源在每次更新的背单量下的超时概率,直至得到所述最大非超时背单量,其中,X大于0。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述背单能力模型为第一能力模型或第二能力模型,所述根据所述条件信息、所述配送资源的属性信息以及背单能力模型,评估在第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量之前,所述方法还包括:

根据所述条件信息确定天气情况;

若所述天气情况为恶劣天气,选择所述第一能力模型作为所述背单能力模型;

若所述天气情况为非恶劣天气,选择所述第二能力模型作为所述背单能力模型。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一能力模型对应的超时阈值小于所述第二能力模型对应的超时阈值。

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述条件信息、所述属性信息以及背单能力模型,评估在第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量,包括:

若所述第一能力模型输出的所述最大非超时背单量异常,根据历史数据中在所述恶劣天气下所述配送资源的平均最大非超时背单量,确定所述第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量;和/或

若所述第二能力模型输出的所述最大非超时背单量异常,根据历史数据中在所述非恶劣天气下所述配送资源的平均最大非超时背单量,确定所述第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量。

6.一种订单分配的方法,其特征在于,所述方法包括:

获取第一时间段内配送资源的最大非超时背单量,其中,所述最大非超时背单量基于条件信息、所述配送资源的属性信息以及背单能力模型获得,所述背单能力模型用于表征背单量和超时概率的对应关系,所述最大非超时背单量对应的超时概率小于或等于超时阈值;

根据所述配送资源的最大非超时背单量,进行订单分配。

7.一种配送资源调度的方法,其特征在于,所述方法包括:

获取第一时间段内配送资源的最大非超时背单量,其中,所述最大非超时背单量基于条件信息、所述配送资源的属性信息以及背单能力模型获得,所述背单能力模型用于表征背单量和超时概率的对应关系,所述最大非超时背单量对应的超时概率小于或等于超时阈值;

根据所述配送资源的最大非超时背单量来调度所述配送资源。

8.一种电子设备,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指令,所述指令被所述至少一个处理器执行以实现:获取条件信息以及配送资源的属性信息;

根据所述条件信息、所述配送资源的属性信息以及背单能力模型,评估在第一时间段内所述配送资源的最大非超时背单量,其中,所述背单能力模型用于表征背单量和超时概率的对应关系,所述最大非超时背单量对应的超时概率小于或等于超时阈值。

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