[发明专利]一种配送线路的生成方法和装置在审
申请号: | 201910764156.X | 申请日: | 2019-08-19 |
公开(公告)号: | CN110648096A | 公开(公告)日: | 2020-01-03 |
发明(设计)人: | 黄红兵;刘术成;马斗;王少飞;余卫勇;胡霞;贺嘉富;张小平 | 申请(专利权)人: | 北京三快在线科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/08 | 分类号: | G06Q10/08 |
代理公司: | 11323 北京市隆安律师事务所 | 代理人: | 权鲜枝 |
地址: | 100190 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 配送 订单信息 实例数据 数据库 图模型 图数据 方法和装置 实际场景 用户体验 预设算法 时效性 智能化 预设 查找 申请 保证 | ||
本申请公开了一种配送线路的生成方法和装置。所述方法包括:建立包含多个实体的图模型;获取与各实体对应的实例数据,根据所述图模型和所述实例数据生成图数据库;根据接收到的配送订单信息,从图数据库中查找出配送相关的第一图数据,根据所述第一图数据和预设的图算法生成与所述配送订单信息对应的配送线路。有益效果在于,结合实例数据和实体的图模型生成图数据库,再根据数据库和配送订单信息生成对应的配送线路,充分考虑了配送的实际场景中的优势和不足方面,结合预设算法,智能化的生成配送线路,具有较高生成速率、全局性好,提高了配送效率,保证了配送的时效性和用户体验。
技术领域
本申请涉及智能配送领域,具体涉及一种配送线路的生成方法和装置。
背景技术
在配送实际业务场景中,往往需要处理大规模的配送线路生成问题。企业一般会运用多种智能算法的方式优化配送线路。主要方式有:通过将配送线路生成转化为线性规划问题,利用传统的运筹学方法、算法和工具来解决;将配送线路生成转化为组合优化问题,利用进化算法或元启发式优化算法解决;使用启发式算法,利用面向具体问题的基于直观或者经验构造的算法解决。但是,这三种方式下存在多种不足,例如在对于大规模配送线路生成时,会占用大量的计算空间和空间,特别是在多约束大规模配送线路优化上,难以找到最优解,生成效率较低,而且都没有结合实际配送场景下的实例数据,无法利用实例数据中体现出的优势和不足进行智能配送路线的生成和优化。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种配送线路的生成方法和装置。
依据本申请的一个方面,提供了一种配送线路的生成方法和装置,包括:
建立包含多个实体的图模型;
获取与各实体对应的实例数据,根据所述图模型和所述实例数据生成图数据库;
根据接收到的配送订单信息,从图数据库中查找出配送相关的第一图数据,根据所述第一图数据和预设的图算法生成与所述配送订单信息对应的配送线路。
可选地,所述实体包括如下的至少一种:仓库、客户、司机、车型;
所述建立包含多个实体的图模型包括:确定各实体间的关系以及关系属性;所述关系包括如下的至少一种:客户间的邻接关系、司机与客户间的服务关系、司机与车型间的对应关系;
所述客户间的邻接关系的属性包括如下的至少一种:方位、最短道路距离、平均路由耗时、高峰期路由耗时。
可选地,其特征在于,所述建立包含多个实体的图模型还包括:确定各实体的实体属性;
所述仓库的实体属性包括如下的至少一种:仓库标识和仓库地理位置信息;
所述客户的实体属性包括如下的至少一种:客户标识、客户地理位置信息和单趟离途服务时间;
所述司机的实体属性包括如下的至少一种:司机标识和司机等级;
所述车型的实体属性包括如下的至少一种:车型标识、车型容积、车型载重。
可选地,所述根据所述第一图数据和预设的图算法生成与所述配送订单信息对应的配送线路包括:
根据所述第一图数据生成客户邻接图;
生成所述客户邻接图的最小生成树;
根据所述最小生成树确定所述配送线路。
可选地,所述根据所述最小生成树确定所述配送线路包括:
从所述最小生成树中选择一个目标结点作为根结点;
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