[发明专利]购物车返还方法、终端设备及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110280573.4 申请日: 2021-03-16
公开(公告)号: CN113011649B 公开(公告)日: 2023-06-02
发明(设计)人: 田美乔 申请(专利权)人: 中国联合网络通信集团有限公司
主分类号: G06Q10/047 分类号: G06Q10/047;G06N20/00;G06Q10/10
代理公司: 北京天昊联合知识产权代理有限公司 11112 代理人: 罗建民;杜丹丹
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 购物 返还 方法 终端设备 计算机 可读 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种购物车返还方法,其特征在于,包括:

在接收到用户的返还购物车指令后,基于预设的路线规划算法为购物车规划最优返还路径;以及,

将所述最优返还路径发送至所述购物车,以使所述购物车基于所述最优返还路径自行返回至购物车存放区域;

所述基于预设路线规划算法为购物车规划最优返还路径,包括:

获取所述购物车当前位置;

分析所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路径返还信息,其中所述路径返还信息包括:所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的距离、所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路障信息以及所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的人流量;以及,

基于预设路线规划算法按照所述路径返还信息为所述购物车规划最优返还路径;

所述基于预设路线规划算法按照所述路径返还信息为所述购物车规划最优返还路径,包括:

设置迭代初始参数和最大迭代次数;

基于最优路径线性方程对所述路径返还信息进行计算,得到路径相关系数;

对所述路径相关系数进行深度分析,得到匹配度最优的路径相关系数;

判断进行深度分析的当前迭代次数是否不大于所述最大迭代次数;

若不大于所述最大迭代次数,则对所述路径相关系数进行无监督学习,得到迭代次数加1后的路径相关系数,然后返回对迭代次数加1后的路径相关系数进行深度分析的步骤,直至当前迭代次数大于所述最大迭代次数;

若大于所述最大迭代次数,则基于与当前迭代次数相对应的匹配度最优的路径相关系数获取最优返还路径;

所述基于最优路径线性方程对所述路径返还信息进行计算,得到路径相关系数,根据以下公式得到:

式中,表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的距离;表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路障信息;表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的人流量;i、j、t为维度,且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q],m、n、q分别表示维度最大值;α,β,γ为权值,α,β,γ∈(0,1),且α+β+γ=1;表示呈现线性相关的路径相关系数。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对所述路径相关系数进行深度分析,得到匹配度最优的路径相关系数,根据以下公式得到:

式中,表示呈现线性相关的路径相关系数;i、j、t为维度,且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q],m、n、q分别表示维度最大值;为常数;Minθk表示匹配度最优的路径相关系数。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对路径相关系数进行无监督学习,得到迭代次数加1后的路径相关系数,根据以下公式得到:

式中,表示呈现线性相关的路径相关系数;i、j、t为维度,且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q],m、n、q分别表示维度最大值;为常数;θminG表示历史递归最小值;表示迭代次数加1后的路径相关系数。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在接收到用户的返回购物车指令之前,还包括:

接收用户的购物车选择信息;

基于所述购物车选择信息将所述用户与相应的购物车进行绑定;

所述基于预设的路线规划算法为购物车规划返还路径,包括:

基于预设的路线规划算法为与所述用户绑定的购物车规划返还路径。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在将所述最优返还路径发送至所述购物车之后,还包括:

判断所述购物车是否成功返回至所述购物车存放区域,若是,则解除所述购物车与所述用户之间的绑定。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述最优返还路径发送至所述购物车之后,还包括:

判断是否接收到所述购物车遇到故障信息,若是,则获取所述购物车遇到故障的当前位置;

基于所述购物车遇到故障的当前位置按照所述路线规划算法重新为所述购物车规划最优返还路径。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国联合网络通信集团有限公司,未经中国联合网络通信集团有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110280573.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top