CN109508842A - 配送运力调控方法和装置 - Google Patents

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CN109508842A CN201710828733.8A CN201710828733A CN109508842A CN 109508842 A CN109508842 A CN 109508842A CN 201710828733 A CN201710828733 A CN 201710828733A CN 109508842 A CN109508842 A CN 109508842A
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黄绍建
咸珂
陈进清
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Abstract

本申请公开了配送运力调控方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于目标区域的区域特征信息，确定该目标区域的预测订单量；逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将该预测订单量、该区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从该至少一个调控策略中确定出目标调控策略；基于该目标调控策略进行配送运力调控。该实施方式提高了配送运力调控效果。

Description

配送运力调控方法和装置
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及配送运力调控方法和装置。
背景技术
随着互联网技术的发展和普及，电子商务网站层出不穷。电子商务网站通常存在某些时段订单量较大的情况，在种情况下，需要进行配送运力调控。以外卖服务网站为例，通常在恶劣天气或用餐时间会出现订单量较大的情况。
现有的方法通常是在订单量较大的情况下，人工依据经验选择应对措施。然而，这种方式无法解决订单量不足导致的运力资源浪费的问题，且仅通过主观观测订单量进行应对，存在着配送运力调控效果较差的问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提出一种改进的配送运力调控方法和装置，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
本申请实施例提供了A1、一种配送运力调控方法，该方法包括：基于目标区域的区域特征信息，确定目标区域的预测订单量；逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将预测订单量、区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略；基于目标调控策略进行配送运力调控。
A2、如A1的方法，区域特征信息包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。
A3、如A1的方法，至少一个调控策略中的每一个调控策略分别与至少一个调控参数相对应。
A4、如A1的方法，基于目标区域的区域特征信息，确定目标区域的预测订单量，包括：将目标区域的区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到所述目标区域的预测订单量。
A5、如A1的方法，该方法还包括训练配送体验预测模型的步骤，包括：提取目标区域在多个历史时间段的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略和历史配送体验结果；利用机器学习方法，将所提取的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略作为输入、将所提取的历史配送体验结果作为输出，训练得到配送体验预测模型。
A6、如A1的方法，基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略，包括：基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与预设配送体验目标最相近的配送体验结果；将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。
本申请实施例还提供了B1、一种配送运力调控装置，该装置包括：第一确定单元，配置用于基于目标区域的区域特征信息，确定目标区域的预测订单量；输入单元，配置用于逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将预测订单量、区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；第二确定单元，配置用于基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略；调控单元，配置用于基于目标调控策略进行配送运力调控。
B2、如B1的装置，区域特征信息包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。
B3、如B1的装置，至少一个调控策略中的每一个调控策略分别与至少一个调控参数相对应。
B4、如B1的装置，第一确定单元进一步配置用于：将目标区域的区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到所述目标区域的预测订单量。
B5、如B1的装置，该装置还包括：提取单元，配置用于提取目标区域在多个历史时间段的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略和历史配送体验结果；训练单元，配置用于利用机器学习方法，将所提取的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略作为输入、将所提取的历史配送体验结果作为输出，训练得到配送体验预测模型。
B6、如B1的装置，第二确定单元包括：第一确定模块，配置用于基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与预设配送体验目标最相近的配送体验结果；第二确定模块，配置用于将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。
本申请实施例还提供了C1、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，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如A1到A6中任一实现方式描述的方法。
本申请实施例还提供了D1、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如A1到A6中任一实现方式描述的方法。
本申请实施例提供的配送运力调控方法和装置，通过基于目标区域的区域特征信息确定目标区域的预测订单量，而后逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将预测订单量、区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，最后基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略，以基于目标调控策略进行配送运力调控，从而既可以在预测订单量较大的情况下进行配送运力调控，也可以在预测订单量不足的情况下进行配送运力调控，提高了配送运力的调控效果。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本申请可以应用于其中的示例性***架构图；
图2是根据本申请的配送运力调控方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的配送运力调控方法的一个应用场景的示意图；
图4是根据本申请的配送运力调控方法的又一个实施例的流程图；
图5是根据本申请的配送运力调控装置的一个实施例的结构示意图；
图6是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出了可以应用本申请的配送运力调控方法或配送运力调控装置的示例性***架构100。
如图1所示，***架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104、106，服务器105和终端设备107、108、109。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质；网络106用以在服务器105和终端设备107、108、109之间提供通信链路的介质。网络104、106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。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。例如，用户可以使用终端设备101、102、103进行餐饮、物品等信息的浏览、向服务器105发送订单提交请求等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如外卖类应用、网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具等。终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
配送人员可以使用终端设备107、108、109通过网络106与服务器105交互，以接收或发送消息等。例如，配送人员可以使用终端设备107、108、109接收待配送订单信息(例如，可以包括商户地址、商户电话、配送地址、用户电话等)、向服务器105反馈配送完成情况等。终端设备107、108、109可以是具有显示屏的各种电子设备，通常为便携式移动设备，例如智能手机等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103所提交得订单进行管理的订单管理服务器。订单管理服务器可以对各个区域的订单量进行预测，并选择适当的调控策略进行配送运力调控，并将订单信息分发送给终端设备107、108、109。
需要说明的是，本申请实施例所提供的配送运力调控方法一般由服务器105执行，相应地，配送运力调控装置一般设置于服务器105中。
应该理解，图1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。
继续参考图2，示出了根据本申请的配送运力调控方法的一个实施例的流程200。所述的配送运力调控方法，包括以下步骤：
步骤201，基于目标区域的区域特征信息，确定目标区域的预测订单量。
在本实施例中，配送运力调控方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以基于目标区域的区域特征信息，确定上述目标区域的预测订单量。例如，上述电子设备中可以预先存储有上述目标区域的多个不同的区域特征信息与预测订单量的对应关系表，上述电子设备可以从上述对应关系表中直接查询到与当前的区域特征信息相对应的预测订单量。此处，上述目标区域可以是预先指定的任一待调控配送运力的地理范围，或者按照行政区域(例如街道、社区等)划分的任一待调控配送运力的区域。上述区域特征信息可以是影响上述目标区域未来时段的订单量的各种信息，包括但不限于该目标区域同时段的历史订单量和/或该目标区域的交通信息等。
步骤202，逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将预测订单量、区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果。
在本实施例中，上述电子设备中可以存储有预设的至少一个调控策略，其中，所述调控策略可以是增减配送人员的数量、增减配送费等。上述电子设备中可以逐一地选取上述至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，其中，上述体验预测模型可以用于预测与订单量、区域特征信息和所选取的调控策略相对应的配送体验结果。作为示例，上述体验预测模型可以是技术人员基于大量数据统计而预先指定的用于表征订单量、区域特征信息和所选取的调控策略这三者与配送体验结果的对应关系表。实践中，配送体验结果可以用平均配送时长、最大配送时长等数值来表征。
步骤203，基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略。
在本实施例中，上述电子设备可以基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略。其中，上述配送体验结果可以用平均配送时长、最大配送时长等数值来表征，上述预设配送体验目标可以是预设平均配送时长(例如35分钟)、预设最大配送时长(例如40分钟)等。实践中，在不同天气、时间情况下的预设配送体验目标可以不同，作为示例，午高峰时可以以平均配送时长为35分钟作为预设配送体验目标；非用餐高峰时段可以以平均配送时长为30分钟作为预设配送体验目标；雨、雪等恶劣天气下可以以平均配送时长为40分钟作为预设配送体验目标。
需要说明的是，上述匹配度可以是预设配送体验目标与配送体验结果之间的接近程度的量化表达。例如，若配送体验结果为平均配送时长，那么，匹配度例如可以通过上述预设配送体验目标与配送体验结果的差值来量化表达。若该差值为正数，可以表示配送体验结果优于上述预设配送体验目标；若该差值为零，可以表示配送体验结果与上述预设配送体验目标一致；若该差值为负数，可以表示配送体验结果劣于上述预设配送体验目标。当差值为负数时，差值的绝对值越大，则可认为匹配度越低。
在一些应用场景中，上述电子设备可以首先确定是否存在于上述预设配送体验目标一致的配送体验结果，若存在，可以将该配送体验结果所对应的调控策略确定为目标调控策略；若不存在，可以随机选取一个优于上述预设配送体验目标的配送体验结果对应的调控策略，作为目标调控策略，也可以从优于上述预设配送体验目标的配送体验结果中选取与上述预设配送体验目标最接近的配送体验结果，将该配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略，以基于上述目标调控策略进行配送运力调控。实践中，上述电子设备可以按照上述目标调控策略进行配送运力调控。
步骤204，基于目标调控策略进行配送运力调控。
在本实施例中，上述电子设备可以按照所述目标调控策略进行配送运力调控。作为示例，上述目标调控策略为将配送人员的数量增加10％，则上述电子设备可以在当前配送人员的基础上，再划分10％的配送人员为上述目标区域进行配送。
继续参见图3，图3是根据本实施例的配送运力调控方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，服务器首先基于目标区域的区域特征信息301，确定出目标区域的预测订单量302；而后，服务器逐一地选取预设的至少一个调控策略303中的调控策略，将预测订单量302、区域特征信息301和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果304；最后，服务器基于所得到的配送体验结果304与预设配送体验目标305的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略306，以基于目标调控策略进行配送运力调控。
本申请的上述实施例提供的方法，通过基于目标区域的区域特征信息确定上述目标区域的预测订单量，而后逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，最后基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从上述至少一个调控策略中确定出目标调控策略，以基于上述目标调控策略进行配送运力调控，从而既可以在预测订单量较大的情况下进行配送运力调控，也可以在预测订单量不足的情况下进行配送运力调控，提高了配送运力的调控效果。
进一步参考图4，其示出了配送运力调控方法的又一个实施例的流程400。该配送运力调控方法的流程400，包括以下步骤：
步骤401，将目标区域的区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到目标区域的预测订单量。
在本实施例中，配送运力调控方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器105)可以将上述区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到所述目标区域的预测订单量，其中，上述订单量预测模型用于表征区域特征信息与预测订单量的对应关系。作为示例，上述订单量预测模型可以是技术人员预先基于大量数据统计所制定的、用于表征区域特征信息和预测订单量的对应关系表；也可以是利用机器学习方法，基于大量的训练样本，对GBRT(Gradient Boost Regression Tree，渐进梯度回归树)、GBDT(GradientBoosting Decision Tree，梯度提升决策树)、神经网络等现有的回归模型进行有监督训练所生成的，其中，上述训练样本可以包括大量的区域特征信息和与每一个区域特征信息对应的订单量。
在本实施例中，上述区域特征信息可以包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。其中，上述时间信息可以是用于表征从当前时刻之前的预设时刻起到当前时刻所形成的时间段。上述天气信息可以是用于描述天气的字符串，例如“晴”、“雨”、“风”、“雪”等。上述商户优惠信息可以是用于表征商户优惠策略的信息，例如折扣值、满减额等。
步骤402，逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将预测订单量、区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果。
在本实施例中，上述电子设备中可以存储有预设的至少一个调控策略，其中，上述至少一个调控策略中的每一个调控策略可以分别与至少一个调控参数(例如配送人员的数量、配送费用等)相对应。上述电子设备中可以逐一地选取上述至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，其中，上述体验预测模型可以用于预测与订单量、区域特征信息和所选取的调控策略相对应的配送体验结果。实践中，配送体验结果可以用平均配送时长、最大配送时长等数值来表征。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该方法还可以包括训练上述配送体验预测模型的步骤：首先，上述电子设备可以提取上述目标区域在多个历史时间段(例如将一周内、一个月内或半年内的每一天以小时进行划分而成的时间段)的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略和历史配送体验结果；之后，上述电子设备可以利用机器学习方法，将所提取的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略作为输入、将所提取的历史配送体验结果作为输出，训练得到上述配送体验预测模型。需要说明的是，上述电子设备可以使用GBRT、GBDT等现有的回归模型进行有监督训练，得到上述配送体验预测模型。
需要说明的是，上述步骤402的操作与上述步骤202的操作基本相同，在此不再赘述。
步骤403，基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与预设配送体验目标最相近的配送体验结果。
在本实施例中，上述电子设备可以基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与上述预设配送体验目标最相近的配送体验结果。其中，上述配送体验结果可以用平均配送时长、最大配送时长等数值来表征，上述预设配送体验目标可以是预设平均配送时长、预设最大配送时长等。上述匹配度可以是上述预设配送体验目标与配送体验结果的差值，与上述预设配送体验目标最相近的配送体验结果可以是匹配度的绝对值最小时的配送体验结果。
步骤404，将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。
在本实施例中，上述电子设备可以将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。实践中，上述电子设备可以按照上述目标调控策略所对应的调控参数(例如配送人员的数量、配送费用等)进行配送运力调控。
步骤405，基于目标调控策略进行配送运力调控。
在本实施例中，上述电子设备可以按照上述目标调控策略进行配送运力调控。具体地，上述电子设备可以按照与上述目标调控策略相对应的调控参数进行配送运力调控。作为示例，所述目标调控策略对应的调控参数为配送人员的数量为100人、配送费用为5元，则上述电子设备可以在对当前配送人员的数量进行增减以达到100人，并对当前配送费用进行调整。
从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的配送运力调控方法的流程400突出了利用订单量预测模型对订单量进行预测的步骤以及将目标配送策略确定为与预设配送体验目标最相近的配送体验结果所对应的配送策略的步骤。由此，本实施例描述的方案可以更准确的得到预测订单量，进一步提高了配送运力调控效果。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种配送运力调控装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例所述的配送运力调控装置500包括：第一确定单元501，配置用于基于目标区域的区域特征信息，确定上述目标区域的预测订单量；输入单元502，配置用于逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，其中，上述体验预测模型用于预测与订单量、区域特征信息和所选取的调控策略相对应的配送体验结果，上述至少一个调控策略中的每一个调控策略分别与至少一个调控参数相对应；第二确定单元503，配置用于基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从上述至少一个调控策略中确定出目标调控策略；调控单元504，配置用于基于上述目标调控策略进行配送运力调控。
在本实施例中，第一确定单元501可以基于目标区域的区域特征信息，确定上述目标区域的预测订单量。具体地，上述配送运力调控装置500中可以预先存储有上述目标区域的多个不同的区域特征信息与预测订单量的对应关系表，上述第一确定单元501可以从上述对应关系表中直接查询到与当前的区域特征信息相对应的预测订单量。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述区域特征信息可以包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述至少一个调控策略中的每一个调控策略可以分别与至少一个调控参数相对应。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述第一确定单元501可以进一步配置用于：将目标区域的区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到与上述区域特征信息相对应的预测订单量，其中，上述订单量预测模型用于表征区域特征信息与预测订单量的对应关系。
在本实施例中，上述装置中可以存储有预设的至少一个调控策略。上述输入单元502中可以逐一地选取上述至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，其中，上述体验预测模型可以用于预测与订单量、区域特征信息和所选取的调控策略相对应的配送体验结果。作为示例，上述体验预测模型可以是技术人员基于大量数据统计而预先指定的用于表征订单量、区域特征信息和所选取的调控策略这三者与配送体验结果的对应关系表。实践中，配送体验结果可以用平均配送时长、最大配送时长等数值来表征。
在本实施例中，上述第二确定单元503可以基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从至少一个调控策略中确定出目标调控策略。需要说明的是，上述匹配度可以是上述预设配送体验目标与配送体验结果的差值。若该差值为正数，可以表示配送体验结果优于上述预设配送体验目标；若该差值为零，可以表示配送体验结果与上述预设配送体验目标一致；若该差值为负数，可以表示配送体验结果劣于上述预设配送体验目标。上述第二确定单元503可以首先确定是否存在于上述预设配送体验目标一致的配送体验结果，若存在，可以将该配送体验结果所对应的调控策略确定为目标调控策略；若不存在，可以随机选取一个优于上述预设配送体验目标的配送体验结果对应的调控策略，作为目标调控策略，也可以从优于上述预设配送体验目标的配送体验结果中选取与上述预设配送体验目标最接近的配送体验结果，将该配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略，以基于上述目标调控策略进行配送运力调控。实践中，第二确定单元503可以按照上述目标调控策略所对应的调控参数(例如配送人员的数量、配送费用等)进行配送运力调控。
在本实施例中，上述调控单元504可以按照所述目标调控策略进行配送运力调控。
在本实施例的一些可选的实现方式中，该装置还可以包括提取单元和训练单元(图中未示出)。其中，上述提取单元可以配置用于提取上述目标区域在多个历史时间段的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略和历史配送体验结果。上述训练单元可以配置用于利用机器学习方法，将所提取的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略作为输入、将所提取的历史配送体验结果作为输出，训练得到上述配送体验预测模型。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述第二确定单元503可以包括第一确定模块和第二确定模块(图中未示出)。其中，上述第一确定模块可以配置用于基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与上述预设配送体验目标最相近的配送体验结果。上述第二确定模块可以配置用于将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。
本申请的上述实施例提供的装置，通过第一确定单元501基于目标区域的区域特征信息确定上述目标区域的预测订单量，而后输入单元502逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将上述预测订单量、上述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果，然后第二确定单元503基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从上述至少一个调控策略中确定出目标调控策略，最后调控单元504基于上述目标调控策略进行配送运力调控，从而既可以在预测订单量较大的情况下进行配送运力调控，也可以在预测订单量不足的情况下进行配送运力调控，提高了配送运力的调控效果。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机***600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请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***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***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，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述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***、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。在本申请中，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***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，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***、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，图示了按照本申请各种实施例的***、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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一确定单元、输入单元、第二确定单元和调控单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一确定单元还可以被描述为“基于目标区域的区域特征信息，确定目标区域的预测订单量的单元”。
作为另一方面，本申请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装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。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该装置执行时，使得该装置：基于目标区域的区域特征信息，确定该目标区域的预测订单量；逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将该预测订单量、该区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从该至少一个调控策略中确定出目标调控策略；基于该目标调控策略进行配送运力调控。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (10)

1.一种配送运力调控方法，其特征在于，所述方法包括：
基于目标区域的区域特征信息，确定所述目标区域的预测订单量；
逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将所述预测订单量、所述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；
基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从所述至少一个调控策略中确定出目标调控策略；
基于所述目标调控策略进行配送运力调控。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区域特征信息包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个调控策略中的每一个调控策略分别与至少一个调控参数相对应。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标区域的区域特征信息，确定所述目标区域的预测订单量，包括：
将目标区域的区域特征信息输入至预先训练的订单量预测模型，得到所述目标区域的预测订单量。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括训练配送体验预测模型的步骤，包括：
提取所述目标区域在多个历史时间段的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略和历史配送体验结果；
利用机器学习方法，将所提取的历史订单量、历史区域特征信息、历史调控策略作为输入、将所提取的历史配送体验结果作为输出，训练得到所述配送体验预测模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从所述至少一个调控策略中确定出目标调控策略，包括：
基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，确定与所述预设配送体验目标最相近的配送体验结果；
将所确定的配送体验结果对应的调控策略确定为目标调控策略。
7.一种配送运力调控装置，其特征在于，所述装置包括：
第一确定单元，配置用于基于目标区域的区域特征信息，确定所述目标区域的预测订单量；
输入单元，配置用于逐一地选取预设的至少一个调控策略中的调控策略，将所述预测订单量、所述区域特征信息和所选取的调控策略输入至预先训练的配送体验预测模型，得到与各个调控策略对应的配送体验结果；
第二确定单元，配置用于基于所得到的配送体验结果与预设配送体验目标的匹配度，从所述至少一个调控策略中确定出目标调控策略；
调控单元，配置用于基于所述目标调控策略进行配送运力调控。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述区域特征信息包括以下至少一项：时间信息、天气信息、商户优惠信息。
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1-6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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