CN109816315A - 路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了一种路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质，该方法包括：获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。该技术方案能够基于整体路径的累积成本来确定规划路径，从而避免了贪心算法对路径规划的局限性，使得路径规划的结果更加可靠，并可以有效地降低物流成本，提高配送效率。

Description

路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及物流领域，具体涉及一种路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

路径规划是物流配送中的一个重要环节，合理地规划配送路径可以有效降低物流成本，提高配送效率。虽然对于物流配送的路径规划问题，现有技术已经有了一定的研究，但是这些研究大多是基于贪心算法的。当基于贪心算法进行路径规划时，通常是以当前位置为起点，尽可能选择成本小的子路径，然后再以该子路径的终点作为下一起点规划下一子路径，即每次仅决定一个子路径。这样，即便每一个子路径的成本都是当前成本最小的，但多个子路径所组成的整体路径却不一定是所有可能路径中累积成本最低的。因此，需要一种用于路径规划的新方法。

发明内容

为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质。

第一方面，本公开实施例中提供了一种路径规划方法，其特征在于，包括：

获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

结合第一方面，本公开实施例在第一方面的第一种实施方式中：

所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点；

在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于所述订单的收货地点之前。

结合第一方面，本公开实施例在第一方面的第二种实施方式中，当所述配送资源在沿所述规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到所述新订单时所在的位置或收到所述新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

结合第一方面，本公开实施例在第一方面的第三种实施方式中，还包括：

通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到所述子路径的成本。

结合第一方面的第三种实施方式，本公开实施例在第一方面的第四种实施方式中，在确定所述子路径的成本之前，还包括通过下述方式确定所述通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项的相应权值：

初始化所述相应权值；

获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点；

对于每条所述实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项及其相应权值计算所述可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为所述实际历史路径的规划路径；

调整所述相应权值以使所述规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

结合第一方面的第四种实施方式，本公开实施例在第一方面的第五种实施方式中，通过以下任一方式计算所述整体重合度：

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度；或者

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。

结合第一方面，本公开实施例在第一方面的第六种实施方式中，所述配送资源偏好包括所述配送资源在起始地点和/或目标地点的停留时间和/或步行距离。

结合第一方面，本公开实施例在第一方面的第七种实施方式中，还包括根据所述配送资源的待处理订单的取货地点和/或收货地点，以及所述配送资源的待处理订单的处理状态来确定所述一个或多个目标地点。

第二方面，本公开实施例中提供了一种路径规划装置，其特征在于，包括：

计算模块，被配置为获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

确定模块，被配置为将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

第三方面，本公开实施例中提供了一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现以下步骤：

获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

结合第三方面，本公开实施例在第三方面的第一种实施方式中：

所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点；

在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于所述订单的收货地点之前。

结合第三方面，本公开实施例在第三方面的第二种实施方式中，当所述配送资源在沿所述规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到所述新订单时所在的位置或收到所述新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

结合第三方面，本公开实施例在第三方面的第三种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被所述处理器执行以实现以下步骤：

通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到所述子路径的成本。

结合第三方面的第三种实施方式，本公开实施例在第三方面的第四种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被所述处理器执行以实现以下步骤：

在确定所述子路径的成本之前，通过下述方式确定所述通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项的相应权值：

初始化所述相应权值；

获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点；

对于每条所述实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项及其相应权值计算所述可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为所述实际历史路径的规划路径；

调整所述相应权值以使所述规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

结合第三方面的第四种实施方式，本公开实施例在第三方面的第五种实施方式中，通过以下任一方式计算所述整体重合度：

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度；或者

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。

结合第三方面，本公开实施例在第三方面的第六种实施方式中，所述配送资源偏好包括所述配送资源在起始地点和/或目标地点的停留时间和/或步行距离。

结合第三方面，本公开实施例在第三方面的第七种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被所述处理器执行以实现以下步骤：根据所述配送资源的待处理订单的取货地点和/或收货地点，以及所述配送资源的待处理订单的处理状态来确定所述一个或多个目标地点。

第四方面，本公开实施例中提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如第一方面、第一方面的第一种实施方式至第七种实施方式任一项所述的方法。

本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

上述技术方案先确定了从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径的累计成本，再将累计成本最低的可能路径作为规划路径。所述技术方案是基于整体路径的累积成本来确定规划路径，不受限于单个子路径的成本，从而避免了贪心算法对路径规划的局限性，使得路径规划的结果更加可靠，并可以有效地降低物流成本，提高配送效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：

图1示出根据本公开一实施方式的路径规划方法的流程图；

图2A示出了起始地点和多个目标地点的示意图；

图2B和图2C分别示出了基于贪心算法和本公开实施方式的路径规划方法的示意图；

图3示出根据本公开一实施方式计算可能路径的累积成本的示意图；

图4示出根据本公开另一实施方式的路径规划方法的流程图；

图5示出根据本公开一实施方式的确定通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项的相应权值的流程图；

图6示出根据本公开一实施方式的路径规划装置的结构框图；

图7示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；

图8示出根据本公开一实施方式适于用来实现路径规划方法的计算机***的结构框图。

具体实施方式

下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他标签、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。

另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的标签可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

本公开实施例提供的技术方案确定了从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径的累计成本，再将累计成本最低的可能路径作为规划路径。该技术方案是基于整体路径的累积成本来确定规划路径，不受限于单个子路径的成本，从而避免了贪心算法对路径规划的局限性，使得路径规划的结果更加可靠，并可以有效地降低物流成本，提高配送效率。

图1示出根据本公开一实施方式的路径规划方法的流程图。

如图1所示，该路径规划的方法包括以下步骤S101-S102：

在步骤S101中，获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

在步骤S102中，将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

在本公开的一个可选实施方式中，配送资源例如可以是配送员、无人机、无人车、配送机器人中的任意一种。

在本公开的一个可选实施方式中，起始地点例如可以是配送资源的当前位置，或者可以是配送资源正在去往的目的地。

在本公开的一个可选实施方式中，可以根据配送资源的待处理订单的取货地点和/或收货地点，以及配送资源的待处理订单的处理状态来确定所述一个或多个目标地点。例如，可以将已取货而未送货订单的收货地点确定为目标地点，并且/或者可以将未取货订单的取货地点和收货地点确定为目标地点。

在本公开的一个可选实施方式中，所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点。在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于该订单的收货地点之前。即，配送资源需要先在取货地点取得订单的相关货物，才能在收货地点完成该订单的配送。

下面参考图2A-2C说明根据本公开一种实施方式的路径规划方法的示例。

图2A示出了起始地点和多个目标地点的示意图。例如，配送资源在地点O获得了订单1和订单2，其中，订单1包括取货地点A1和收货地点B1，订单2包括取货地点A2和收货地点B2，将地点O作为起始地点，将地点A1、B1、A2、B2作为目标地点。

图2B和图2C分别示出了基于贪心算法和本公开实施方式的路径规划方法的示意图，其中，为了便于理解，本示例中仅根据子路径的两个端点之间的直线距离来计算该子路径的成本。

如图2B所示，根据贪心算法，地点A1到地点O的直线距离小于地点A2到地点O的直线距离，则配送资源先到目标地点A1取货。其次，地点B1到地点A1的距离小于地点A2到地点A1的距离，则配送资源先到达目标地点B1完成订单1的配送，再先后前往目标地点A2和目标地点B2完成订单2的取货和配送。这种方法虽然每次都能前往直线距离最短的目标地点，但是整体来看，子路径的直线距离之和并不一定是所有可能路径中最短的，使得物流配送的效率较低、成本较高。

如图2C所示，根据本公开的实施方式，从地点O出发，完成订单1和订单2的配送包括以下六种可能路径：

可能路径1：先到地点A1取货，再到地点A2取货，然后到地点B1送货，最后到地点B2送货；

可能路径2：先到地点A1取货，再到地点A2取货，然后到地点B2送货，最后到地点B1送货；

可能路径3：先到地点A1取货，再到地点B1送货，然后到地点A2取货，最后到地点B2送货，即图4A所示的规划路径；

可能路径4：先到地点A2取货，再到地点A1取货，然后到地点B1送货，最后到地点B2送货；

可能路径5：先到地点A2取货，再到地点A1取货，然后到地点B2送货，最后到地点B1送货；

可能路径6：先到地点A2取货，再到地点B2送货，然后到地点A1取货，最后到地点B1送货。

对于每个可能路径，根据各个子路径的直线距离计算该子路径的成本，将每个子路径的成本累加得到该可能路径的累积成本。因为6个可能路径中累积成本最低，即各个子路径的直线距离之和最短的为可能路径6，因此将可能路径6作为规划路径。

对比图2B和图2C可以发现，虽然可能路径6中单个子路径的成本不是可选择的子路径中最低的，但是整体路径的累积成本是六个可能路径中最低的，从而避免了基于贪心算法进行路径规划的局限性，使得路径规划的结果更加可靠，并可以有效地降低物流成本，提高配送效率。

图3示出根据本公开一实施方式计算可能路径的累积成本的示意图。

如图3所示，在本公开的一个可选实施方式中，可以通过以下反推的方法来计算配送资源完成当前订单的所有可能路径的累积成本。

首先，假设配送资源的当前背单为orderSize，其中，每个订单的状态包括未开始(0)，已取货(1)和已完成(2)三种状态，则可以用三进制进行编码表示当前订单状态status。例如，可以用orderSize＝2，status＝10₃来表示当前配送资源有2个订单需要完成，其中，订单1的状态为已取货，订单2的状态为未开始。

再用二维数组D[status][index]来表示该配送资源当前的累积成本，其中，index表示该配送资源最近更新了订单index(数组从1开始计数，0表示未开始处理订单1和订单2)的订单状态。例如，D[21₃][2]表示该配送资源在完成订单1的配送和订单2的取货，且最近完成了订单2取货时的累积成本。并用c(preIndex,index)来表示该配送资源从更新订单preIndex状态到更新订单index状态的过程中所花费的成本，订单preIndex是订单index的前一个被处理订单。例如，配送资源进行订单1的取货后即进行订单2的配送，则如果以订单2为订单index，则订单1为订单preIndex。

这样，根据配送资源访问先后的逻辑，该配送资源的当前累积成本D[status][index]可以通过以下方程计算得到：

D[status][index]

＝Min(D[preStatus][preIndex])+c(preIndex,index))

例如，当orderSize＝2时，

D[21₃][1]＝Min(D[11₃][2]+c(2,1),D[11₃][1]+c(1,1))。

上述公式可以理解为，该配送资源在订单状态S(订单1已完成，订单2已取货，且最近更新了订单1)时的累积成本，存在以下两种可能，一种是由订单状态S1(订单1已取货，订单2已取货，且最近完成了订单1的取货)时的累积成本与过程C1(从完成订单1的取货到完成订单1的配送的过程)中花费的成本之和计算得到，还有一种是由订单状态S2(订单1已取货，订单2已取货，且最近完成了订单2的取货)时的累积成本与过程C2(从完成订单2的取货到完成订单1的配送的过程)中花费的成本之和计算得到。

由于status＞preStatus，因此本方案中的每一步迭代都是基于前一个迭代的子问题，满足动态规划的无后效性。

根据本公开的实施方式，当配送资源背单为orderSize＝2时，最终的订单状态为finalStatus＝22₃(即订单1已完成，订单2已完成)。如图3所示，可以由该配送资源完成订单1和订单2的最终状态D[22₃][1]和D[22₃][2]向初始状态D[00₃][0]反推得到各种可能路径。针对每种可能路径，对其子路径分别求子路径成本并累加子路径成本得到该配送资源完成订单1和订单2的累积成本finalCost，选择finalCost最低的可能路径作为规划路径。

在本公开的一个可选实施方式中，当配送资源在沿已规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到该新订单时所在的位置或收到该新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

例如，当配送资源在起始地点O获得订单1，且订单1的取货地点为地点A1，收货地点为地点B1。当配送资源在地点A1取货时，获得了订单2，且订单2的取货地点为地点A2，收货地点为地点B2，则以地点A1为更新的起始地点，更新到地点A2、B1和B2的规划路径。

根据本公开的实施例，当配送资源在沿规划路径送货时收到新订单的情况下，将起始地点更新为收到该新订单时所在的位置或收到该新订单之后到达的第一个目标地点，从而使得该路径规划方法具有较高的实时性，进而提高了配送效率和可靠性。

图4示出根据本公开另一实施方式的路径规划方法的流程图。

如图4所示，在本公开的一个可选实施方式中，在步骤S101之前，还包括步骤S103。

在步骤S103中，通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到该子路径的成本。

根据本公开的实施例，该配送资源偏好包括以下中的至少一个：配送资源在起始地点的停留时间，在起始地点的步行距离，在目标地点的停留时间，在目标地点的步行距离。这样，在计算子路径的成本时，可以根据该方法的实际应用场景，选择通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和，在一定程度上使得路径规划的结果更符合实际情况，提高了路径规划方法的灵活性和可靠性。

图5示出根据本公开一实施方式的调整确定通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项的相应权值的流程图。

如图5所示，在本公开的一个可选实施方式中，在确定子路径的成本之前，还包括通过以下步骤S201-S204确定通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项的相应权值，包括：

在步骤S201中，初始化所述相应权值；

在步骤S202中，获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点；

在步骤S203中，对于每条实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的该任意一项或多项及其相应权值计算所述可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为所述实际历史路径的规划路径；

在步骤S204中，调整所述相应权值以使规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

在本公开的一个可选实施方式中，使所述规划路径贴近相应的实际历史路径包括使所述多条实际历史路径的规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

在本公开的一个可选实施方式中，例如可以通过以下任一方式确定所述多条实际历史路径的规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度。

例如，可以针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度。例如，假设实际历史路径为M→N→O→P→Q和U→V→W→X→Y，其相应规划路径分别为M→O→N→P→Q和U→V→X→W→Y，则实际历史路径M→N→O→P→Q与其相应规划路径中处于相同位次的子路径为P→Q，实际历史路径U→V→W→X→Y与其相应规划路径中处于相同位次的子路径为U→V。因此，这两条实际历史路径的第一数量均为1，整体重合度为(1+1)/(4+4)＝0.25。

或者，可以针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。例如，对于上文的实际历史路径M→N→O→P→Q和U→V→W→X→Y，其重合度均为1/4＝0.25，则整体重合度为(0.25+0.25)/2＝0.25。例如，在本公开的一个可选实施方式中，可以使用cost(i,j,k)表示骑手k从地点i到地点j的子路径成本：

cost(i,j,k)＝h0*t(i,j)+h1*d(i,j)+h2*p(k,i)+h3*p(k,j)

其中，t(i,j)为地点i到地点j的通行时间，d(i,j)地点i到地点j的通行距离，p(k,i)为配送资源k在地点i的偏好特征，p(k,j)为配送资源k在地点j的偏好特征，h0、h1、h2和h3为通行时间、通行距离以及偏好特征的相应权值。

在步骤S201中，初始化相应权值h0、h1、h2和h3，例如全部设为0.25。需要注意的是，值0.25仅为示例，本公开不限于此。

在步骤S202中，获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点。

在步骤S203中，使用该配送资源的多条实际历史路径的数据，确定该多条实际历史路径的规划路径。具体地，对于每条实际历史路径，获取从实际起始地点到其一个或多个实际目标地点的可能路径，通过cost(i,j,k)计算出每个可能路径的子路径的成本并进而计算该可能路径的累计成本，选择累计成本最低的可能路径作为该实际历史路径的规划路径。

最后在步骤S204中，比较规划路径与实际历史路径，调整权值h0、h1、h2和h3，使得该多条实际历史路径的规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

在该实施方式中，配送资源k在地点i的偏好特征可以是配送资源k在地点i的历史平均停留时间或平均步行距离，也可以是根据配送资源k的偏好习惯预测在地点i的停留时间或步行距离。例如，配送资源k在写字楼中进行配送时，当收货地点在五楼及以下时，配送资源k更偏好爬楼梯，当收货地点在五楼以上时，配送资源k更偏好乘坐电梯，以此预测配送资源k完成配送的具体方式，并预测出配送资源k在地点i的停留时间或步行距离。

图6示出根据本公开一实施方式的路径规划装置的结构框图。

如图6所示，路径规划装置600包括计算模块610和确定模块620。路径规划装置600及其中的各个模块可以通过计算机软件来实现，也可以通过可编程硬件来实现。

计算模块610被配置为获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，该可能路径被该起始地点和该一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，该累计成本包括各子路径的成本之和，该子路径的成本至少与该子路径的通行时间、路径长度、该配送资源偏好中的任意一项或多项有关。

确定模块620被配置为将累计成本最低的可能路径作为该配送资源的规划路径。

在本公开的一种可选实施方式中，路径规划装置600还包括成本确定模块630，被配置为通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到该子路径的成本。

在本公开的一种可选实施方式中，路径规划装置600还包括权值确定模块640，被配置为确定所述通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项的相应权值。

在本公开的一种可能实施方式中，该权值确定模块640可以包括第一模块641、第二模块642、第三模块643和第四模块644。

第一模块641被配置为初始化所述相应权值。

第二模块642被配置为获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点。

第三模块643被配置为对于每条实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项及其相应权值计算所述可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为该实际历史路径的规划路径。

第四模块644被配置为调整所述相应权值以使所述规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

在本公开的一种可选实施方式中，路径规划装置600还包括地点确定模块650，被配置为根据所述配送资源的待处理订单的取货地点和/或收货地点，以及所述配送资源的待处理订单的处理状态来确定所述一个或多个目标地点。

在本公开的一种实施方式中，所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点。在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于该订单的收货地点之前。

在本公开的一种实施方式中，当配送资源在沿规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到该新订单时所在的位置或收到该新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

在本公开的一种实施方式中，通过以下任一方式计算所述整体重合度：

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度；或者

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。

在本公开的一种实施方式中，配送资源偏好包括配送资源在起始地点和/或目标地点的停留时间和/或步行距离。

图7示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图。

如图7中所示，该电子设备700可以包括处理器701以及存储器702。该存储器702用于存储一条或多条计算机指令，其中，该一条或多条计算机指令被该处理器701执行以实现以下步骤：

获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

将累计成本最低的可能路径作为该配送资源的规划路径。

在本公开的一种实施方式中，所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点，在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于该订单的收货地点之前。

在本公开的一种实施方式中，当配送资源在沿规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到该新订单时所在的位置或收到该新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

在本公开的一种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被该处理器701执行以实现步骤：

通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到该子路径的成本。

在本公开的一种实施方式中，配送资源偏好包括配送资源在起始地点和/或目标地点的停留时间和/或步行距离。

在本公开的一种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被所述处理器701执行以实现以下步骤：在确定所述子路径的成本之前，通过下述方式确定所述通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项的相应权值：

初始化所述相应权值；

获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点；

对于每条所述实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的该任意一项或多项及其相应权值计算该可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为所述实际历史路径的规划路径；

调整所述相应权值以使所述规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

在本公开的一种实施方式中，通过以下任一方式计算所述整体重合度：

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度；或者

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。

本公开的一种实施方式中，所述一条或多条计算机指令还被所述处理器701执行以实现步骤：

根据所述配送资源的待处理订单的取货地点和/或收货地点，以及所述配送资源的待处理订单的处理状态来确定所述一个或多个目标地点。

图8示出根据本公开一实施方式适于用来实现路径规划方法的计算机***的结构框图。

如图8所示，计算机***800包括中央处理单元(CPU)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储部分808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行上述方法。在RAM 803中，还存储有***800操作所需的各种程序和数据。CPU 801、ROM802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

以下部件连接至I/O接口805：包括键盘、鼠标等的输入部分806；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807；包括硬盘等的存储部分808；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809。通信部分809经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器810也根据需要连接至I/O接口805。可拆卸介质811，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810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808。

特别地，根据本公开的实施方式，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施方式包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行上述方法的程序代码。在这样的实施方式中，该计算机程序可以通过通信部分809从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质811被安装。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施方式的***、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，所述模块、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。

描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。

以上描述仅为本公开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，本公开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所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。例如上述特征与本公开中公开的(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)

1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：

获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述一个或多个目标地点对应于一个或多个订单的取货地点和收货地点；

在所述可能路径中，任一订单的取货地点位于所述订单的收货地点之前。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述配送资源在沿所述规划路径送货时收到新订单的情况下，以收到所述新订单时所在的位置或收到所述新订单之后到达的第一个目标地点作为更新的起始地点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

通过对所述子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的任意一项或多项进行加权求和得到所述子路径的成本。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在确定所述子路径的成本之前，还包括通过下述方式确定所述通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项的相应权值：

初始化所述相应权值；

获取多条实际历史路径各自的实际起始地点和一个或多个实际目标地点；

对于每条所述实际历史路径，获取从所述实际起始地点到所述一个或多个实际目标地点的可能路径，所述可能路径被所述实际起始地点和所述一个或多个实际目标地点划分为一个或多个子路径，使用所述可能路径的各子路径的通行时间、路径长度、配送资源偏好中的所述任意一项或多项及其相应权值计算所述可能路径的累计成本，并选择累计成本最低的可能路径作为所述实际历史路径的规划路径；

调整所述相应权值以使所述规划路径与相应的实际历史路径的整体重合度最大化。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过以下任一方式计算所述整体重合度：

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量作为第一数量，对所述多条实际历史路径的相应第一数量求和，将所述和除以所述多条实际历史路径的子路径之和，得到所述整体重合度；或者

针对每条所述实际历史路径，计算其相应规划路径与所述实际历史路径中处于相同位次的子路径数量，将所述数量除以所述实际历史路径中的子路径总数，得到所述实际历史路径的相应规划路径的重合度，将所述多条实际历史路径的相应规划路径的重合度相加后除以所述多条历史路径的总数，得到所述整体重合度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配送资源偏好包括所述配送资源在起始地点和/或目标地点的停留时间和/或步行距离。

8.一种路径规划装置，其特征在于，包括：

计算模块，被配置为获取配送资源从起始地点到达一个或多个目标地点的可能路径，确定所述可能路径的累计成本，其中，所述可能路径被所述起始地点和所述一个或多个目标地点划分为一个或多个子路径，所述累计成本包括各所述子路径的成本之和，所述子路径的成本至少与所述子路径的通行时间、路径长度、所述配送资源偏好中的任意一项或多项有关；

确定模块，被配置为将累计成本最低的所述可能路径作为所述配送资源的规划路径。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。