CN110390409A - 配送方案的确定方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents

配送方案的确定方法、装置以及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种配送方案的确定方法、装置以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合；构建配送目标函数；并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定配送目标函数的最优解；将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。通过本公开的方法可以将规模大、复杂性高的配送问题转换为多个小规模、低复杂性的子问题并行进行求解，提高了订单配送方案的确定效率，能够满足大型电子商务平台需要对订单尽快配送的需求。

Description

配送方案的确定方法、装置以及计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，特别涉及一种配送方案的确定方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，电子商务平台的业务蓬勃发展。物流配送的合理规划对于电子商务平台非常重要，影响着电子商务平台的竞争力。
对于大型电子商务平台，货运车配送的规划需求越来越大，要综合考虑的因素越来越多，使得求解配送方案的问题规模越来越大。
发明内容
发明人发现：相关技术中对于大量的订单综合考虑多种因素，统一进行配送规划的方案，由于问题规模大、复杂性高，导致求解速度很慢，无法满足大型电子商务平台需要对订单尽快配送的需求。
本公开所要解决的一个技术问题是：提高订单配送方案的确定效率。
根据本公开的一些实施例，提供的一种配送方案的确定方法，包括：将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合；构建配送目标函数；并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定配送目标函数的最优解；将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
在一些实施例中，将多个订单划分为预设数量的订单集合包括：根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量；根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，将多个订单划分为预设数量的订单集合包括：确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径；按照最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，为每个订单集合分配车辆集合包括：根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。
在一些实施例中，构建配送目标函数包括：根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。
在一些实施例中，配送成本包括：车辆的固定配送成本和附加配送成本；附加配送成本是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的；单位距离的配送成本是根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的，路况信息包括道路养护费用和路面状况中至少一项。
在一些实施例中，预设约束条件包括：车辆承载货物的重量不超过车辆载重；车辆承载货物的体积不超过车辆容积；车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。
在一些实施例中，采用以下方法确定车辆配送订单到达目的地址的时间：确定车辆配送前一订单与当前订单之间的当前路径；根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度；根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
在一些实施例中，根据有时间窗车辆路径问题VRPTW算法构建目标函数以及约束条件。
根据本公开的另一些实施例，提供的一种配送方案的确定装置，包括：集合划分模块，用于将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合；目标函数构建模块，用于构建配送目标函数；并行解算模块，用于并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定配送目标函数的最优解；配送方案确定模块，用于将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
在一些实施例中，集合划分模块用于根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量，根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，集合划分模块用于确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径，按照最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，集合划分模块用于根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。
在一些实施例中，目标函数构建模块用于根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。
在一些实施例中，配送成本包括：车辆的固定配送成本和附加配送成本；附加配送成本是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的；单位距离的配送成本是根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的，路况信息包括道路养护费用和路面状况中至少一项。
在一些实施例中，预设约束条件包括：车辆承载货物的重量不超过车辆载重；车辆承载货物的体积不超过车辆容积；车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。
在一些实施例中，并行解算模块用于确定车辆配送前一订单与当前订单之间的当前路径，根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度，根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
在一些实施例中，根据有时间窗车辆路径问题VRPTW算法构建目标函数以及约束条件。
根据本公开的又一些实施例，提供的一种配送方案的确定装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器设备中的指令，执行如前述任一个实施例的配送方案的确定方法的步骤。
根据本公开的再一些实施例，提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任一个实施例的配送方案的确定方法的步骤。
本公开将订单划分为不同的订单集合，并为不同的订单集合分配对应的车辆集合，并行的针对每个订单集合和对应车辆集合求解配送方案，再将不同订单集合的配送方案进行整合，得到整体的最优配送方案。通过本公开的方法可以将规模大、复杂性高的配送问题转换为多个小规模、低复杂性的子问题并行进行求解，提高了订单配送方案的确定效率，能够满足大型电子商务平台需要对订单尽快配送的需求。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出本公开的一些实施例的配送方案的确定方法的流程示意图。
图2A示出本公开的另一些实施例的配送方案的确定方法的流程示意图。
图2B示出本公开的又一些实施例的配送方案的确定方法的流程示意图。
图2C示出本公开的再一些实施例的配送方案的确定方法的流程示意图。
图3示出本公开的一些实施例的配送方案的确定装置的结构示意图。
图4示出本公开的另一些实施例的配送方案的确定装置的结构示意图。
图5示出本公开的又一些实施例的配送方案的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
本公开提供一种配送方案的确定方法，下面结合图1进行描述。
图1为本公开方法一些实施例的流程图。如图1所示，该实施例的方法包括：步骤S102～S108。
步骤S102，将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合。
一般需要货运车辆进行统一配送的是大客户订单，因此，可以首先根据订单中货物的体积和重量，将货物体积大于体积阈值或重量大于重量阈值的大客户订单筛选出来，对于筛选出的订单划分订单集合。
发明人发现，实际应用时，不同订单的目的地址一般不同，当订单集合中包含少于三百个订单，后续求解效率较高，订单集合中的订单数量超过五百效率会下降较多。因此，可以预设订单集合中订单数量的阈值，根据订单总数量和每个订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量，使划分的订单集合中订单数量不超过阈值。
在一些实施例中，还可以在保证订单集合中订单数量不超过阈值的情况下，使各个订单集合中的订单数量相差不超过预设差距。这样可以进一步使每个订单集合在后续的求解过程中速度较为接近。
为每个订单集合分配车辆集合时，可以根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。使车辆集合中的车辆足够承载订单集合中货物的重量和体积，否则，当有一个订单集合中的订单无法匹配车辆时，该订单集合中配送则无法完成，如果再从其他订单集合对应的车辆集合调度车辆，则会使其他订单集合的配送方案重新计算，导致整体效率降低。
在一些实施例中，车辆可以分为不同的型号，不同型号的车辆对应不同的承载能力和配送成本。为使各个订单集合中的配送方案的优化程度大体相同，可以将同一型号的车辆在各个订单集合中分配的数量相差不超过预设差距。
进一步，除了上述按照订单数量划分订单集合的方案外，为了更加方便的匹配车辆集合和订单集合，可以采用以下方法划分订单集合。
如图2A所示，步骤S102可以包括：步骤S1021，根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量；步骤S1022，根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。即可以使每个订单集合中货物的重量和体积的差距分别不超过重量阈值和体积阈值，并且订单数量不超过订单数量的阈值。采用近似均分的思想，使每个订单集合中货物的重量和体积大体相同，并且订单数量不至于过多导致效率很低。这样，为每个订单集合匹配车辆集合时，根据订单集合中货物的重量和体积，不同车辆集合中的车辆的数量也大体相同，同一型号的车辆数量也大体相同，从而保证各个订单集合后续的计算效率基本一致，同时配送方案优化程度也基本一致，从整体上保证方案最优。
例如，订单总数量为1000个，订单集合中订单数量的阈值设置为300，则划分订单集合的数量可以设置为4个。根据订单中货物的重量和体积，使4个订单集合中货物的重量和体积大体相同即可。
在一些实施例中，订单集合的划分还可以采用以下方法。如图2B所示，步骤S102可以包括：步骤S1023，确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径。步骤S1024，按照最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。即，每个订单集合中订单的目的地址在最短路径上是相邻的。
可以采用TSP(Traveling Salesman Problem，旅行推销员问题)算法确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径。该算法为现有技术，在此不再赘述。按照上述方法确定订单集合，可以使整体方案的路径最短，降低整体配送成本。
进一步，上述多种订单集合的划分方法可以相互结合。例如，确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径，按照最短路径上各个目的地址的顺序、订单中货物的重量和体积、以及订单集合中订单数量的阈值，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
步骤S104，构建配送目标函数。
在一些实施例中，根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。还可以根据各个订单的目的地址，车辆的速度信息，构建配送时间最短的目标函数。还可以构建所用车辆数目最少等目标函数。如何构建目标函数，可以根据实际需求进行选择。
可选的，配送成本包括：车辆的固定配送成本和附加配送成本。固定配送成本例如分为车辆固定成本和人力固定成本。车辆固定成本例如包括折旧费、保险费、租赁费等，可以根据实际情况进行确定。人力固定成本例如包括司机的工资等，可以根据实际情况进行确定。附加配送成本例如是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的。即配送距离与单位距离的配送成本的乘积。单位距离的配送成本例如是根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的。路况信息例如包括道路养护费用和路面状况中至少一项。天气信息和路况信息需要实时通过其他***接口进行调取。
不同型号的车辆单位距离的耗油量不同，单位距离的油费不同，该信息可以预先获知。不同目的地的天气可能不同，不同的天气会造成车辆的损耗费用不同，可以预设不同天气对应的车辆单位距离的损耗费用，根据不同天气的概率和不同天气对应的车辆单位距离的预设损耗费用，计算车辆的天气损耗费用。例如，将不同天气的概率(例如，90％下雨，10％阴天)分别与不同天气对应的车辆单位距离的预设损耗费用相乘，再将各个乘积相加得到车辆的天气损耗费用。
不同的路况信息对应的单位距离的道路养护费用和车辆道路损耗费用不同。例如，不同路段的收费不同，崎岖的道路相对于平坦道路车辆道路损耗费更高。不同路段的收费和路况信息可以提前获取。可以预设不同路面信息对应的单位距离车辆道路损耗费。
在计算车辆的单位距离配送成本时，可以区分不同路段分别计算。例如，配送从北京到上海，中间经过的各条道路养护费用不同，可以分别计算。不同路段上单位距离的配送成本为单位距离油费、单位距离的车辆天气损耗费用、单位距离的道路养护费用和单位距离的车辆道路损耗费用的总和。进一步，将单位距离的配送成本与该路段的距离乘积作为该路段的车辆附加配送成本。
步骤S106，并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定配送目标函数的最优解。
每个订单集合和对应的车辆集合在确定配送方案时，目标函数和预设约束条件是一致的。预设约束条件例如包括：车辆承载货物的重量不超过车辆载重；车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。进一步，预设约束条件也可以包括：每辆车只能配送一个客户的订单等。可以根据实际需求，设置预设约束条件。目标函数和预设约束条件可以根据VRPTW(有时间窗车辆路径问题)算法确定。
目标函数可以采用以下公式表示。
公式(1)中，min()表示求最小值，表示车辆t从目的地i到目的地j的单位距离的成本，di,j表示目的地i到目的地j的距离，表示车辆t从目的地i到目的地j配送，否则， 表示车辆t的从i到j点的每单位距离的成本，表示车辆t的固定成本。d表示订单集合的编号，vd表示订单集合d对应的车辆集合中车辆的数量，nd表示订单集合d中订单的数量，i，j，t，d为正整数。
预设约束条件采用以下公式表示。
公式(2)中，wj表示到目的地j的订单对应的货物重量，Wt表示车辆t的载重。公式(3)中，rj表示到目的地j的订单对应的货物体积，Rt表示车辆t的容积。公式(4)中，表示车辆t从目的地i到目的地j的时间，aj表示到目的地j的最早时间，bj表示到目的地j的最晚时间。
如图2C所示，公式(4)中，车辆t从目的地i到目的地j的时间可以采用以下方法计算。步骤S1061，确定车辆配送前一订单(目的地i)与当前订单(目的地j)之间的当前路径。如果车辆是从仓库出发前往第一个目的地址，则确定车辆从仓库到当前订单(目的地j)之间的当前路径。步骤S1062，根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度。步骤S1063，根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
不同型号的车辆速度不同。不同天气车辆的速度也不同，例如，下雨天或下雪天车辆的速度会减慢。可以针对不同天气设置不同的天气权重值，天气条件越差对应的天气权重值越小，天气权重值为小于或等于1的值。计算不同天气概率与该天气下权重值的乘积，再将各个乘积之和作为车辆在当前路径的天气权重，将车辆在当前路径的天气权重与车辆原始速度(即正常天气下该型号车辆的速度)的乘积作为车辆在当前路径的配送速度。
进一步，不同路况对应的车辆速度不同，可以针对不同路况设置不同的路况权重值，路况条件越差对应的路况权重值越小，路况权重值为小于或等于1的值。将车辆在当前路径的路况权重与车辆原始速度(即正常路况下该型号车辆的速度)的乘积作为车辆在当前路径的配送速度。
综合考虑车辆型号、天气信息、路况信息时，车辆在当前路径的配送速度为该型号车辆在正常天气和正常路况的平均速度与天气权重、路况权重的乘积。如果当前路径分为不同的路况，可以划分为不同路段，分别计算不同路段的车辆速度。将不同路段的距离与该路段的车辆速度的比值作为该路段的配送时间，将各个路段的配送时间之和作为当前路径的配送时间。将车辆离开前一订单的目的地址的时间与当前路径的配送时间之和，作为车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
在预设约束条件下求解目标函数时，可以采用局部搜索算法，设置局部搜索算子，例如采用以下公式表示。
公式(5)中，1≤t≤vd，vd表示每个车辆集合中车辆的数量，Vt表示该车辆集合中车辆t的配送路径，f(V1,…,Vt)表示目标函数，Ii(V1,…,Vt)当解得Vt具有特征i时为1，否则为0，pi表示对特征i的惩罚，1≤i≤M，M为特征的总个数，i为正整数，λ为权重。特征i例如为送达时间超过最晚时间，配送不同节点之间存在交叉路径等。通过设置惩罚，可以使算法逃出局部最优解。求解时，还可以应用现有的任意方法，例如，遗传算法、模拟退火算法等，在此不再赘述。
步骤S108，将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
各个订单集合对应的最优解包括：订单集合中每个订单的配送车辆，以及配送车辆的配送路径。将各个订单集合对应的最优解进行整合后，就可以得到每个订单配送车辆，以及每辆配送车辆的配送路径。
上述实施例的方法，将订单划分为不同的订单集合，并为不同的订单集合分配对应的车辆集合，并行的针对每个订单集合和对应车辆集合求解配送方案，再将不同订单集合的配送方案进行整合，得到整体的最优配送方案。通过上述实施例的方法可以将规模大、复杂性高的配送问题转换为多个小规模、低复杂性的子问题并行进行求解，提高了订单配送方案的确定效率，能够满足大型电子商务平台需要对订单尽快配送的需求。
本公开还提供一种配送方案的确定装置，下面结合图3进行描述。
图3为本公开配送方案的确定装置的一些实施例的结构图。如图3所示，该实施例的装置30包括：集合划分模块302，目标函数构建模块304，并行解算模块306，配送方案确定模块308。
集合划分模块302，用于将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合。
在一些实施例中，集合划分模块302用于根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量，根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，集合划分模块302用于确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径，按照最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
在一些实施例中，集合划分模块302用于根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。
目标函数构建模块304，用于构建配送目标函数。
在一些实施例中，目标函数构建模块304用于根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。
在一些实施例中，配送成本包括：车辆的固定配送成本和附加配送成本。附加配送成本是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的。单位距离的配送成本是根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的，路况信息包括道路养护费用和路面状况中至少一项。
并行解算模块306，用于并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定配送目标函数的最优解。
在一些实施例中，预设约束条件包括：车辆承载货物的重量不超过车辆载重；车辆承载货物的体积不超过车辆容积；车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。
在一些实施例中，并行解算模块306用于确定车辆配送前一订单与当前订单之间的当前路径，根据车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度，根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
在一些实施例中，根据有时间窗车辆路径问题VRPTW算法构建目标函数以及约束条件。
配送方案确定模块308，用于将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任一个实施例的配送方案的确定方法的步骤。
本公开的实施例中的配送方案的确定装置可各由各种计算设备或计算机***来实现，下面结合图4以及图5进行描述。
图4为本公开配送方案的确定装置的一些实施例的结构图。如图4所示，该实施例的装置40包括：存储器410以及耦接至该存储器410的处理器420，处理器420被配置为基于存储在存储器410中的指令，执行本公开中任意一些实施例中的配送方案的确定方法。
其中，存储器410例如可以包括***存储器、固定非易失性存储介质等。***存储器例如存储有操作***、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据库以及其他程序等。
图5为本公开配送方案的确定装置的另一些实施例的结构图。如图5所示，该实施例的装置50包括：存储器510以及处理器520，分别与存储器410以及处理器420类似。还可以包括输入输出接口530、网络接口540、存储接口550等。这些接口530，540，550以及存储器510和处理器520之间例如可以通过总线560连接。其中，输入输出接口530为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口540为各种联网设备提供连接接口，例如可以连接到数据库服务器或者云端存储服务器等。存储接口550为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解为可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种配送方案的确定方法，包括：
将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合；
构建配送目标函数；
并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定所述配送目标函数的最优解；
将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
2.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述将多个订单划分为预设数量的订单集合包括：
根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量；
根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
3.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述将多个订单划分为预设数量的订单集合包括：
确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径；
按照所述最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
4.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述为每个订单集合分配车辆集合包括：
根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。
5.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述构建配送目标函数包括：
根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。
6.根据权利要求5所述的确定方法，其中，所述配送成本包括：
车辆的固定配送成本和附加配送成本；
所述附加配送成本是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的；
所述单位距离的配送成本是根据所述车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的，所述路况信息包括道路养护费用和路面状况中至少一项。
7.根据权利要求1所述的确定方法，其中，所述预设约束条件包括：
车辆承载货物的重量不超过车辆载重；
车辆承载货物的体积不超过车辆容积；
车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。
8.根据权利要求7所述的确定方法，其中，采用以下方法确定车辆配送订单到达目的地址的时间：
确定车辆配送前一订单与当前订单之间的当前路径；
根据所述车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度；
根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
9.根据权利要求1-8任一项所述的确定方法，其中，
根据有时间窗车辆路径问题VRPTW算法构建目标函数以及约束条件。
10.一种配送方案的确定装置，包括：
集合划分模块，用于将多个订单划分为预设数量的订单集合，并为每个订单集合分配车辆集合；
目标函数构建模块，用于构建配送目标函数；
并行解算模块，用于并行地针对每个订单集合和对应的车辆集合，在预设约束条件下，确定所述配送目标函数的最优解；
配送方案确定模块，用于将各个订单集合对应的最优解进行整合，确定整体最优配送方案。
11.根据权利要求10所述的确定装置，其中，
所述集合划分模块用于根据订单总数量以及订单集合中订单数量的阈值，确定所要划分的订单集合的预设数量，根据订单中货物的重量和体积，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
12.根据权利要求10所述的确定装置，其中，
所述集合划分模块用于确定从仓库出发经过各个订单的目的地址并回到仓库的最短路径，按照所述最短路径上各个目的地址的顺序，将多个订单划分为预设数量的订单集合。
13.根据权利要求10所述的确定装置，其中，
所述集合划分模块用于根据订单集合中货物的重量和体积，以及各个车辆的承载能力，为每个订单集合分配车辆集合。
14.根据权利要求10所述的确定装置，其中，
所述目标函数构建模块用于根据各个订单的目的地址，车辆配送成本信息，构建使得配送成本最小的目标函数。
15.根据权利要求14所述的确定装置，其中，所述配送成本包括：
车辆的固定配送成本和附加配送成本；
所述附加配送成本是根据车辆对应的配送距离，以及单位距离的配送成本确定的；
所述单位距离的配送成本是根据所述车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项确定的，所述路况信息包括道路养护费用和路面状况中至少一项。
16.根据权利要求10所述的确定装置，其中，所述预设约束条件包括：
车辆承载货物的重量不超过车辆载重；
车辆承载货物的体积不超过车辆容积；
车辆配送订单到达目的地址的时间不早于最早时间且不晚于最晚时间。
17.根据权利要求16所述的确定装置，其中，
所述并行解算模块用于确定车辆配送前一订单与当前订单之间的当前路径，根据所述车辆的型号、天气信息和路况信息中至少一项信息确定车辆在当前路径的配送速度，根据当前路径的距离、车辆在当前路径配送速度以及车辆离开前一订单的目的地址的时间，确定车辆配送当前订单到达目的地址的时间。
18.根据权利要求10-17任一项所述的确定装置，其中，
根据有时间窗车辆路径问题VRPTW算法构建目标函数以及约束条件。
19.一种配送方案的确定装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令，执行如权利要求1-9任一项所述的配送方案的确定方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现权利要求1-9任一项所述方法的步骤。
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