CN110796378A - 订单分配方法及装置 - Google Patents

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CN110796378A CN201911050816.4A CN201911050816A CN110796378A CN 110796378 A CN110796378 A CN 110796378A CN 201911050816 A CN201911050816 A CN 201911050816A CN 110796378 A CN110796378 A CN 110796378A
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张涛
邹鹏
谭佳楠
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Abstract

本说明书公开了一种订单分配方法及装置，确定待分配订单，并针对每个骑手以及每个待分配订单，根据配送运力的类型，确定该配送运力与该待分配订单的匹配度，以及该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，之后根据该待分配订单分别与每个配送运力的匹配度、每个配送运力的接单概率以及每个配送运力的基本信息，对待分配订单进行分配。使得在分配订单时，加入了对配送运力喜好的考虑，同时将不同类型配送运力的区别作为影响分配订单的因素，使得配送平台可以针对性的确定哪些订单适合分配给哪种骑手，避免了不同类型的配送运力的差异性带来的配送问题。

Description

订单分配方法及装置
技术领域
本申请涉及信息技术技术领域，尤其涉及订单分配方法及装置。
背景技术
目前，配送平台的骑手可分为全职骑手以及兼职骑手。其中，全职骑手可视为是平台的工作人员，专门负责执行配送业务。由于在业务高峰期时，容易出现运力紧张的情况(即，平台的全职骑手不能满足配送需求)，因此通常平台还会在运力紧张时将部分订单转派给兼职骑手，由兼职骑手负责配送业务的执行。其中，兼职骑手既有个人利用空余时间兼职的，也有由第三方平台提供的兼职骑手。
但是，由于兼职骑手之间的业务能力差异较大(如，优秀的兼职骑手的业务能力与全职骑手相差无几，但是也有兼职骑手会经常配送订单超时)，并且兼职骑手的在线人数也不稳定，因此如何兼顾全职骑手以及兼职骑手的特点，进行订单分配成为了目前配送平台需要解决的问题。
发明内容
本说明书实施例提供的订单分配方法及装置，用于部分解决现有技术中存在的问题。
本说明书实施例采用下述技术方案：
本说明书提供的订单分配方法，包括：
确定待分配订单；
针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型；
根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的；
根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
可选地，确定该配送运力与该待分配订单的匹配度，具体包括：
根据所述待分配订单的下单时间，确定所述待分配订单等待配送运力接单的等待时长；
判断确定出的等待时长是否大于预设的阈值；若是，则确定所述待分配订单的类型为第三类型；若否，则确定所述待分配订单的类型为第四类型；
根据该配送运力的已指派订单、所述待分配订单、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
可选地，根据该配送运力的已指派订单、所述待分配订单、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，具体包括：
当该配送运力有未完成的订单时，根据该配送运力的已指派订单，确定该配送运力的原有配送路径，根据该配送运力的已指派订单以及所述待分配订单进行路径规划，确定该配送运力的更新配送路径，根据所述原有配送路径、所述更新配送路径、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度；
当该配送运力没有未完成的订单时，根据该配送运力当前所在位置、所述待分配订单的任务点位置、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
可选地，根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，具体包括：
根据该配送运力的基本信息，从预先划分的各配送区域中，确定该配送运力所属的配送区域；
根据任务点落入所述配送区域内的已指派订单的数量、任务点落入所述配送区域内待分配订单的数量、属于所述配送区域的各配送运力的配送状态，确定所述配送区域的区域信息；
根据该配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的运力特征；
将该配送运力的运力特征、该配送运力的基本信息、所述配送区域的区域信息以及所述待分配订单的订单信息，输入预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率。
可选地，根据所述每个配送运力分别与所述待分配订单的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配，具体包括：
根据该配送运力的类型、该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值；
针对每个配送运力，根据该配送运力与所述待分配订单的匹配度、该配送运力的接单概率、该配送运力的得分，确定所述待分配订单与该配送运力的得分；
根据确定出的所述待分配订单分别与各配送运力的得分，对所述待分配订单进行分配。
可选地，根据该配送运力的类型、该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值，具体包括：
判断该配送运力的类型是否为指定类型；
若该配送运力的类型是指定类型，根据预设的第一分数，确定该配送运力的能力评价值；
若该配送运力的类型不是指定类型，则根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值。
可选地，根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值，具体包括：
根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，对各配送运力进行排序；
判断在所述排序中该配送运力是否落入指定范围；若是，根据预设的第二分数，确定该配送运力的能力评价值；若否，根据预设的第三分数，确定该配送运力的能力评价值。
本说明书提供的订单分配装置，包括：
数据确定模块，确定待分配订单；
匹配度确定模块，针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型；
概率确定模块，根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的；
分配模块，根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
本说明书提供的一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述订单分配方法。
本说明书提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述订单分配方法。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
在确定待分配订单后，可针对每个配送运力以及每个待分配订单，根据配送运力的类型，确定该配送运力与该待分配订单的匹配度，以确定该待分配订单是否适合分配给该配送运力，并且还可以根据该配送运力的基本信息以及该待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，以确定该待分配订单分配给该配送运力后，该配送运力接单的概率，然后根据该待分配订单分别与每个配送运力的匹配度、每个配送运力的接单概率以及每个配送运力的基本信息，对待分配订单进行分配。由于分配待分配订单时，综合考虑了配送运力与订单之间的匹配度，配送运力配送的喜好，以及配送运力本身的基本信息，使得可以更合理的对待分配订单进行分配。通过确定配送运力执行任务的概率，使得在分配订单时，加入了对配送运力喜好的考虑。同时通过配送运力的类型，将不同类型配送运力的区别，作为影响分配订单的因素。使得配送平台可以针对性的确定哪些订单适合分配给哪种配送运力，并依次将各待分配订单的分配给配送运力，避免了不同类型的配送运力的差异性带来的配送问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本说明书提供的订单分配的过程；
图2为本说明书实施例提供的确定配送运力与待分配订单的匹配度的流程示意图；
图3为本说明书实施例提供的确定配送运力接受待分配订单的接单概率的流程示意图；
图4为本说明书实施例提供的确定配送运力的能力评价值的流程示意图；
图5为本说明书实施例提供的订单分配装置的结构示意图；
图6为本说明书实施例提供的对应于图1的电子设备示意图。
具体实施方式
为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书实施例提供的订单分配的过程，具体可包括以下步骤：
S100：确定待分配订单。
在本说明书中，该订单分配过程可由配送平台的服务器执行，在进行订单分配时，该服务器首先需要确定有哪些订单需要分配，以及有哪些配送运力可用，因此服务器可确定各待分配订单以及各可接单的配送运力。并针对每个待分配订单，通过后续步骤确定如何分配该待分配订单。
具体地，在本说明书中可接单的配送运力的类型至少包括：第一类型以及第二类型。其中配送运力为可执行配送任务的运力，例如，驾驶配送货车的驾驶员、骑乘配送三轮车的骑手、骑乘配送摩托车的骑手等等。为了方便描述，后续以配送运力为骑手为例进行说明。则该第一类型具体可指全职骑手，第二类型具体可指职骑手。
另外，由于在执行配送任务的过程中骑手的状态都是在不断变化的，因此服务器需要针对每个处于工作状态的骑手，根据该骑手当前的负载确定该骑手是否是可接单的骑手。
当然，具体根据负载确定骑手是否是可接单骑手的方法(或者判断条件)可根据需要设置，本说明书对此不作限制。例如，当骑手的已指派订单的数量超过5单时，确定骑手是不可接单的骑手，或者当骑手的各已指派订单包含菜品总数量超过15份时，确定骑手是不可接单的骑手，等等。
另外，针对每个全职骑手，服务器可根据该全职骑手的工作时间，确定该全职骑手是否处于工作状态。针对每个兼职骑手，服务器可根据该兼职骑手上报的状态，确定该兼职骑手是否处于工作状态。
S102：针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型。
在本说明书中，针对每个待分配订单，服务器可确定各骑手与该分配待分配订单的匹配度，该匹配度表征从配送路径以及配送效率上骑手与该待分配订单的匹配度，通常匹配度越高说明骑手执行待分配订单对应任务的效率越高。
具体地，由于对于配送平台来说，骑手之间最大的不同就是骑手类型是兼职骑手还是全职骑手，前者配送平台掌控力度较弱，并且有可能拒绝分配的待分配订单，后者平台掌控力度较高，并且骑手能力也相对较高，执行任务的效率更高。因此在确定待分配订单与骑手的匹配度时，需要考虑该骑手是全职骑手还是兼职骑手。图2为本说明书实施例提供的确定配送运力与待分配订单的匹配度的流程示意图，可包括以下步骤其中：
S1020：针对每个配送运力，确定该骑手的类型。针对每个骑手以及该待分配订单，首先，该服务器可确定该骑手的类型。当然，本说明书并不限定骑手类型的种类，若配送平台根据骑手的能力，对全职骑手或者兼职骑手进行了进一步的划分，则该骑手类型可以更多种类。例如，优秀骑手类型、金牌骑手类型等等。但是，在本说明书中骑手类型至少有两种，用于区别不同骑手的能力。
S1022：根据所述待分配订单的下单时间，确定所述待分配订单等待配送运力接单的等待时长。
S1024：判断确定出的等待时长是否大于预设的阈值；若是，则确定所述待分配订单的类型为第三类型；否则，则确定所述待分配订单的类型为第四类型。该服务器可根据该待分配订单的订单信息，确定该待分配订单的下单时间。并根据该待分配订单的下单时间，确定该待分配订单等待骑手接单的等待时长。判断确定出的等待时长是否大于预设的阈值，若是，则确定该待分配订单的类型为第三类型，若否，则确定该待分配订单的类型为第四类型。判断等待时长是否大于预设的阈值，也就是判断该订单是否属于尾单，该第三类型具体可为尾单类型，该第四类型具体可为非尾单类型。其中，尾单是指长时间没有骑手接单的订单，例如，投入订单池后长时间没有骑手接单的订单，或者分配后由于骑手拒绝接单、发起转单等行为，导致长时间没有骑手接单的订单。由于尾单是骑手接单意愿较低的订单，但是若骑手的已指派订单中的任务点与尾单的任务点距离较近(即，骑手配送尾单较为顺路)，则骑手接单意愿会提高，因此服务器可通过标签，将待分配订单中的尾单标记出来，后续在确定匹配度时加入尾单的影响因素，使后续分配结果更加合理，配送效率更高。
最后，该服务器可执行步骤S1026：根据该骑手的已指派订单、该待分配订单、该骑手的类型以及该待分配订单的类型，确定该骑手与该待分配订单的匹配度。
具体地，该服务器可先判断该骑手是否有未完成的订单，若是，则服务器可根据骑手的已指派订单，确定该骑手的原有配送路径，即该骑手当前的配送路径。并且，该服务器还可根据该骑手的已指派订单包含的任务点以及该待分配订单包含的任务点，进行路径规划，确定在将该待分配订单分配给该骑手时，该骑手的更新配送路径。然后，根据该原有配送路径以及该更新配送路径，确定该待分配订单的顺路程度，以确定配送路径得分。最后，根据配送路径得分、该骑手的类型以及该待分配订单的类型，确定该骑手与该待分配订单的匹配度。
其中，由于对于配送平台来说，确定订单与骑手的匹配度时需要考虑的重要因素就是骑手配送订单是否“顺路”，因此服务器可根据已有的方法确定待分配订单的顺路程度，并根据确定出的顺路程度确定配送路径得分，本说明书中对确定该配送路径得分的方式不做具体限定。
例如，该服务器可确定原有配送路径与更新配送路径的路程差值的绝对值，将确定出的路程差值之的绝对值作为分子，将该待分配订单的取货位置到送货位置的路程作为分母，将分子分母相除后的数值，作为配送路径得分。或者，确定该原有配送路径与该更新配送路径不同路径的路程，确定不同路径的路程与该更新配送路径的路程比例，作为配送路径得分。或者，确定该原有配送路径与该更新配送路径不同路径的路程，确定不同路径的路程与该更新配送路径的路程比例，以及确定该骑手的已分配订单的数量对应的权重值，将加权后的比例，作为配送路径得分。(如，假设不同路径的路程与该更新配送路径的路程比例为90％，已分配订单的数量为20单，对应权重值0.9，则确定0.9×0.9＝0.81为配送路径得分)，等等。
另外，服务器在确定该骑手与该待分配订单的匹配度时，可将该配送路径得分、该骑手的类型以及该待分配订单的类型，输入预先训练的匹配度模型，根据该匹配度模型输出的匹配度，确定该骑手与该待分配订单的匹配度。
其中，该服务器在训练该匹配度模型时，可根据各历史配送数据确定训练样本，并确定每个训练样本的目标值，通过最小化匹配度模型输出的得分与目标值得分的差值为优化目标，调整该匹配度模型中的模型参数。其中，训练样本的目标值可根据需要设置。例如，由于尾单需要由全职骑手配送，因此为了增加全职骑手配送尾单的概率，在设置目标值时全职骑手配送尾单的训练样本的目标值高于其他训练样本的目标值。而为了补偿全职骑手配送尾单时的损失(配送尾单容易超时)，全职骑手对应的训练样本的目标值高于兼职骑手对应的训练样本的目标值，使得当业务量较少时可优先为全职骑手提供待分配订单。类似的，不同尾单之间也存在差异，在出单密集的区域(如，某一商圈的有大量待分配订单)，骑手能够接到的“顺路”订单的可能性越高，因此尾单对应的配送物提供方所在区域出单密度越高，训练样本的目标值越高。目标值越高，期望的匹配度越高。
在本说明书中，该匹配度模型具体可以是回归模型，如，线性回归模型、逻辑回归模型等，本说明书对此不作限定，可根据需要设置。并且由于训练回归模型的过程已经是较为成熟的方法，本说明书对于具体地训练过程不再赘述。
另外，在本说明书中若该骑手没有已指派订单，也就是该骑手没有原有配送路径，则该服务器难以确定“顺路”程度。于是，在确定该骑手与该待分配订单的匹配度时，该服务器可根据该骑手当前所在位置以及该待分配订单的任务点位置，先确定配送路径得分，再根据配送路径得分、该骑手的标签以及该订单的标签，确定匹配度。
其中，该服务器可先根据该待分配订单的任务点，确定属于取货位置的任务点的位置，之后确定该骑手当前所在位置到该取货位置的路径，并根据确定出的路径，确定配送路径得分。例如，服务器可预先统计各骑手接首单时到达取货位置的平均路程，根据确定出的路径与该平均路程的比值，确定配送路径得分。或者，根据预设的路程范围与得分的对应关系，确定配送路径得分，等等。如，表1为路程范围与得分的对应关系。
路程范围 得分
0m～500m 1
500m～2km 0.7
…… ……
5km以上 0.1
表1
S104：根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的。
在本说明书中，由于不同骑手的配送偏好不同，尤其是对于兼职骑手来说分配给兼职骑手的待分配订单，兼职骑手可以拒绝执行或者进行转单，因此可能出现骑手与待分配订单的匹配度较高，但是与骑手偏好不同导致骑手拒绝接单的情况。于是，为了减小由于骑手拒绝接单的概率，提高配送效率，在本说明书中该服务器还可确定该骑手接单概率，以通过后续步骤综合匹配度与骑手“接单”概率，确定如何分配该待分配订单。
具体地，图3为本说明书实施例提供的确定配送运力接受待分配订单的接单概率的流程示意图，服务器可通过步骤S1040～S1046确定接单概率，其中：
S1040：根据该配送运力的基本信息，从预先划分的各配送区域中，确定该配送运力所属的配送区域。通常配送平台出于提高骑手配送效率的考虑，会预先划分出若干配送区域。并且，对于每个骑手来说，在一定时间内(如，一个月、一周等)只能配送属于同一个配送区域的订单。配送平台通过控制骑手执行配送任务的范围，可减少骑手熟悉路径的成本(只需要熟悉一个配送区域的路径即可)，提高骑手“顺路”订单的数量(跨区域订单之间很少有能顺路配送的)等等，从而提高骑手的配送效率。而由于该骑手的配送效率也会受到该骑手所在配送区域中其他因素的影响，例如，受配送区域内订单产生速度影响、受配送区域内其他骑手的能力的影响等等，于是该服务器首先可确定该骑手的配送区域。
S1042：根据任务点落入所述配送区域内的已指派订单的数量、任务点落入所述配送区域内待分配订单的数量、属于所述配送区域的各配送运力的配送状态，确定所述配送区域的区域信息。
其中，该区域信息至少可包括：该配送区域第一指定时段内产生的订单数量、该配送区域第一指定时段内骑手的负载平均值、该配送区域第一指定时段内处于工作状态的骑手数量、该配送区域第一指定时段内分配的订单的拒绝率中的至少一种。当然，在现有技术中上述区域信息均可根据根据任务点落入配送区域内的已指派订单的数量、任务点落入配送区域内待分配订单的数量、属于配送区域的各骑手的配送状态确定，因此对于具体确定区域信息的过程本说明书不再进行赘述。
S1044：根据该配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的运力特征。该运力特征用于表征该骑手的配送偏好。例如，根据该骑手历史配送数据，确定该骑手配送不同距离订单的比例，确定该骑手对不同里程的订单喜好程度。或者，根据该骑手配送不同商户的订单的比例，确定该骑手对不同商户的订单喜好程度(如，商户提供的配送物大多为带“汤”的菜品，骑手可能会因为不容易配送而不喜欢配送这类订单)。或者，根据该骑手配送不同目的地的订单的比例，确定该骑手对配送至不同目的地的订单喜好程度，等等。
S1046：将该配送运力的运力特征、该配送运力的基本信息、所述配送区域的区域信息以及所述待分配订单的订单信息，输入预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率。
其中，该骑手的基本信息至少可包括：历史上该骑手配送订单时的平均行驶速度、该骑手本日已完成订单数量、该骑手平均每日完成订单数量、该骑手在第二指定时间段内对分配订单的拒绝率、该骑手在第二指定时间段内接受尾单的数量、该骑手的已指派订单中属于尾单的已指派订单的数量，等等。
骑手的平均行驶速度越高，则骑手认为可接受的订单的配送距离越远，如骑手A和骑手B的平均行驶速度分别为45km/h和20km/h，则骑手A接受配送距离为10km的订单的概率与骑手B接受配送距离为2km的订单的概率相同。该骑手平均每日完成订单数量，可确定骑手继续接单的意愿，该骑手本日已完成订单数量约接近该骑手平均每日完成订单数量，则该骑手接受该待分配订单的概率越低。该骑手的拒绝率越高，则该骑手接受该待分配订单的概率越低，并且由于骑手习惯可能产生变化，因此服务器可只确定第二指定时段内骑手的拒绝率。该骑手的已指派订单中属于尾单的已指派订单的数量，即当前骑手正在执行任务的订单中属于尾单的订单数量，结合该骑手在第二指定时间段内接受尾单的数量，可确定当前骑手对尾单的接受程度。
该待分配订单的订单信息至少可包括：待分配订单的配送距离、配送价格、下单时间、承诺送达时间、待分配订单的商家的出餐时长、待分配订单的创建时间、待分配订单对应的商圈的产生订单的频率、商家的坐标、用户的坐标等。
其中，该接单意愿预估模型可为决策树模型、随机森林模型、逻辑回归模型、梯度增强决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)、支持向量机等等，本说明书对此不做限定，可根据需要设置。
另外，由于天气因素也是影响骑手接单的重要因素，因此在本说明书中该服务器确定概率时，还可确定该配送区域当前的天气信息，作为该配送区域的区域信息。
需要说明的是，该第一指定时段以及该第二指定时段可根据需要设置，本说明书对此不作限定。
S106：根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
在本说明书中，确定出的该骑手与该待分配订单的匹配度，表征了在没有骑手偏好的情况下，该骑手与该待分配订单之间匹配度，匹配度越高说明该骑手执行该待分配订单对应任务的效率越高。确定出的该骑手执行该待分配订单对应任务的概率，表征了该骑手配送偏好与该待分配订单之间的匹配度，概率越高当然说明该骑手接单概率越高。于是，根据确定出的匹配度和接单概率，服务器可综合确定该骑手执行该待分配订单打分。并且，由于骑手之间的业务能力存在差异，因此考虑到尾单需要由业务能力较高的骑手配送，该服务器还可将骑手的基本信息作为考虑因素，根据确定出的匹配度、概率以及骑手的基本信息，确定该骑手执行该待分配订单对应任务的得分。
具体地，在本说明书中该服务器首先可根据该骑手的基本信息包含的骑手类型、该骑手的历史行为数据以及其他骑手的历史行为数据，确定该骑手的能力评价值。
在本说明书中，服务器在确定骑手的能力评价值时，可执行图4所示的过程。图4为本说明书实施例提供的确定配送运力的能力评价值的流程示意图，具体可包括以下步骤：
S1061：判断该配送运力的类型是否为指定类型，若是，则执行步骤S1062，若否，则执行步骤S1063；
S1062：根据预设的第一分数，确定该配送运力的能力评价值。
其中，服务器可先判断该骑手的类型是否为指定类型，具体可以是判断骑手是否为第一类型(即，是否为全职骑手)，若是，根据预设的第一分数，确定该骑手的能力评价值，若否，则执行步骤S1063，以根据该骑手的历史行为数据以及其他骑手的历史行为数据，确定该骑手的能力评价值。
之后，针对每个骑手，根据该骑手与所述待分配订单的匹配度、该骑手的接单概率、该骑手的得分，确定所述待分配订单与该骑手的得分。
该服务器可根据公式：cost(rideri，waybillj)＝α·Scoreij+β·acceptScoreij+γ·Levlei，确定得分，其中，rideri表示第i个骑手、waybillj表示第j个待分配订单、cost表示得分、Scoreij表示第i个骑手与第j个待分配订单的匹配度、acceptScoreij表示第i个骑手执行第j个待分配订单的接单概率、Levlei表示第i个骑手的能力评价值。α、β、γ为预设的权重值，分别为预设的匹配度权重、预设的概率权重以及预设的骑手权重，具体可根据需要设置本说明书不做限定。
最后，根据确定出的待分配订单分别与各骑手的得分，对该待分配订单进行分配。
其中，服务器可根据公式Max(cost(rideri，waybillj))，确定第j个待分配订单的得分最高的骑手，将该待分配订单分配给该骑手。
S1063：根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，对各配送运力进行排序。
该服务器在根据该骑手的历史行为数据以及其他骑手的历史行为数据，确定该骑手的能力评价值时，可先根据历史行为数据，确定各骑手的历史行为参考值。其中，骑手的历史行为数据可包括：骑手的历史接单率、接尾单单量、实时拒绝率、历史拒绝率、完成尾单单量等，确定出的历史行为参考值用于表征骑手接尾单的意愿以及接尾单后的完成情况。
S1064：判断在所述排序中该配送运力是否落入指定范围，若是，则执行步骤S1065，若否，则执行步骤S1066。S1065：根据预设的第二分数，确定该配送运力的能力评价值；S1066：根据预设的第三分数，确定该配送运力的能力评价值。
该服务器可根据各历史行为参考值从大到小的顺序，对各骑手进行排序，然后从各骑手中确定指定比例的骑手，根据预设的第二分数，确定属于该指定比例的骑手的能力评价值。根据预设的第三分数，确定不属于该指定比例的骑手的能力评价值。
其中，根据第一分数确定出的得分高于根据第二分数确定出的得分，根据第二分数确定出的得分高于根据第三分数确定出的得分。也就是说，按照cost(rideri，waybillj)＝α·Scoreij+βacceptScoreij+γ·Levlei确定得分时，第一分数大于第二分数，第二分数大于第三分数，当然具体分数的数值可根据需要设置，上述指定比例也可根据需要设置，例如10％、20％等等，本说明书不做限制。
基于图1所示的订单分配方法，在确定待分配订单后，可针对每个配送运力以及每个待分配订单，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与该待分配订单的匹配度，以确定该待分配订单是否适合分配给该配送运力，并且还可以根据该配送运力的基本信息以及该待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，以确定该待分配订单分配给该配送运力后，该配送运力接单的概率，然后根据每个配送运力分别与待分配订单的匹配度、每个配送运力的接单概率以及每个配送运力的基本信息，对待分配订单进行分配。由于分配待分配订单时，综合考虑了配送运力与订单之间的匹配度，配送运力配送的喜好，以及配送运力本身的基本信息，使得可以更合理的对待分配订单进行分配。通过确定配送运力执行任务的概率，使得在分配订单时，加入了对配送运力喜好的考虑。同时通过配送运力的类型，将不同类型配送运力的区别，作为影响分配订单的因素。使得配送平台可以针对性的确定哪些订单适合分配给哪种配送运力，并依次将各待分配订单的分配给配送运力，避免了兼职的配送运力的不确定性带来的配送问题。
另外，在本说明书中，该服务器也可确定各骑手分别执行各待分配订单对应任务的得分之后，便可从各骑手中确定目标骑手以及从各待分配订单中确定目标订单，具体可确定Max(cost(rideri，waybillj))，即确定得到最大得分的骑手和待分配订单的组合，将该组合中的骑手作为目标骑手，将该组合中的待分配订单作为目标订单，并将目标订单指派给所述目标骑手。
之后，由于目标骑手的已指派订单已经发生改变，因此服务器可重新确定该目标骑手分别执行其他待分配订单对应任务的得分，以重新从各骑手以及各待分配订单的组合中确定目标骑手和目标订单，直至将各待分配订单指派完毕为止。
进一步地，在本说明书步骤S102中该服务器也可将该骑手与该待分配订单的匹配度、该骑手执行该待分配订单的接单概率以及该骑手的基本信息，输入预先训练的评分模型，根据该评分模型输出确定该骑手执行该待分配订单对应任务的得分。则该服务器可根据历史配送记录，根据历史订单的配送准时与否，下单的用户评价等信息，确定训练样本的目标得分。例如，准时为2分，不准时为0分，用户评价是1星至5星，分别对应1～5分，确定训练样本的目标得分。在训练该评分模型时，根据评分模型输出的得分以及训练样本的目标得分确定损失，根据最小化损失的优化目标调整该评分模型的参数。
基于图1所示的订单分配方法，本说明书实施例还对应提供订单分配装置的结构示意图，如图5所示。
图5为本说明书实施例提供的订单分配装置的结构示意图，所述装置包括：
数据确定模块200确定待分配订单；
匹配度确定模块202，针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型；
概率确定模块204，根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的；
分配模块206，根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
可选地，所述匹配度确定模块202，根据所述待分配订单的下单时间，确定所述待分配订单等待配送运力接单的等待时长，判断确定出的等待时长是否大于预设的阈值，若是，则确定所述待分配订单的类型为第三类型，若否，则确定所述待分配订单的类型为第四类型，根据该配送运力的已指派订单、所述待分配订单、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
可选地，所述匹配度确定模块202，当该配送运力有未完成的订单时，根据该配送运力的已指派订单，确定该配送运力的原有配送路径，根据该配送运力的已指派订单以及所述待分配订单进行路径规划，确定该配送运力的更新配送路径，根据所述原有配送路径、所述更新配送路径、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，当该配送运力没有未完成的订单时，根据该配送运力当前所在位置、所述待分配订单的任务点位置、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
可选地，所述概率确定模块204，根据该配送运力的基本信息，从预先划分的各配送区域中，确定该配送运力所属的配送区域，根据任务点落入所述配送区域内的已指派订单的数量、任务点落入所述配送区域内待分配订单的数量、属于所述配送区域的各配送运力的配送状态，确定所述配送区域的区域信息，根据该配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的运力特征，将该配送运力的运力特征、该配送运力的基本信息、所述配送区域的区域信息以及所述待分配订单的订单信息，输入预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率。
可选地，所述分配模块206，根据该配送运力的类型、该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值，针对每个配送运力，根据该配送运力与所述待分配订单的匹配度、该配送运力的接单概率、该配送运力的得分，确定所述待分配订单与该配送运力的得分，根据确定出的所述待分配订单分别与各配送运力的得分，对所述待分配订单进行分配。
可选地，所述分配模块206，判断该配送运力的类型是否为指定类型，若该配送运力的类型是指定类型，根据预设的第一分数，确定该配送运力的能力评价值，若该配送运力的类型不是指定类型，则根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值。
可选地，所述分配模块206，根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，对各配送运力进行排序，判断在所述排序中该配送运力是否落入指定范围；若是，根据预设的第二分数，确定该配送运力的能力评价值；若否，根据预设的第三分数，确定该配送运力的能力评价值。
本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述图1提供的订单分配方法。
基于图1所示的订单分配方法，本说明书实施例还提出了图6所示的电子设备的示意结构图。如图6，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述图1所述的订单分配方法。
当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)，例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA)，就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字***“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的***、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体地，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、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。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本说明书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，本说明书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。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于***实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
确定待分配订单；
针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型；
根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率；所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的；
根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
2.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，确定该配送运力与该待分配订单的匹配度，具体包括：
根据所述待分配订单的下单时间，确定所述待分配订单等待配送运力接单的等待时长；
判断确定出的等待时长是否大于预设的阈值；若是，则确定所述待分配订单的类型为第三类型；否则，则确定所述待分配订单的类型为第四类型；
根据该配送运力的已指派订单、所述待分配订单、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
3.如权利要求2所述的订单分配方法，其特征在于，根据该配送运力的已指派订单、所述待分配订单、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，具体包括：
当该配送运力有未完成的订单时，根据该配送运力的已指派订单，确定该配送运力的原有配送路径，根据该配送运力的已指派订单以及所述待分配订单进行路径规划，确定该配送运力的更新配送路径，根据所述原有配送路径、所述更新配送路径、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度；
当该配送运力没有未完成的订单时，根据该配送运力当前所在位置、所述待分配订单的任务点位置、该配送运力的类型以及所述待分配订单的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度。
4.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，具体包括：
根据该配送运力的基本信息，从预先划分的各配送区域中，确定该配送运力所属的配送区域；
根据任务点落入所述配送区域内的已指派订单的数量、任务点落入所述配送区域内待分配订单的数量、属于所述配送区域的各配送运力的配送状态，确定所述配送区域的区域信息；
根据该配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的运力特征；
将该配送运力的运力特征、该配送运力的基本信息、所述配送区域的区域信息以及所述待分配订单的订单信息，输入预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率。
5.如权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，根据所述每个配送运力分别与所述待分配订单的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配，具体包括：
根据该配送运力的类型、该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值；
针对每个配送运力，根据该配送运力与所述待分配订单的匹配度、该配送运力的接单概率、该配送运力的得分，确定所述待分配订单与该配送运力的得分；
根据确定出的所述待分配订单分别与各配送运力的得分，对所述待分配订单进行分配。
6.如权利要求5所述的订单分配方法，其特征在于，根据该配送运力的类型、该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值，具体包括：
判断该配送运力的类型是否为指定类型；
若该配送运力的类型是指定类型，根据预设的第一分数，确定该配送运力的能力评价值；
若该配送运力的类型不是指定类型，则根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值。
7.如权利要求6所述的订单分配方法，其特征在于，根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，确定该配送运力的能力评价值，具体包括：
根据该配送运力的历史行为数据以及其他配送运力的历史行为数据，对各配送运力进行排序；
判断在所述排序中该配送运力是否落入指定范围；若是，根据预设的第二分数，确定该配送运力的能力评价值；若否，根据预设的第三分数，确定该配送运力的能力评价值。
8.一种订单分配装置，其特征在于，所述装置包括：
数据确定模块，确定待分配订单；
匹配度确定模块，针对每个配送运力，根据该配送运力的类型，确定该配送运力与所述待分配订单的匹配度，其中配送运力的类型至少包括第一类型以及第二类型；
概率确定模块，根据该配送运力的基本信息以及所述待分配订单的订单信息，通过预先训练的接单意愿预估模型，确定该配送运力接受所述待分配订单的接单概率，所述接单意愿预估模型是预先根据不同类型的配送运力的历史行为数据训练得到的；
分配模块，根据所述待分配订单分别与所述每个配送运力的匹配度、所述每个配送运力的接单概率以及所述每个配送运力的基本信息，对所述待分配订单进行分配。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一所述的订单分配方法。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1-7任一所述的订单分配方法。
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