用于对象分派的方法、装置、设备和可读介质与流程

本公开的示例实施例总体涉及计算机，并且更具体地，涉及用于对象分派的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术：

1、随着互联网技术的不断发展，利用数据分析和优化方法来改进派送系统已经成为一种趋势。在进行派送过程的优化时的成本测算与方案输出时缺乏综合性，仅仅关注部分成本因素，忽视了诸如时效、货损、距离等综合因素的影响。

技术实现思路

1、在本公开的第一方面，提供一种用于对象分派的方法。该方法包括：在对至少一个对象执行派送的场景下，确定与对象派送成本相关的第一优化目标、针对对象派送的第一约束条件、与对象派送的派送路线相关联的第一决策变量以及与对象派送的效率相关联的模型输入参数；利用经训练的机器学习模型，根据第一优化目标，基于第一决策变量和模型输入参数，确定满足第一约束条件的针对至少一个对象的派送方式以及派送路线；确定与附加成本相关的第二优化目标、针对对象数目的第二约束条件、以及与对象数目相关的第二决策变量；以及将第二优化目标、第二约束条件、第二决策变量、模型输入参数提供给机器学习模型，来确定针对至少一个对象的派送方式或派送路线的更新或保留，以获得针对至少一个对象的目标派送方式和目标派送路线。

2、在本公开的第二方面，提供一种用于对象分派的装置。该装置包括：确定模块，被配置为在对至少一个对象执行派送的场景下，确定与对象派送成本相关的第一优化目标、针对对象派送的第一约束条件、与对象派送的派送路线相关联的第一决策变量以及与对象派送的效率相关联的模型输入参数；利用模块，被配置为利用经训练的机器学习模型，根据第一优化目标，基于第一决策变量和模型输入参数，确定满足第一约束条件的针对至少一个对象的派送方式以及派送路线；执行模块，被配置为确定与附加成本相关的第二优化目标、针对对象数目的第二约束条件、以及与对象数目相关的第二决策变量；以及更新模块，被配置为将第二优化目标、第二约束条件、第二决策变量、模型输入参数提供给机器学习模型，来确定针对至少一个对象的派送方式或派送路线的更新或保留，以获得针对至少一个对象的目标派送方式和目标派送路线。

3、在本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括至少一个处理单元；以及至少一个存储器，至少一个存储器被耦合到至少一个处理单元并且存储用于由至少一个处理单元执行的指令，指令在由至少一个处理单元执行时使电子设备执行本公开第一方面的方法。

4、在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其可由处理器执行以执行根据本公开的第一方面的方法。

5、在本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，其中所述计算机可执行指令可被处理器执行以执行根据本公开的第一方面的方法。

6、应当理解，技术实现要素：部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键特征或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述而变得容易理解。

技术特征：

1.一种用于对象分派的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中针对所述至少一个对象的派送方式包括第一派送方式或第二派送方式，所述第一派送方式指示由第一级对象管理中心直接派送给第三级对象管理中心，所述第二派送方式指示从所述第一级对象管理中心、经由第二级对象管理之后派送给所述第三级对象管理中心。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一优化目标包括以下至少一项：

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一约束条件包括以下至少一项：第一时效约束条件、第二时效约束条件，

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一约束条件还包括以下至少一项：第一距离约束条件、第二距离约束条件，

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一约束条件还包括以下至少一项：第一容量约束条件、第二容量约束条件，

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一约束条件还包括以下至少一项：必要性约束条件、正确性约束条件，

8.根据权利要求1所述的方法，其中与对象派送的派送路线相关联的所述第一决策变量包括以下至少一项：

9.根据权利要求8所述的方法，其中确定针对所述至少一个对象的派送方式以及派送路线还包括：

10.根据权利要求8所述的方法，其中所述对象管理中心的关联关系包括：在第一派送方式下第三级对象管理中心与第一级对象管理中心的关联关系，或者在第二派送方式下第三级对象管理中心与第二级对象管理中心的关联关系。

11.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二优化目标包括所述第一优化目标以及最大化额外节省成本，

12.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二约束条件包括所述第一约束条件以及第一对象的数量约束条件，

13.根据权利要求1所述的方法，其中所述第二决策变量包括所述第一决策变量以及第一对象的数量，其中所述第一对象指示采用第一派送方式进行派送并且具有与第一级对象管理中心相关联的待支付的派送成本的对象。

14.根据权利要求1所述的方法，其中所述模型输入参数包括以下至少一项：

15.一种用于对象分派的装置，包括：

16.一种电子设备，包括：

17.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行以实现根据权利要求1至14任一项所述的方法。

18.一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，其中所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现根据权利要求1至14中任一项所述的方法。

技术总结本公开的实施例提供用于对象分派的方法、装置、设备和可读介质。该方法包括：在对至少一个对象执行派送的场景下，确定与对象派送相关的第一优化目标、第一约束条件、第一决策变量以及模型输入参数；利用机器学习模型，根据第一优化目标，基于第一决策变量和模型输入参数，确定满足第一约束条件的针对至少一个对象的派送方式以及派送路线；确定与附加成本相关的第二优化目标、针对对象数目的第二约束条件、以及与对象数目相关的第二决策变量；将第二优化目标、第二约束条件、第二决策变量、模型输入参数提供给机器学习模型，来确定针对至少一个对象的派送方式或派送路线的更新或保留，以获得针对至少一个对象的目标派送方式和目标派送路线。技术研发人员：雷伍江,盛佳涛,庄晓天,赵焜海,马子椠,张铮,马庆辉受保护的技术使用者：北京京东远升科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2