物品运输方法、装置、电子设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及物品运输方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

随着互联网技术的发展和电商时代的到来，出现了越来越多的网上购物平台。用户可以通过浏览网上购物平台的网页来选取物品。目前，网上购物平台通常是选择仓库附近的运输车辆进行货物运输。

然而，当采用上述方式时，通常会存在以下技术问题：

第一，选择附近的车辆进行货物运输，通常未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输，造成运输资源的浪费；

第二，通常未提前规划运输路线，导致所选择的运输路线可能存在拥堵的情况，造成物品的运输时间较长。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了物品运输方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品运输方法，该方法包括：获取用户提交的订单信息，其中，上述订单信息包括物品名称组、物品数量组、物品重量组和物品体积组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品数量组中的物品数量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品重量组中的物品重量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品体积组中的物品体积；获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组，其中，上述车辆信息组中的车辆信息包括载重量和车辆长宽高属性值；基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组；基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息；获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集；基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

在一些实施例中，所述确定所述物品体积向量和所述车辆属性值向量组中的每个车辆属性值向量的匹配值，包括：

对所述物品体积向量中的每一维度下的数据和所述车辆属性值向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的物品体积向量和翻转后的车辆属性值向量；

通过如下公式，确定所述物品体积向量和所述车辆属性值向量的匹配值：

其中，S表示匹配值，i表示所述翻转后的物品体积向量所包括的维度的序号或所述翻转后的车辆属性值向量所包括的维度下的数据的序号，n表示所述翻转后的物品体积向量所包括的维度的数量或所述翻转后的车辆属性值向量所包括的维度下的数据的数量，A

在一些实施例中，所述对所述归一化路径评分值组中的每个归一化路径评分值、与所述归一化路径评分值对应的距离值、与所述归一化路径评分值对应的归一化时间路径评分值组中的每个归一化时间路径评分值和与所述归一化时间路径评分值对应的归一化时间评分值进行评分处理以生成运输路径评分值，包括：

通过如下公式，生成运输路径评分值：

其中，W表示运输路径评分值，e表示所述归一化路径评分值，d表示所述距离值，K表示所述归一化路径评分值组所包括的归一化路径评分值的数量，t表示所述归一化路径评分值组所包括的归一化路径评分值的序号，θ

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品运输装置，装置包括：第一获取单元，被配置成获取用户提交的订单信息，其中，上述订单信息包括物品名称组、物品数量组、物品重量组和物品体积组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品数量组中的物品数量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品重量组中的物品重量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品体积组中的物品体积；第二获取单元，被配置成获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组，其中，上述车辆信息组中的车辆信息包括载重量和车辆长宽高属性值；选择单元，被配置成基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组；第一生成单元，被配置成基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息；第三获取单元，被配置成获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集；第二生成单元，被配置成基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，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上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品运输方法，避免了因不满足运输需求而反复调度车辆，减少了运输资源的浪费。具体来说，造成运输资源浪费的原因在于：选择仓库附近的车辆进行货物运输，未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输，造成运输资源的浪费。基于此，本公开的一些实施例的物品运输方法，首先，获取用户提交的订单信息。由此，可以初步了解物品的运输总质量和物品体积，为后续选择合适的运输车辆提供了数据支持。接着，获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。由此，可以为选择出合适的运输车辆提供了数据支持。其次，基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。由此，可以初步选择出满足运输需求的车辆信息。然后，基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息。由此，可以选择车载空间与订单信息匹配的运输车辆。再然后，获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集。最后，基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。从而，解决了未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输的问题。进而，减少了运输资源的浪费。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的一些实施例的物品运输方法的一个应用场景的示意图；

图2是根据本公开的物品运输方法的一些实施例的流程图；

图3是根据本公开的物品运输方法的另一些实施例的流程图；

图4是根据本公开的物品运输方法的又一些实施例的流程图；

图5是根据本公开的物品运输装置的一些实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

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。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1是根据本公开一些实施例的物品运输方法的应用场景的一个示意图。

在图1的应用场景中，首先，计算设备101可以获取用户提交的订单信息102。其中，上述订单信息102包括物品名称组1021、物品数量组1022、物品重量组1023和物品体积组1024，上述物品名称组1021中的物品名称对应上述物品数量组1022中的物品数量，上述物品名称组1021中的物品名称对应上述物品重量组1023中的物品重量，上述物品名称组1021中的物品名称对应上述物品体积组1024中的物品体积。接着，计算设备101可以获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组103。其中，上述车辆信息组103中的车辆信息包括载重量和车辆长宽高属性值。其次，计算设备101可以基于上述订单信息102包括的物品重量组1023中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组103中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组104。然后，计算设备101可以基于上述备选车辆信息组104包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息102包括的物品体积组1024和物品数量组1022，生成目标车辆信息105。再然后，计算设备101可以获取时间信息集106和对应上述时间信息集106的路径信息集107。最后，计算设备101可以基于上述时间信息集106、上述路径信息集107和上述目标车辆信息105，生成运输车辆路径信息表108。

需要说明的是，上述计算设备101可以是硬件，也可以是软件。当计算设备为硬件时，可以实现成多个服务器或终端设备组成的分布式集群，也可以实现成单个服务器或单个终端设备。当计算设备体现为软件时，可以安装在上述所列举的硬件设备中。其可以实现成例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的计算设备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计算设备。

继续参考图2，示出了根据本公开的物品运输方法的一些实施例的流程200。该方法可以由图1中的计算设备101来执行。该物品运输方法，包括以下步骤：

步骤201，获取用户提交的订单信息。

在一些实施例中，物品运输方法的执行主体(例如，图1所示的计算设备101)可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取用户提交的订单信息。其中，上述订单信息可以包括物品名称组、物品数量组、物品重量组和物品体积组。上述物品名称组中的物品名称对应上述物品数量组中的物品数量。上述物品名称组中的物品名称对应上述物品重量组中的物品重量。上述物品名称组中的物品名称对应上述物品体积组中的物品体积。这里，物品重量组中的物品重量可以是指单位物品的质量，单位为kg。这里，物品体积组中的物品体积可以是单位物品的体积，单位为m

作为示例，订单信息可以是：

{[电视机，15台，20kg，0.25m

[饮水机，10台，15kg，0.3m

[空调，5台，20kg，0.4m

[冰箱，2台，25kg，0.5m

[微波炉，1台，10kg，0.2m

其中，上述订单信息包括的物品名称组为：[电视机，饮水机，空调，冰箱，微波炉]；物品数量组为：[15台，10台，5台，2台，1台]；物品重量组为：[20kg，15kg，20kg，25kg，10kg]；物品体积组为：[0.25m

步骤202，获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。其中，上述车辆信息组中的车辆信息可以包括载重量和车辆长宽高属性值。这里，车辆长宽高属性值可以是指车辆载货空间的长宽高属性值，单位为米(m)。这里，车辆信息组中的车辆信息还可以包括：车辆名称。

作为示例，车辆信息组可以是：

{[A车，600kg，(3m，1.5m，2m)]；

[B车，550kg，(3m，1.5m，1.5m)]；

[C车，650kg，(3m，2m，2m)]；

[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]；

[E车，700kg，(3.2m，1.8m，2m)]}。

步骤203，基于订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从车辆信息组中选择载重量大于等于各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。

在一些实施例中，首先，上述执行主体可以将上述订单信息包括的物品重量组中的每个物品重量和对应上述物品重量的物品数量进行相乘处理以生成乘积值，得到乘积值组。接着，将上述乘积值组中的各个乘积值进行相加处理以生成各个物品重量的总和。最后，上述执行主体可以从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。

作为示例，上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和为：15*20+10*15+5*20+2*25+1*10＝610kg。上述车辆信息组可以是：{[A车，600kg，(3m，1.5m，2m)]；[B车，550kg，(3m，1.5m，1.5m)]；[C车，650kg，(3m，2m，2m)]；[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]；[E车，700kg，(3.2m，1.8m，2m)]}。从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和“610kg”的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组：{[C车，650kg，(3m，2m，2m)]；[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]；[E车，700kg，(3.2m，1.8m，2m)]}。

步骤204，基于备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息。

在一些实施例中，首先，上述执行主体可以确定上述备选车辆信息组包括的每个车辆长宽高属性值对应的车载容积，得到车载容积组。接着，可以确定上述订单信息包括的物品体积组中的各个物品体积的体积总量。然后，上述执行主体可以从上述车载容积组中选择大于等于上述体积总量的车载容积作为备选车载容积，得到备选车载容积组。再然后，可以确定备选车载容积组中的每个备选车载容积和上述体积总量的差值，得到差值组。最后，可以将差值组中差值最小的差值所对应的备选车辆信息确定为目标车辆信息。

作为示例，步骤203所示例的备选车辆信息组中的备选车辆信息[C车，650kg，(3m，2m，2m)]所包括的车辆长宽高属性值(3m，2m，2m)对应的车载容积为：12m

步骤205，获取时间信息集和对应时间信息集的路径信息集。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式从设备终端获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集。这里，时间信息集中的时间信息可以是指某个时间段的时间属性名以及和上述时间属性名对应的时间评分值，例如，时间信息可以是“[9点-10点)，8分”。这里，时间评分值可以表征该时间段的道路拥堵程度，评分值越高，道路拥堵程度越低(总分为10分)。这里，路径信息集中的路径信息可以包括但不限于以下至少一项：路径名称，路径长度。这里，时间属性名可以是指某个时间段的名称。这里，路径名称可以表征主路线的名称。

作为示例，时间信息集可以是：{[7点-8点)，5分}；{[8点-9点)，5分}；{[9点-10点)，8分}；{[10点-11点)，7分}；{[11点-12点)，6分}；{[12点-13点)，8分}；{[13点-14点)，7分}；{[14点-15点)，8分}；{[15点-16点)，9分}；{[16点-17点)，8分}；{[17点-18点)，7分}；{[18点-19点)，6分}；{[19点-20点)，5分}；{[20点-21点)，6分}。路径信息集可以是：{[QQ路，5km]；[SS路，6km]；[GG路5.5km]；[YY路，5.2km]}。

步骤206，基于时间信息集、路径信息集和目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

在一些实施例中，首先，上述执行主体可以从上述路径信息集中选择路径长度最短的路径信息作为目标路径信息。然后，再从时间信息集中选择时间评分值大于等于预定阈值的时间信息作为目标时间信息，得到目标时间信息组。接着，可以建立空表。再然后，可以将目标车辆信息与目标路径信息以及目标时间信息组中的每个目标时间信息进行组合处理以生成三元组，得到三元组集。最后，可以将上述三元组集中的每个三元组输入至上述空表中以生成运输车辆路径信息表。这里，对于预定阈值的设定，不作限制。

作为示例，首先，上述执行主体可以从步骤205所示例的路径信息集中选择路径长度最短的路径信息[QQ路，5km]作为目标路径信息。然后，可以从步骤205所示例的时间信息集中选择时间评分值大于等于预定阈值“8分”的时间信息作为目标时间信息，得到目标时间信息组“{[9点-10点)，8分}；{[12点-13点)，8分}；{[14点-15点)，8分}；{[15点-16点)，9分}；{[16点-17点)，8分}”。接着，可以建立空表。再然后，可以将目标车辆信息“[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]”与目标路径信息[QQ路，5km]以及目标时间信息组中的每个目标时间信息进行组合处理以生成三元组，得到三元组集：

{[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]-[QQ路，5km]-{[9点-10点)，8分}}；

{[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]-[QQ路，5km]-{[12点-13点)，8分}}；

{[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]-[QQ路，5km]-{[14点-15点)，8分}}；

{[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]-[QQ路，5km]-{[15点-16点)，9分}}；

{[D车，610kg，(3m，1.8m，2m)]-[QQ路，5km]-{[16点-17点)，8分}}。

最后，可以将上述三元组集中的每个三元组输入至上述空表中以生成运输车辆路径信息表：

可选地，将上述运输车辆路径信息表发送至具有显示功能的显示设备以进行显示。

可选地，基于上述运输车辆路径信息表，控制与上述显示设备通信连接的车辆调度设备进行路径规划。

作为示例，可以将运输车辆路径信息表发送至显示设备“001”进行显示。控制与上述显示设备“001”通信连接的车辆调度设备“002”选择运输车辆路径信息表中时间评分值“9”对应的时间信息，调动车辆D，以及将时间评分值“9”对应的时间信息推荐给待出发的车辆D。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的物品运输方法，避免了因不满足运输需求而反复调度车辆，减少了运输资源的浪费。具体来说，造成运输资源浪费的原因在于：选择仓库附近的车辆进行货物运输，未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输，造成运输资源的浪费。基于此，本公开的一些实施例的物品运输方法，首先，获取用户提交的订单信息。由此，可以初步了解物品的运输总质量和物品体积，为后续选择合适的运输车辆提供了数据支持。接着，获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。由此，可以为选择出合适的运输车辆提供了数据支持。其次，基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。由此，可以初步选择出满足运输需求的车辆信息。然后，基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息。由此，可以选择车载空间与订单信息匹配的运输车辆。再然后，获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集。最后，基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。从而，解决了未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输的问题。进而，减少了运输资源的浪费。

进一步参考图3，示出了根据本公开的物品运输方法的另一些实施例的流程300。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该物品运输方法，包括以下步骤：

步骤301，获取用户提交的订单信息。

步骤302，获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。

步骤303，基于订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从车辆信息组中选择载重量大于等于各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。

在一些实施例中，步骤301-303的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-203，在此不再赘述。

步骤304，对备选车辆信息组包括的每个车辆长宽高属性值进行向量化处理以生成车辆属性值向量，得到车辆属性值向量组。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过独热编码的方式对上述备选车辆信息组包括的每个车辆长宽高属性值进行向量化处理以生成车辆属性值向量，得到车辆属性值向量组。

步骤305，将物品体积组中的每个物品体积和对应物品体积的物品数量的乘积值确定为物品单位体积总量，得到物品单位体积总量组。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述物品体积组中的每个物品体积和对应上述物品体积的物品数量的乘积值确定为物品单位体积总量，得到物品单位体积总量组。

作为示例，上述物品体积组可以是[0.25m

步骤306，将物品单位体积总量组中各个物品单位体积总量的和确定为物品总体积。

在一些实施例中，上述执行主体可以将上述物品单位体积总量组中各个物品单位体积总量的和确定为物品总体积。

作为示例，可以将物品单位体积总量组“3.75m

步骤307，对物品总体积进行向量化处理以生成物品体积向量。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过独热编码的方式对上述物品总体积进行向量化处理以生成物品体积向量。

步骤308，确定物品体积向量和车辆属性值向量组中的每个车辆属性值向量的匹配值，得到匹配值组。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下步骤确定上述物品体积向量和上述车辆属性值向量组中的每个车辆属性值向量的匹配值，得到匹配值组：

第一步，对上述物品体积向量中的每一维度下的数据和上述车辆属性值向量中的每一维度下的数据分别进行翻转处理以生成翻转后的物品体积向量和翻转后的车辆属性值向量。例如，物品体积向量可以是[00001]。可以对上述物品体积向量进行翻转处理以生成翻转后的物品体积向量[11110]。

第二步，通过如下公式，确定上述物品体积向量和上述车辆属性值向量的匹配值：

其中，S表示匹配值，i表示上述翻转后的物品体积向量所包括的维度的序号或上述翻转后的车辆属性值向量所包括的维度下的数据的序号。n表示上述翻转后的物品体积向量所包括的维度的数量或上述翻转后的车辆属性值向量所包括的维度下的数据的数量。A

步骤308中的公式及其相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题“通常未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输，造成运输资源的浪费”。造成运输资源浪费的因素往往如下：通常未考虑附近车辆的载重量和车载空间是否能满足运输需求，导致需要反复调度车辆进行运输。如果解决了上述因素，就能达到减少运输资源浪费的效果。为了达到这一效果，本公开通过确定上述物品体积向量和上述车辆属性值向量组中的每个车辆属性值向量的匹配值。由此，可以选择出满足运输需求的车辆。例如，表征物品体积的向量和与表征A车辆的车辆属性值向量的匹配值是0.8，表征物品体积的向量和与表征B车辆的车辆属性值向量的匹配值是0.9，则优先考虑B车辆作为运输车辆。从而，避免了反复调度车辆，减少了运输资源的浪费。

步骤309，获取时间信息集和对应时间信息集的路径信息集。

步骤310，基于时间信息集、路径信息集和目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

在一些实施例中，步骤309-310的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤205-206，在此不再赘述。

从图3可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图3对应的一些实施例中的物品运输方法的流程300确定了上述物品体积向量和上述车辆属性值向量组中的每个车辆属性值向量的匹配值。由此，可以选择出满足运输需求的车辆。例如，表征物品体积的向量和与表征A车辆的车辆属性值向量的匹配值是0.8，表征物品体积的向量和与表征B车辆的车辆属性值向量的匹配值是0.9，则优先考虑B车辆作为运输车辆。从而，避免了反复调度车辆，减少了运输资源的浪费。

进一步参考图4，示出了根据本公开的物品运输方法的又一些实施例的流程400。该方法可以由图1的计算设备101来执行。该物品运输方法，包括以下步骤：

步骤401，获取用户提交的订单信息。

步骤402，获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组。

步骤403，基于订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从车辆信息组中选择载重量大于等于各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组。

步骤404，基于备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息。

步骤405，获取时间信息集和对应时间信息集的路径信息集。

在一些实施例中，步骤401-405的具体实现方式及所带来的技术效果可以参考图2对应的那些实施例中的步骤201-205，在此不再赘述。

步骤406，从路径信息集中选择符合预设条件的路径信息所包括的路径评分值、时间路径评分值组和距离值，得到路径评分值组、时间路径评分值组集和距离值组。

在一些实施例中，上述时间信息集中的时间信息包括时间属性名、对应上述时间属性名的时间评分值，上述路径信息集中的路径信息包括路线属性名、对应上述路线属性名的路径评分值、与上述路线属性名对应的距离值和时间路径评分值组，上述时间路径评分值组中的时间路径评分值对应上述时间信息集中的时间信息。上述执行主体可以从上述路径信息集中选择符合预设条件的路径信息所包括的路径评分值、时间路径评分值组和距离值，得到路径评分值组、时间路径评分值组集和距离值组。这里，预设条件可以是“路径信息包括的路径评分值大于等于8分”。这里，路线属性名可以是指路线的名称。这里，路径评分值可以表征路线的状态，路径评分值越高，表明路线的状态越好，便于车辆行驶。这里，时间路径评分值可以表征不同时间段的路线的拥堵程度，状态值越大，表明拥堵程度越低。

作为示例，路径信息集可以是：

{[A路，路径评分值：8分，4km]-[时间路径评分值组为：7分，8分，8分，9分，7分，6分]}；这里，第1个7分表示7点-9点的时间路径评分值，第2个8分表示9点-11点的时间路径评分值，第3个8分表示11点-13点的时间路径评分值，第4个9分表示13点-15点的时间路径评分值，第5个7分表示15点-17点的路径评分值，第6个6分表示17点-19点的路径评分值；

{[B路，路径评分值：9分，5km]-[时间路径评分值组为：6分，8分，8分，9分，8分，8分]}；

{[C路，路径评分值：7分，3.5km]-[时间路径评分值组为：7分，8分，9分，9分，7分，7分]}；

{[D路，路径评分值：10分，5km]-[时间路径评分值组为：6分，7分，8分，8分，7分，6分]}。

从上述路径信息集中选择符合预设条件“路径信息包括的路径评分值大于等于8分”的路径信息所包括的路径评分值、时间路径评分值组和距离值，得到路径评分值组“[8分，9分，10分]”、时间路径评分值组集{[7分，8分，8分，9分，7分，6分]；[6分，8分，8分，9分，8分，8分]；[6分，7分，8分，8分，7分，6分]}和距离值组[4km，5km，5km]。

步骤407，对路径评分值组中的每个路径评分值进行归一化处理以生成归一化路径评分值，得到归一化路径评分值组。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述路径评分值组中的每个路径评分值进行归一化处理以生成归一化路径评分值，得到归一化路径评分值组。

步骤408，对时间路径评分值组集中的每个时间路径评分值组，执行处理步骤。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述时间路径评分值组集中的每个时间路径评分值组，执行如下处理步骤：对上述时间路径评分值组中的每个时间路径评分值进行归一化处理以生成归一化时间路径评分值，得到归一化时间路径评分值组。

步骤409，对时间信息集包括的每个时间评分值进行归一化处理以生成归一化时间评分值，得到归一化时间评分值组。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述时间信息集包括的每个时间评分值进行归一化处理以生成归一化时间评分值，得到归一化时间评分值组。

步骤410，基于归一化路径评分值组、所生成的归一化时间路径评分值组、归一化时间评分值组和路径信息集包括的各个距离值，生成运输路径评分值组。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述归一化路径评分值组中的每个归一化路径评分值、与上述归一化路径评分值对应的距离值、与上述归一化路径评分值对应的归一化时间路径评分值组中的每个归一化时间路径评分值和与上述归一化时间路径评分值对应的归一化时间评分值进行评分处理以生成运输路径评分值，得到运输路径评分值组。

实践中，上述执行主体可以通过如下公式，生成运输路径评分值：

其中，W表示运输路径评分值。e表示上述归一化路径评分值，d表示上述距离值。K表示上述归一化路径评分值组所包括的归一化路径评分值的数量。t表示上述归一化路径评分值组所包括的归一化路径评分值的序号。θ

步骤407-410中的公式及其相关内容作为本公开的一个发明点，由此解决了背景技术提及的技术问题二“通常未提前规划运输路线，导致所选择的运输路线可能存在拥堵的情况，造成物品的运输时间较长”。造成物品的运输时间较长的因素往往如下：通常未提前规划运输路线，导致所选择的运输路线可能存在拥堵的情况。如果解决了上述因素，就能达到降低物品的运输时间的效果。为了达到这一效果，首先，从上述路径信息集中选择符合预设条件的路径信息所包括的路径评分值、时间路径评分值组和距离值，得到路径评分值组、时间路径评分值组集和距离值组。由此，排除了不符合预设条件的数据，减小了系统的工作量，从而提升了计算速率。其次，对各个评分值进行归一化处理，提高了计算结果的精确度。此外，上述公式加入时间路径评分值这一影响因素，主要是为了细分不同时间段内，道路的拥堵程度，时间路径评分值越高，道路的拥堵程度就越低，所得到的运输路径评分值就越高。由此，可以根据不同的时间段和路径信息建立合理的运输路径评分值。从而，可以使得运输车辆在道路拥堵时间段内，选择更加合适的路线，有助于节约物品的运输时间，提高物品的周转效率。

步骤411，基于运输路径评分值组、路径信息集和目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

在一些实施例中，上述执行主体可以通过以下步骤生成运输车辆路径信息表：

第一步，将上述目标车辆信息分别与上述路径信息集中的每个路径信息和对应上述路径信息的运输路径评分值进行组合处理以生成三元组，得到三元组集。

第二步，建立空表。

第三步，将上述三元组集中的各个三元组分别输入至上述空表中以生成运输车辆路径信息表。

从图4可以看出，与图2对应的一些实施例的描述相比，图4对应的一些实施例中的物品运输方法的流程400可以使得运输车辆在道路拥堵时间段内，选择更加合适的路线，有助于节约物品的运输时间，提高物品的周转效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种物品运输装置的一些实施例，这些装置实施例与图2上述的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，一些实施例的物品运输装置500包括：第一获取单元501、第二获取单元502、选择单元503、第一生成单元504、第三获取单元505和第二生成单元506。其中，第一获取单元501被配置成获取用户提交的订单信息，其中，上述订单信息包括物品名称组、物品数量组、物品重量组和物品体积组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品数量组中的物品数量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品重量组中的物品重量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品体积组中的物品体积；第二获取单元502被配置成获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组，其中，上述车辆信息组中的车辆信息包括载重量和车辆长宽高属性值；选择单元503被配置成基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组；第一生成单元504被配置成基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息；第三获取单元505被配置成获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集；第二生成单元506被配置成基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

可以理解的是，该装置500中记载的诸单元与参考图2描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置500及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备(例如图1中的计算设备101)600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)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装置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，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM603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。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图6中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，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，本公开的一些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。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上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、或半导体的系统、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。在本公开的一些实施例中，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系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。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电子设备执行时，使得该电子设备：获取用户提交的订单信息，其中，上述订单信息包括物品名称组、物品数量组、物品重量组和物品体积组，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品数量组中的物品数量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品重量组中的物品重量，上述物品名称组中的物品名称对应上述物品体积组中的物品体积；获取各个运输车辆的车辆信息，得到车辆信息组，其中，上述车辆信息组中的车辆信息包括载重量和车辆长宽高属性值；基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组；基于上述备选车辆信息组包括的各个车辆长宽高属性值与上述订单信息包括的物品体积组和物品数量组，生成目标车辆信息；获取时间信息集和对应上述时间信息集的路径信息集；基于上述时间信息集、上述路径信息集和上述目标车辆信息，生成运输车辆路径信息表。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中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获取单元、第二获取单元、选择单元、第一生成单元、第三获取单元和第二生成单元。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，选择单元还可以被描述为“基于上述订单信息包括的物品重量组中的各个物品重量的总和，从上述车辆信息组中选择载重量大于等于上述各个物品重量的总和的车辆信息作为备选车辆信息，得到备选车辆信息组的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

以上描述仅为本公开的一些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，本公开的实施例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。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(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。