配送任务的调度方法及系统

技术领域

本发明涉及通信领域，具体涉及一种配送任务的调度方法及系统。

背景技术

现有技术中，随着网络订单的兴起，很多物品都能够通过网络订单的方式进行配送。具体实现时，生成与网络订单相对应的配送任务，并针对配送任务分配合适的配送资源，从而完成配送。由于实际场景中涉及到大量的配送任务一级配送资源，因此，需要对配送任务和/或配送资源进行合理调度，从而确保配送任务能够分配到适宜的配送资源。

在传统方式中，通常根据各个配送资源已分配的任务数量确定是否继续为该配送资源分配任务。例如，针对各个配送资源设置最大配送数量，当配送资源的已分配任务数量达到该最大配送数量时，则不再为该配送资源继续分配任务。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，上述方式至少存在如下缺陷：针对各个配送资源设置的最大配送数量的数值相同，而不同订单中的订单物品的配送难易程度不同，且各个配送资源的配送能力也存在差异，因此，针对各个配送资源设置相同的最大配送数量的任务调度方式无法实现订单与配送资源之间的精准匹配，可能出现配送资源的配送能力与配送任务不匹配的问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的配送任务的调度方法及系统。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种配送任务的调度方法，包括：

获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，以及，获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类；

根据所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

若是，将所述待调度的目标配送任务分配给所述待调度的目标配送资源。

可选地，所述根据所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配包括：

将所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息输入预先训练得到的配送能力模型；

获取所述配送能力模型输出的配送结果预估值，根据所述配送结果预估值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述配送结果预估值包括：配送成功概率值、配送超时概率值、破损概率值和/或改派概率值。

可选地，所述方法执行之前，进一步包括：

获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息；

根据所述各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，生成对应的训练样本集；

根据所述配送结果信息，对所述训练样本集进行标注，并根据标注后的训练样本集训练所述配送能力模型。

可选地，所述方法执行之前，进一步包括：

针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为所述待调度的目标配送资源；和/或，

针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为所述待调度的目标配送任务。

可选地，所述针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为所述待调度的目标配送资源包括：根据预设的组合关系集合，将待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送资源筛选为所述待调度的目标配送资源；和/或，

所述针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为所述待调度的目标配送任务包括：根据所述预设的组合关系集合，将各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送任务筛选为所述待调度的目标配送任务。

可选地，所述方法执行之前，进一步包括：

获取各个配送资源在各个历史波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息，以确定对应于各个历史配送波次的物品组合关系；

获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务的配送结果信息，根据所述配送结果信息，将所述对应于各个历史波次的物品组合关系确定为互斥类关系或非互斥类关系；

根据已确定的互斥类关系或非互斥类关系，生成所述预设的组合关系集合；

其中，所述配送波次为所述配送资源从一个空载状态到下一个空载状态的期间；并且，所述物品组合关系包括：物品的各种属性之间的组合关系，具体包括：温度属性之间的组合关系、材质属性之间的组合关系、和/或种类属性之间的组合关系。

可选地，所述配送结果信息包括：超时信息、改派信息和/或物品破损信息。

可选地，所述根据所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配具体包括：

获取根据所述待调度的目标配送资源的历史配送数据设置的配送限额值，结合所述配送限额值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述待调度的目标配送资源的历史配送数据包括：平均配送时长、累计超时率、载具类型信息和/或累计改派率。

可选地，所述获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息包括：

获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品标识；

根据各个订单物品的物品标识，查询预设的物品数据库，根据查询结果确定待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品数据库用于记录与各个物品标识相对应的物品属性信息；

其中，所述物品属性信息进一步包括：物品温度信息、物品材质信息、和/或物品时效信息。

可选地，当判断出所述目标配送资源的配送能力与所述待调度的目标配送任务不匹配时，向所述目标配送资源发送波次触发指令，以使所述目标配送资源启动本轮配送波次。

根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种配送任务的调度系统，包括：

获取模块，适于获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，以及，获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类；

匹配模块，适于根据所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

调度模块，适于当判断出所述目标配送资源的配送能力与所述待调度的目标配送任务匹配时，将所述待调度的目标配送任务分配给所述待调度的目标配送资源。

可选地，所述匹配模块具体适于：

将所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息输入预先训练得到的配送能力模型；

获取所述配送能力模型输出的配送结果预估值，根据所述配送结果预估值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述配送结果预估值包括：配送成功概率值、配送超时概率值、破损概率值和/或改派概率值。

可选地，所述系统进一步包括：

训练模块，适于获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息；根据所述各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，生成对应的训练样本集；根据所述配送结果信息，对所述训练样本集进行标注，并根据标注后的训练样本集训练所述配送能力模型。

可选地，所述获取模块进一步适于：

针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为所述待调度的目标配送资源；和/或，

针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为所述待调度的目标配送任务。

可选地，所述获取模块进一步适于：根据预设的组合关系集合，将待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送资源筛选为所述待调度的目标配送资源；和/或，根据所述预设的组合关系集合，将各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送任务筛选为所述待调度的目标配送任务。

可选地，所述获取模块进一步适于：

获取各个配送资源在各个历史波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息，以确定对应于各个历史配送波次的物品组合关系；

获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务的配送结果信息，根据所述配送结果信息，将所述对应于各个历史波次的物品组合关系确定为互斥类关系或非互斥类关系；

根据已确定的互斥类关系或非互斥类关系，生成所述预设的组合关系集合；

其中，所述配送波次为所述配送资源从一个空载状态到下一个空载状态的期间；并且，所述物品组合关系包括：物品的各种属性之间的组合关系，具体包括：温度属性之间的组合关系、材质属性之间的组合关系、和/或种类属性之间的组合关系。

可选地，所述配送结果信息包括：超时信息、改派信息和/或物品破损信息。

可选地，所述匹配模块具体适于：

获取根据所述待调度的目标配送资源的历史配送数据设置的配送限额值，结合所述配送限额值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述待调度的目标配送资源的历史配送数据包括：平均配送时长、累计超时率、载具类型信息和/或累计改派率。

可选地，所述获取模块具体适于：

获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品标识；

根据各个订单物品的物品标识，查询预设的物品数据库，根据查询结果确定待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品数据库用于记录与各个物品标识相对应的物品属性信息；

其中，所述物品属性信息进一步包括：物品温度信息、物品材质信息、和/或物品时效信息。

可选地，当判断出所述目标配送资源的配送能力与所述待调度的目标配送任务不匹配时，所述调度模块进一步适于：向所述目标配送资源发送波次触发指令，以使所述目标配送资源启动本轮配送波次。

根据本发明实施例的又一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述配送任务的调度方法对应的操作。

根据本发明实施例的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述配送任务的调度方法对应的操作。

在本发明实施例提供的配送任务的调度方法及系统中，能够根据待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配，进而根据判断结果确定是否将待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源。由此可见，该方式侧重于从订单物品的粒度，分别获取目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，从而根据各个订单物品的物品属性信息判断是否超出配送资源的配送能力上限。由于订单物品的物品属性信息能够描述物品的重量、体积等特征，从而能够更加精准地判断将当前待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源后能否成功配送，进而避免配送资源的配送能力与配送任务不匹配的问题。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明实施例的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明实施例的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的配送任务的调度方法的流程图；

图2示出了本发明另一实施例提供的配送任务的调度方法的流程图；

图3示出了本发明实施例提供的配送任务的调度系统的结构示意图；

图4示出了本发明实施例提供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发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了本发明实施例提供的配送任务的调度方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S110：获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，以及，获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类。

其中，待调度的目标配送任务是指：尚未分配配送资源的配送任务，具体可以为一个或多个待分配配送资源的配送任务。其中，一个配送任务对应于一个或多个网络订单，每个网络订单中包含至少一个订单物品。相应的，待调度的目标配送资源是指：等待分配配送任务的配送资源，具体可以为一个或多个等待分配配送任务的配送资源。其中，等待分配配送任务的配送资源可能为空载状态(即尚未接收到任何配送任务)，也可能是已接收到至少一个配送任务，但尚未触发新一轮的配送波次(即尚未达到满载状态)的配送资源。其中，配送波次是指：配送资源从一个空载状态到下一个空载状态的期间。本实施例既可以针对配送任务进行调度，也可以针对配送资源进行调度，还可以同时针对配送任务以及配送资源进行双向调度，本发明不限定具体实现方式。

具体的，分别针对待调度的目标配送任务中的各个订单物品，以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品，获取各个订单物品的物品属性信息。其中，物品属性信息用于描述该订单物品的特征，具体包括多个维度的信息，例如，包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类。其中，凡是能够描述物品特征的信息均可作为物品属性信息，本发明不限定物品属性信息的具体内涵。

步骤S120：根据待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。

其中，待调度的目标配送资源的待配送任务是指：已分配给目标配送资源、但尚未完成配送的配送任务，即：目标配送资源在当前配送波次内已分配的配送任务。例如，假设目标配送资源在一个配送波次内通常能够配送三至五个配送任务，目前已分配给该目标配送资源的待配送任务包括：任务1、以及任务2，且待调度的目标配送任务为任务3。相应的，需要根据任务1、任务2、以及任务3中包含的各个订单物品的物品属性信息来判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。

具体判断时，可以计算任务1、任务2、以及任务3中包含的各个订单物品的体积总和，判断体积总和是否大于目标配送资源的体积承载上限；还可以计算任务1、任务2、以及任务3中包含的各个订单物品的重量总和，判断重量总和是否大于目标配送资源的重量承载上限。除了从体积维度、重量维度进行判断外，还可以从物品属性信息的其他属性维度进行判断，本发明对具体细节不作限定。

另外，除了通过计算总和的方式进行判断之外，还可以通过预先训练的模型进行判断，本发明对具体判断方式不作限定。

步骤S130：若是，将待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源。

若判断出目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务匹配，说明目标配送资源有能力在规定时间内完成目标配送任务的配送，因而将待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源。反之，若判断出目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务不匹配，则需要为目标配送任务重新寻找配送资源。

由此可见，该方式侧重于从订单物品的粒度，分别获取目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，从而根据各个订单物品的物品属性信息判断是否超出配送资源的配送能力上限。由于订单物品的物品属性信息能够描述物品的重量、体积等特征，从而能够更加精准地判断将当前待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源后能否成功配送，进而避免配送资源的配送能力与配送任务不匹配的问题。

图2示出了本发明另一个实施例提供的配送任务的调度方法的流程图。

如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S200：根据各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息，训练配送能力模型。

其中，该配送能力模型用于评估配送资源的配送能力，通常是指配送资源在一个配送波次内的承载能力。具体的，根据历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息生成训练样本集，并根据配送结果信息对训练样本集进行标注，以根据标注后的训练样本集得到该配送能力模型。

具体实施时，首先，获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息。其中，配送资源可以为骑手(具体通过骑手使用的终端设备进行标识)、无人驾驶设备、送货机器人等。由于每个配送资源需要往复执行多个配送波次，因此，需要获取每个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务的情况。其中，配送波次为配送资源从一个空载状态到下一个空载状态的期间。由于配送资源的承载能力有限，因此，每当配送资源完成上一轮配送波次之后，成为空载状态，并开始逐步接收新的配送任务，直至达到满载状态后开始针对本轮配送波次中的配送任务进行配送，直至全部配送完毕后再次成为空载状态，则本轮配送波次结束，开始转入下一轮配送波次，以此类推。由于一个配送波次内的多个配送任务共同承载在配送资源的载具之内，因此，通过一个配送波次内的各个配送任务中的各个订单物品的情况能够准确描述配送资源在一个配送波次内的承载能力。

具体的，需要针对每个历史配送波次，获取该配送波次中完成的各个配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息。其中，一个配送波次内可能包含多个配送任务(每个配送任务对应于至少一个网络订单)，且每个配送任务中可能包含多个订单物品，因此，需要分别针对该配送波次中的每个配送任务及其中的每个订单物品，获取该订单物品的物品属性信息以及配送结果信息。其中，物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、物品种类、物品温度、物品时效以及物品材质等。具体的，可以结合订单物品的SKU(StockKeepingUnit，库存量单位)信息来确定各个属性维度。

另外，配送结果信息既可以是每一个配送任务的结果信息，也可以进一步细化到每个订单物品的结果信息。具体的，配送结果信息包括：超时信息、改派信息和/或物品破损信息。其中，超时信息和改派信息可以是以配送任务为描述粒度，破品破损信息则既可以以配送任务为描述粒度，也可以以单个订单物品为描述粒度。

然后，根据各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，生成对应的训练样本集。其中，根据一个配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息构建一条样本特征信息。例如，假设一个配送波次内包含3个配送任务，且配送任务1中包含订单物品1、订单物品2；配送任务2中包含订单物品3、订单物品4；配送任务3中包含订单物品5，相应的，根据订单物品1、订单物品2、订单物品3、订单物品4以及订单物品5的物品属性信息，构建一条样本特征信息。由此可见，每条样本特征信息用于描述一个配送波次内的全部订单物品的属性状态。相应的，训练样本集中包含多条样本特征信息。

最后，根据配送结果信息，对训练样本集进行标注，并根据标注后的训练样本集训练配送能力模型。其中，配送结果信息主要是对应于一个配送波次中的各个配送任务的，相应的，基于该配送波次中的各个配送任务的超时或改派情况对上述得到的样本特征信息进行标注，以得到各个样本特征信息的标注结果。其中，标注结果包括：关于超时维度的结果、关于改派维度的结果以及关于破损维度的结果，其中，破损维度的结果可以细化到出现破损的单个订单物品。例如，仍以上例为例，假设配送任务1按时送达，配送任务2也按时送达，但配送任务3超时，则需要针对上述准时或超时的结果进行标注。另外，假设订单物品2出现破损，则需要进一步针对上述破损结果进行标注。

当然，具体标注时，也可以仅针对准时或超时的结果进行标注，而不针对破损结果进行标注，本发明对具体的标注维度不作限定。标注维度越丰富，模型的识别功能也越丰富。例如，通过对破损结果进行标注，能够在后续的预测过程中预测目标配送任务中的订单物品与目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品组合配送时出现破损的概率，当破损概率高时，则提示目标配送任务与该目标配送资源的配送能力不匹配，从而确保订单物品的完好性。另外，为了准确预测破损概率，在标注阶段，还可以进一步针对同一个配送波次内的各个订单物品之间的组合关系进行标注，从而便于挖掘各种物品组合关系下的破损概率。其中，物品组合关系包括：物品的各种属性之间的组合关系，具体包括：温度属性之间的组合关系、材质属性之间的组合关系、和/或种类属性之间的组合关系等。

由此可见，训练样本集中的样本特征信息可以从不同角度进行构建及标注，从而便于全面评估配送资源的配送能力，具体包括超时角度、破损角度等。另外，训练样本集中的样本特征信息旨在反映各个订单物品的物品属性信息，从而细化到每个订单物品的属性特征，与单纯通过配送任务的数量进行描述的方式相比，能够准确描述一个配送波次内的订单物品的承载情况，进而精准刻画配送资源的配送能力。具体实施时，配送能力模型可以选用xgboost分类模型等，本发明对模型的具体类型不作限定。

步骤S210：从任务调度维度和/或资源调度维度，筛选出待调度的目标配送任务以及待调度的目标配送资源。

其中，本申请实施例的应用场景可以为多种，在第一种应用场景中，从任务调度维度，为各个配送任务匹配对应的配送资源；在第二种应用场景中，从资源调度维度，为各个配送资源匹配对应的配送任务。相应的，在第一种应用场景中，针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为待调度的目标配送资源。其中，当目标配送资源为多个时，可以分别判断各个目标配送资源的配送能力是否与目标配送任务匹配，并根据判断结果判断最终承接该目标配送任务的配送资源。在第二种应用场景中，针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为待调度的目标配送任务。

另外，发明人在实现本发明的过程中发现，多个订单物品组合配送时，可能存在部分订单物品容易破损而不适宜同时配送的问题，例如，冷冻物品和热饮类物品若同时配送则可能导致物品变质，因此，需要在调度过程中避免上述问题。为此，在本实施例中，可以根据预设的组合关系集合进行配送任务或配送资源的调度。其中，该组合关系集合用于记录物品之间适宜组合的关系(即非互斥类关系)或不适宜组合的关系(即互斥类关系)。相应的，在针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为待调度的目标配送资源时，根据该预设的组合关系集合，将待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息与待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送资源筛选为待调度的目标配送资源。具体的，分别获取各个候选配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，将其与待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息进行组合，判断是否存在互斥关系，将不存在互斥关系的候选配送资源筛选为待调度的目标配送资源。

同理，在针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为待调度的目标配送任务时，根据预设的组合关系集合，将各个订单物品的物品属性信息与待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送任务筛选为待调度的目标配送任务。具体的，分别获取各个候选配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，将其与待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息进行组合，判断是否存在互斥关系，将不存在互斥关系的候选配送任务筛选为待调度的目标配送任务。

上述的组合关系集合可以通过多种方式生成，例如，可以根据接收到的用户反馈数据进行创建并扩充。又如，还可以根据各个配送资源在各个历史波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息确定。相应的，本实施例进一步包括以下操作：首先，获取各个配送资源在各个历史波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息，以确定对应于各个历史配送波次的物品组合关系；然后，获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务的配送结果信息，根据配送结果信息，将对应于各个历史波次的物品组合关系确定为互斥类关系或非互斥类关系；最后，根据已确定的互斥类关系或非互斥类关系，生成预设的组合关系集合。其中，物品组合关系包括：物品的各种属性之间的组合关系，具体包括：温度属性之间的组合关系、材质属性之间的组合关系、和/或种类属性之间的组合关系。由此可见，在上述方式中，记录各个历史配送波次中的物品组合关系，并根据配送结果中包含的超时类信息或破损类信息筛选出不适宜组合的物品组合关系作为互斥类关系，从而在后续的调度过程中规避因物品组合不当而造成的破损情况。

步骤S220：获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，以及，获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类。

其中，待调度的目标配送任务中的各个订单物品可以根据订单数据记录获取，各个订单物品的物品属性信息可以通过预设的物品数据库获取。例如，先根据订单数据记录获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品标识；再根据各个订单物品的物品标识，查询预设的物品数据库，根据查询结果确定待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息。其中，物品数据库用于记录与各个物品标识相对应的物品属性信息，具体可通过订单物品的SKU信息作为物品标识，并在数据库中分别记录与各个SKU信息相对应的物品属性信息。其中，物品属性信息除包括物品重量、物品体积、以及物品种类外，还可以进一步包括：物品温度信息、物品材质信息、和/或物品时效信息。其中，物品温度信息用于指示是否需要冷冻或保温，物品材质信息用于判断是否能够承受压叠以及是否容易破损，物品时效信息用于判断订单的最迟送达时间。

另外，需要获取待调度的目标配送资源的待配送任务，具体可通过查询各个目标配送资源对应的任务分配记录实现。其中，待调度的目标配送资源的待配送任务是指：在本轮配送波次中已分配的、且尚未送达的任务。相应的，通过查询上述的物品数据库获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息。

步骤S230：根据待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。

具体的，利用已训练得到的配送能力模型进行判断：将待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息输入预先训练得到的配送能力模型；获取配送能力模型输出的配送结果预估值，根据配送结果预估值判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。其中，配送结果预估值包括：配送成功概率值、配送超时概率值、破损概率值和/或改派概率值。具体的，配送结果预估值可以为分别对应于不同的结果维度的数值，相应的，分别针对每个结果维度设置对应的维度阈值，并根据各个结果维度的数值与其维度阈值之间的比较结果判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。或者，配送结果预估值也可以是针对不同的结果维度的数值进行加权后得到的一个数值，从而仅设置一个单一阈值即可判断，本发明对具体细节不作限定。

具体的，将待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息都作为输入参数输入预先训练得到的配送能力模型，根据模型输出的配送结果预估值与预设阈值之间的比较结果来判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配。例如，假设待调度的目标配送任务包括订单物品A、订单物品B；待调度的目标配送资源的待配送任务有两个，分别为包含订单物品C的第一待配送任务，以及包含订单物品D、订单物品E的第二待配送任务。相应的，根据订单物品A、订单物品B、订单物品C、订单物品D、以及订单物品E的物品属性信息得到模型的输入信息。由此可见，模型的输入信息能够准确而全面地反映将目标配送任务分配给目标配送资源后，目标配送资源的全部待配送任务中的各个订单物品的属性特征，从而结合全部待配送任务中的各个订单物品的重量、体积等内容进行判断。例如，当配送结果预估值为超时概率值时，将超时概率值与预设的超时概率阈值进行比较，若超时概率值低于预设的超时概率阈值，则说明目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务匹配。

另外，在判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配时，还可以进一步结合根据待调度的目标配送资源的历史配送数据设置的配送限额值进行判断。其中，配送限额值可以为配送资源在一个配送波次内能够承载的配送任务的数量上限值，每个配送资源的配送限额值可以不同。具体的，每个配送资源的配送限额值可以根据该配送资源的历史配送数据设置，例如，历史配送数量较多、配送速度较快的配送资源的配送限额值较大。另外，配送限额值也可以进一步根据配送资源的载具类型确定，例如，载具尺寸越大、材质越坚固的配送限额值越大。相应的，获取根据待调度的目标配送资源的历史配送数据设置的配送限额值，结合该配送限额值判断目标配送资源的配送能力是否与待调度的目标配送任务匹配；其中，待调度的目标配送资源的历史配送数据包括：平均配送时长、累计超时率、载具类型信息和/或累计改派率。具体实施时，可以在配送能力模型的训练过程中引入配送限额值这一参数信息，相应的，在本步骤中，直接将目标配送资源的配送限额值也作为输入信息输入配送能力模型即可。

步骤S240：若是，将待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源。

若判断出目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务匹配，说明目标配送资源有能力在规定时间内完成目标配送任务的配送，因而将待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源。反之，若判断出目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务不匹配，则需要为目标配送任务重新寻找配送资源。例如，当判断出目标配送资源的配送能力与待调度的目标配送任务不匹配时，向目标配送资源发送波次触发指令(即提示骑手离店并配送)，以使目标配送资源启动本轮配送波次。

在本申请的一个具体示例中，应用于商超类调度业务，由于商超商品种类繁多，物件大小差异较大。因此，在并单时，若仅根据上述的配送限额值和当前背单能力并不能很好地表现出骑士当前的负载。通过将输入信息精细化到每个订单物品的属性特征，能够精准地刻画骑士当前背单压力，从而判断是否可以继续追单还是提醒骑士离店。与传统的基于订单维度的预测方式(即预测目标为上述的配送限额值)相比，本申请精细考虑了订单物品的类别、体积、重量等因素，以及骑士载具的承载能力等信息，因而调度结果更加可靠。通过试验数据可知，本示例采用本申请中的调度方案之后，订单的改派率从之前的8.07％降低到了6.81％，订单超时率从之前的0.24％降低到了0.18％，改进效果显著。

由此可见，该方式侧重于从订单物品的粒度，分别获取目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，从而根据各个订单物品的物品属性信息判断是否超出配送资源的配送能力上限。该方式通过更精细维度的特征描述配送资源的承载能力。由于订单物品的物品属性信息能够描述物品的重量、体积等特征，从而能够更加精准地判断将当前待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源后能否成功配送，进而避免配送资源的配送能力与配送任务不匹配的问题。并且，该方式通过预先分析物品之间的组合关系，能够从物品组合关系的角度进行调度，从而避免不宜组合的物品同时配送时所导致的破损情况，能够进一步降低破损率。

图3示出了本发明又一实施例提供的一种配送任务的调度系统的结构示意图，如图3所示，该调度系统包括：

获取模块31，适于获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，以及，获取待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品属性信息包括以下中的至少一个：物品重量、物品体积、以及物品种类；

匹配模块32，适于根据所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、以及所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

调度模块33，适于当判断出所述目标配送资源的配送能力与所述待调度的目标配送任务匹配时，将所述待调度的目标配送任务分配给所述待调度的目标配送资源。

可选的，所述匹配模块具体适于：

将所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息、所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息输入预先训练得到的配送能力模型；

获取所述配送能力模型输出的配送结果预估值，根据所述配送结果预估值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述配送结果预估值包括：配送成功概率值、配送超时概率值、破损概率值和/或改派概率值。

可选的，所述系统进一步包括：

训练模块，适于获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息；根据所述各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息，生成对应的训练样本集；根据所述配送结果信息，对所述训练样本集进行标注，并根据标注后的训练样本集训练所述配送能力模型。

可选的，所述获取模块进一步适于：

针对待调度的目标配送任务，从多个候选配送资源中筛选至少一个配送资源作为所述待调度的目标配送资源；和/或，

针对待调度的目标配送资源，从多个候选配送任务中筛选至少一个配送任务作为所述待调度的目标配送任务。

可选的，所述获取模块进一步适于：根据预设的组合关系集合，将待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送资源筛选为所述待调度的目标配送资源；和/或，根据所述预设的组合关系集合，将各个订单物品的物品属性信息与所述待调度的目标配送资源的待配送任务中的各个订单物品的物品属性信息之间不存在互斥关系的候选配送任务筛选为所述待调度的目标配送任务。

可选的，所述获取模块进一步适于：

获取各个配送资源在各个历史波次中完成的配送任务中的各个订单物品的物品属性信息以及配送结果信息，以确定对应于各个历史配送波次的物品组合关系；

获取各个配送资源在各个历史配送波次中完成的配送任务的配送结果信息，根据所述配送结果信息，将所述对应于各个历史波次的物品组合关系确定为互斥类关系或非互斥类关系；

根据已确定的互斥类关系或非互斥类关系，生成所述预设的组合关系集合；

其中，所述配送波次为所述配送资源从一个空载状态到下一个空载状态的期间；并且，所述物品组合关系包括：物品的各种属性之间的组合关系，具体包括：温度属性之间的组合关系、材质属性之间的组合关系、和/或种类属性之间的组合关系。

可选的，所述配送结果信息包括：超时信息、改派信息和/或物品破损信息。

可选的，所述匹配模块具体适于：

获取根据所述待调度的目标配送资源的历史配送数据设置的配送限额值，结合所述配送限额值判断所述目标配送资源的配送能力是否与所述待调度的目标配送任务匹配；

其中，所述待调度的目标配送资源的历史配送数据包括：平均配送时长、累计超时率、载具类型信息和/或累计改派率。

可选的，所述获取模块具体适于：

获取待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品标识；

根据各个订单物品的物品标识，查询预设的物品数据库，根据查询结果确定待调度的目标配送任务中的各个订单物品的物品属性信息；其中，所述物品数据库用于记录与各个物品标识相对应的物品属性信息；

其中，所述物品属性信息进一步包括：物品温度信息、物品材质信息、和/或物品时效信息。

可选的，当判断出所述目标配送资源的配送能力与所述待调度的目标配送任务不匹配时，所述调度模块进一步适于：向所述目标配送资源发送波次触发指令，以使所述目标配送资源启动本轮配送波次。

由于订单物品的物品属性信息能够描述物品的重量、体积等特征，从而能够更加精准地判断将当前待调度的目标配送任务分配给待调度的目标配送资源后能否成功配送，进而避免配送资源的配送能力与配送任务不匹配的问题。

本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的配送任务的调度方法。

可执行指令具体可以用于使得处理器执行上述方法中的各项操作。

图4示出了本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。

如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。

其中：处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述用于配送任务的调度方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序410具体可以用于使得处理器402执行上述方法中的各项操作。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明实施例的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明实施例的较佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明实施例并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明实施例还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明实施例的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明实施例进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明实施例可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。