一种基于智能设备的云配送任务处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理领域，公开了一种基于智能设备的云配送任务处理方法及系统，用于提高燃气瓶配送的效率。方法包括：对多个待处理配送订单进行订单信息提取，得到目标订单信息，并将目标订单信息输入第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点；进行主成分关系分析，得到主成分关系分析结果并进行订单划分，得到多个配送订单集合；构建站点智能体并进行订单负载分析，得到订单负载数据，并获取燃气瓶状态监控数据；根据订单负载数据和燃气瓶状态监控数据进行配送站点筛选，生成多个第二燃气瓶配送站点，并构建第二配送站点分布模型；进行配送路径优化，生成目标云配送任务处理结果。生成目标云配送任务处理结果。生成目标云配送任务处理结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能设备的云配送任务处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于智能设备的云配送任务处理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着数字化和智能化技术的飞速发展，物流配送行业也面临着新的挑战和机遇。在传统物流配送中，燃气瓶配送作为一种特殊的配送任务，涉及到燃气安全、配送效率等方面的问题，对配送服务提出了更高的要求。
[0003]传统的燃气瓶配送通常由人工操作和调度，存在着配送效率低、成本高、资源浪费等问题。为了提高燃气瓶配送的效率和质量，以及实现更加智能化和便捷化的配送服务，基于智能设备的云配送任务处理方法应运而生。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于智能设备的云配送任务处理方法及系统，用于提高燃气瓶配送的效率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于智能设备的云配送任务处理方法，所述基于智能设备的云配送任务处理方法包括：基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务订单查询，得到多个待处理配送订单；对所述多个待处理配送订单进行订单信息提取，得到每个待处理配送订单的目标订单信息，并将所述目标订单信息输入预置的第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点；对所述目标订单信息进行主成分关系分析，得到主成分关系分析结果，并根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合；构建每个第一燃气瓶配送站点的站点智能体，并根据所述多个配送订单集合对所述站点智能体进行订单负载分析，得到每个站点智能体的订单负载数据，并通过预置的智能设备获取每个站点智能体的燃气瓶状态监控数据；根据所述订单负载数据和所述燃气瓶状态监控数据对每个站点智能体进行配送站点筛选，生成多个第二燃气瓶配送站点，并构建所述多个第二燃气瓶配送站点对应的第二配送站点分布模型；对所述第二配送站点分布模型进行配送路径优化，生成目标云配送任务处理结果。
[0006]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，所述基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务订单查询，得到多个待处理配送订单，包括：
基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务解析和任务拆分，得到多个子云配送任务；对所述多个子云配送任务进行任务数据解析，得到多个第一订单数据，并对所述多个第一订单数据进行特征数据处理，得到多个第二订单数据；将所述多个第二订单数据输入预置的订单分析模型进行订单取消概率预测，得到每个第二订单数据的取消概率值；根据所述取消概率值和预置概率预置，对所述第二订单数据进行订单分类，得到多个待处理配送订单。
[0007]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述对所述多个待处理配送订单进行订单信息提取，得到每个待处理配送订单的目标订单信息，并将所述目标订单信息输入预置的第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点，包括：设置订单配送位置对应的第一标识字段，并设置订单优先级对应的第二标识字段；对所述多个待处理配送订单与所述第一标识字段进行字段匹配，得到每个待处理配送订单的第一字段匹配结果，并对所述多个待处理配送订单与所述第二标识字段进行字段匹配，得到每个待处理配送订单的第二字段匹配结果；根据每个待处理配送订单的第一字段匹配结果和第二字段匹配结果生成对应的目标订单信息；通过所述云配送管理平台对所述燃气瓶云配送任务进行订单区域划分，得到目标订单区域，并获取所述目标订单区域中的多个第一燃气瓶配送站点，以及根据所述多个第一燃气瓶配送站点构建对应的第一配送站点分布模型根据所述目标订单信息中的订单配送位置生成第一站点匹配规则，以及根据所述目标订单信息中的订单优先级生成第二站点匹配规则；根据所述第一站点匹配规则和所述第二站点匹配规则，对所述第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点。
[0008]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述对所述目标订单信息进行主成分关系分析，得到主成分关系分析结果，并根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合，包括：对所述燃气瓶云配送任务进行任务特征提取，得到多个任务特征，并对所述目标订单信息进行订单特征提取，得到多个订单特征；对所述多个任务特征进行特征映射，得到多个第一特征映射值，并对所述多个订单特征进行特征映射，得到多个第二特征映射值；构建所述多个第一特征映射值和所述多个第二特征映射值的协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行特征降维和主成分提取，得到主成分关系分析结果；根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合。
[0009]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述构建每个第一燃气瓶配送站点的站点智能体，并根据所述多个配送订单集合对所述站点智能体进行订单负载
分析，得到每个站点智能体的订单负载数据，并通过预置的智能设备获取每个站点智能体的燃气瓶状态监控数据，包括：构建每个第一燃气瓶配送站点的站点智能体，得到多个站点智能体；基于预设的流量平衡模型，对所述多个配送订单集合进行订单量分析，得到订单量分析数据；基于所述订单量分析数据分别计算所述站点智能体的订单配置数据；根据所述订单配置数据对所述站点智能体进行订单负载分析，得到每个站点智能体的订单负载数据；通过预置的智能设备获取每个站点智能体的燃气瓶状态监控数据，其中，所述燃气瓶状态监控数据包括燃气瓶的存量、使用情况及剩余容量。
[0010]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述根据所述订单负载数据和所述燃气瓶状态监控数据对每个站点智能体进行配送站点筛选，生成多个第二燃气瓶配送站点，并构建所述多个第二燃气瓶配送站点对应的第二配送站点分布模型，包括：对所述订单负载数据进行向量编码，得到每个站点智能体的第一编码向量；对所述燃气瓶状态监控数据进行向量转换，得到每个站点智能体的第二编码向量；对所述第一编码向量和所述第二编码向量进行向量融合，得到每个站点智能体的目标编码向量；将所述目标编码向量输入预置的智能体分析网络进行网络参数计算，得到目标参数数据；根据所述目标参数数据对所述站点智能体进行筛选，得到配送站点筛选结果，并根据所述配送站点筛选结果，生成多个第二燃气瓶配送站点；通过所述多个第二燃气瓶配送站点对所述第一配送站点分布模型进行分布更新，生成对应的第二配送站点分布模型。
[0011]结合第一方面，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述对所述第二配送站点分布模型进行配送路径优化，生成目标云配送任务处理结果，包括：获取所述第二配送站点分布模型中的多个分布节点和多个分布边，并根据所述多个分布节点和所述多个分布边设置路径约束条件；根据所述路径约束条件，对初始路径图分析模型进行参数优化，得到目标路径图分析模型；通过所述目标路径图分析模型对所述第二配送站点分布模型进行最优路径规划，得到最优路径本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能设备的云配送任务处理方法，其特征在于，所述基于智能设备的云配送任务处理方法包括：基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务订单查询，得到多个待处理配送订单；对所述多个待处理配送订单进行订单信息提取，得到每个待处理配送订单的目标订单信息，并将所述目标订单信息输入预置的第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点；对所述目标订单信息进行主成分关系分析，得到主成分关系分析结果，并根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合；构建每个第一燃气瓶配送站点的站点智能体，并根据所述多个配送订单集合对所述站点智能体进行订单负载分析，得到每个站点智能体的订单负载数据，并通过预置的智能设备获取每个站点智能体的燃气瓶状态监控数据；根据所述订单负载数据和所述燃气瓶状态监控数据对每个站点智能体进行配送站点筛选，生成多个第二燃气瓶配送站点，并构建所述多个第二燃气瓶配送站点对应的第二配送站点分布模型；对所述第二配送站点分布模型进行配送路径优化，生成目标云配送任务处理结果。2.根据权利要求1所述的基于智能设备的云配送任务处理方法，其特征在于，所述基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务订单查询，得到多个待处理配送订单，包括：基于预置的云配送管理平台获取燃气瓶云配送任务，并对所述燃气瓶云配送任务进行任务解析和任务拆分，得到多个子云配送任务；对所述多个子云配送任务进行任务数据解析，得到多个第一订单数据，并对所述多个第一订单数据进行特征数据处理，得到多个第二订单数据；将所述多个第二订单数据输入预置的订单分析模型进行订单取消概率预测，得到每个第二订单数据的取消概率值；根据所述取消概率值和预置概率预置，对所述第二订单数据进行订单分类，得到多个待处理配送订单。3.根据权利要求1所述的基于智能设备的云配送任务处理方法，其特征在于，所述对所述多个待处理配送订单进行订单信息提取，得到每个待处理配送订单的目标订单信息，并将所述目标订单信息输入预置的第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点，包括：设置订单配送位置对应的第一标识字段，并设置订单优先级对应的第二标识字段；对所述多个待处理配送订单与所述第一标识字段进行字段匹配，得到每个待处理配送订单的第一字段匹配结果，并对所述多个待处理配送订单与所述第二标识字段进行字段匹配，得到每个待处理配送订单的第二字段匹配结果；根据每个待处理配送订单的第一字段匹配结果和第二字段匹配结果生成对应的目标订单信息；通过所述云配送管理平台对所述燃气瓶云配送任务进行订单区域划分，得到目标订单
区域，并获取所述目标订单区域中的多个第一燃气瓶配送站点，以及根据所述多个第一燃气瓶配送站点构建对应的第一配送站点分布模型根据所述目标订单信息中的订单配送位置生成第一站点匹配规则，以及根据所述目标订单信息中的订单优先级生成第二站点匹配规则；根据所述第一站点匹配规则和所述第二站点匹配规则，对所述第一配送站点分布模型进行配送站点关联匹配，得到多个第一燃气瓶配送站点。4.根据权利要求1所述的基于智能设备的云配送任务处理方法，其特征在于，所述对所述目标订单信息进行主成分关系分析，得到主成分关系分析结果，并根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合，包括：对所述燃气瓶云配送任务进行任务特征提取，得到多个任务特征，并对所述目标订单信息进行订单特征提取，得到多个订单特征；对所述多个任务特征进行特征映射，得到多个第一特征映射值，并对所述多个订单特征进行特征映射，得到多个第二特征映射值；构建所述多个第一特征映射值和所述多个第二特征映射值的协方差矩阵，并对所述协方差矩阵进行特征降维和主成分提取，得到主成分关系分析结果；根据所述主成分关系分析结果对所述多个第一燃气瓶配送站点进行订单划分，得到多个配送订单集合。5.根据权利要求1所述的基于智能设备的云配送任务处理方法，其特征在于，所述构建每个第一燃气瓶配送站点的站点智能...

【专利技术属性】
技术研发人员：龙明录，李斌，李涛，
申请(专利权)人：深圳市兰洋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：