【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流包裹分包技术，具体涉及一种跨境物流快递订单打包组合的优化方法。
技术介绍
1、跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体，通过电子商务平台达成交易、进行电子支付结算，并通过跨境电商物流及异地仓储送达商品，从而完成交易的一种国际商业活动。跨境物流运输涉及不同的国家和地区以及海关，例如，产品的生产地在北半球，销售及使用地在南半球，运输过程中还存在中转仓库，相比一般同一地区生产及销售，跨境物流运输流程更复杂，时间更长。
2、传统的跨境物流运输对于快递的打包组合通过工作人员的经验，具有较强的主观性、依赖性。人力资源有限，随着快递业务的扩张，仓库需要处理更多的订单。基于人的经验很难实现高效的扩展，可能需要额外的人力资源投入。此外，人工打包需要一定的时间，特别是在高峰期或大规模订单时，人工经验可能无法满足快速处理订单的需求。这可能导致物流效率低下和延迟送达，不能够满足客户的需求。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的跨境物流快递订单打包组合的优化方法解决了现有技术采用人工经验确定打包组合存在效率低的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：
3、提供一种跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其包括步骤：
4、s1、获取物流仓库的物流订单管理数据库中所有未打包订单的订单信息和目的地尾程派送时效表；
5、s2、根据跨境电商物流的全段时效中的国内揽收时效和尾程时效，确定货物在国内仓
6、s3、根据订单信息，提取收件人邮编相同的订单；
7、s4、根据提取的订单数量及得到最大可合并包裹数量的计算时间和物流代价，确定最大可合并包裹数量；
8、s5、根据最大可合并包裹数量和提取的订单的到达国内仓库时间，将提取的订单拆分为若干可打包组合；
9、s6、以订单到达国内仓库时间早于出库时间为判断原则，对可打包组合进行拆分，以形成满足判断原则的组合作为最终的打包组合。
10、进一步地，所述步骤s2进一步包括：
11、s21、根据订单信息中收件人邮编，读取尾程时效表内对应目的地的尾程派送时效 t3；
12、s22、采用订单释放给寄件人时间 st、到达国内仓库时间 at之差得到国内揽收时效 t1= at- st；
13、s23、根据尾程时效 t5和国内揽收时效 t1，计算货物在国内仓库操作时效 t2：
14、。
15、上述技术方案的有益效果为：本方案通过计算快递的物流过程中各段的时间，反推出国内仓库操作时效，对包裹打包时效进行约束，提高快递物流效率，保证了消费者的满意度。
16、进一步地，所述步骤s4进一步包括：
17、s41、获取最大可合并包裹数量的初始范围，计算得到初始范围中每个最大可合并包裹数量的计算时间和物流代价：
18、
19、
20、其中，为最大可合并包裹数量，；和为对应的物流代价和计算时间； s为提取的订单数量； e为自然对数；
21、s42、根据物流代价，计算物流代价变化率，并选取小于预设阈值的物流代价变化率对应的最大可合并包裹数量，物流代价变化率的表达式为：
22、
23、其中，为对应的物流代价变化率；和分别为和对应的物流代价；
24、s43、对选取的多个最大可合并包裹数量进行升序排序，并依次选取最大可合并包裹数量对应的计算时间确定时间梯度：
25、
26、其中，为对应的时间梯度；和分别为和对应的计算时间；
27、s44、采用第一个大于梯度阈值的对应的作为最终的最大可合并包裹数量。
28、上述技术方案的有益效果为：本方案创造性地提出了快速预测包裹组合方法计算时间和物流代价的公式，以此来推导出一个符合实际的最大可合并包裹数量，有利于包裹的快速分包组合，提高物流效率。
29、进一步地，计算时间和物流代价对应的数学模型的构建方法包括：
30、s411、分别测试若干不同快递数量下最大可合并包裹数量在初始范围中每个值对应的计算时间和物流代价；
31、s412、s412、快递数量与计算时间和物流代价的线性关系及最大可合并包裹数量与计算时间和物流代价的指数关系，构建计算时间和物流代价的初始数学模型：
32、，
33、其中， a、 b、 c、 d、 f和 g分别为待定系数；
34、s413、采用 python的 curve_ fit曲线拟合，确定待定系数 a、 b、 c、 d、 f和 g的取值范围，作为遗传算法决策变量的上下界；
35、s414、采用遗传算法迭代得到待定系数 a、 b、 c、 d、 f和 g的最优解42.0001、0.66302365、0.39056821、2.01350926×10-9、1.56610251和0.23979978；
36、s415、根据待定系数 a、 b、 c、 d、 f和 g的最优解，得到计算时间和物流代价的最终数学模型。
37、上述技术方案的有益效果为：利用遗传算法求出计算时间和物流代价的初始数学模型的公式系数，确立了快速预测包裹组合方法计算时间和物流代价的公式，有利于选择一个合适的最大可合并包裹数量，更加客观严谨。
38、进一步地，采用遗传算法进行迭代运算时的目标函数包括物流代价的目标函数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：
3.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：
4.根据权利要求3所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，计算时间和物流代价对应的数学模型的构建方法包括：
5.根据权利要求4所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，采用遗传算法进行迭代运算时的目标函数包括物流代价的目标函数和计算时间的目标函数，表达式分别为：
6.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，在步骤S5中，对提取的订单数量按其对应的订单的到达国内仓库时间进行升序排序，并依次对相邻的最大可合并包裹数量个订单划分为一个可打包组合，直至将提取的订单划分完成。
7.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，步骤S6进一步包括：
8.根据权利要求1-7任一所述
...【技术特征摘要】
1.跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，所述步骤s2进一步包括：
3.根据权利要求1所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，所述步骤s4进一步包括：
4.根据权利要求3所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，计算时间和物流代价对应的数学模型的构建方法包括：
5.根据权利要求4所述的跨境物流快递订单打包组合的优化方法，其特征在于，采用遗传算法进行迭代运算时的目标函数包括物流代价的目标函数和计算时间的目标函数，表达式分别为：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：张斌，朱梅姿，刘淏旸，倪佳俐，
申请(专利权)人：上海交通大学四川研究院，
类型：发明
国别省市：
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