【技术实现步骤摘要】
一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法
本专利技术属于物流
，涉及一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法。
技术介绍
随着互联网行业的快速发展，电子商务也由此进入了高速发展模式。近年，以天猫、京东为代表的电子商务平台，创造了巨大的交易额，2018年快递业务量突破500亿件。物流配送作为电子商务的基础属性也受到了前所未有的挑战，是各企业为提升平台水准，服务质量，必须攻克的领域。末端物流作为与用户体验最贴近的一环，配送的便利性，时效性，安全性都将成为用户评价一个电子商务平台的直接因素。传统的配送模式仍存在着时效性难以保证，交通压力大，配送人力物力短缺，处理突发事件能力弱等一系列问题。基于众包的概念，整合利用社会闲置配送资源是本文解决人力物力资源短缺的核心思想及途径。智能匹配模块采用K-means聚类算法对货物与骑手所在位置进行聚类分析，再通过遗传算法获得以全局路径最短为目标的近似最优解，其中路径信息通过调用百度地图的路径规划业务获取。顺风车配送模块充分利用了社会的闲置资源及顺路优势，如上下班的途中顺路进行配送，减轻了调度压力及交通压力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，本专利技术的有益效果是能够快速高效的获得以全局路径最短为目标的近似最优解。本专利技术所采用的技术方案是包括订单任务聚类分析和配送人员当前位置聚类分析。进一步，1)订单任务聚类分析：服务器端为所有待匹配的订单任务进行聚类分析，首先查询数据库获...
【技术保护点】
1.一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，其特征在于：包括订单任务聚类分析和配送人员当前位置聚类分析。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，其特征在于：包括订单任务聚类分析和配送人员当前位置聚类分析。
2.按照权利要求1所述一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，其特征在于：所述1)订单任务聚类分析：服务器端为所有待匹配的订单任务进行聚类分析，首先查询数据库获得所有待匹配订单任务的接收地址，调用百度地图API地址编码获得对应的经纬坐标，随机选取K个点作为初始聚类中心，遍历所有点得出与其欧几米德距离最...
【专利技术属性】
技术研发人员：周学权，张华，初佃辉，胡鑫，涂志莹，张小东，孟凡超，李春山，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：山东;37
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