一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。本发明专利技术实施例通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；通过至少一个处理器获取运力资源集合的状态数据和目标时刻运力资源集合的任务数据；至少一个处理器根据状态数据和任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数。通过上述方法，可以预先确定目标对象的处理信息，根据处理信息调整目标对象的配送参数，通过调整配送参数进而控制运力资源集合在目标时刻的实际任务量，防止目标时刻所述运力资源集合的实际任务量超过最大任务量，减小运力资源的配送压力，提高用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备
本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备。
技术介绍
随着外卖行业的不断发展，给生活带来了越来越多的便利。在外卖行业中运力资源起到了重要的作用，在一个时刻，一个运力资源集合的背单数量是有限的，其中，所述背单数量即运力资源已经从商户处取得并准备配送给用户的订单数量。当背单数量大于所述运力资源集合的背单数量阈值，超过了该运力资源集合的背单数量阈值的部分，由于超出了该运力资源集合的配送能力，可能会出现配送延迟等问题，造成用户体验较差，运力资源压力较大等问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种数据处理的方法、装置、可读存储介质和电子设备，能够减小运力资源配送压力，提高用户的使用体验。第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理的方法，该方法包括：接收来自于程序调用接口的信息处理请求；通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。优选地,所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数，具体包括：所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理方式；所述至少一个处理器根据所述处理方式调整所述目标对象的配送参数。优选地,所述通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据，具体包括：通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的实际任务量与最大任务量，以及获取所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。优选地,所述获取所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量，具体包括：将设定时间段内历史目标时刻的所述运力资源集合的历史接收任务量与历史配送任务量输入到预先训练的机器学习模型；通过所述机器学习模型确定所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。优选地,所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息，具体包括：所述至少一个处理器根据所述实际任务量与所述接收任务量的和值，确定所述和值与所述配送任务量的第一差值；所述至少一个处理器根据所述第一差值，确定所述第一差值与所述最大任务量的第二差值；所述至少一个处理器根据所述第二差值，确定所述第二差值与所述接收任务量的比值；所述至少一个处理器将所述比值确定为所述处理信息。优选地,所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理方式，具体包括：所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理信息范围，其中，所述处理信息范围为预先设置的；所述至少一个处理器根据所述处理信息范围确定对应的处理方式。优选地，所述根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数，具体包括：根据所述处理方式以及所述目标对象的等级，调整所述目标对象的配送参数，其中，所述目标对象的等级为预先设置的。优选地，所述配送参数包括配送时长、配送范围、以及配送资费中的至少一项。第二方面，本专利技术实施例提供了一种数据处理的装置，该装置包括：接收单元，用于接收来自于程序调用接口的信息处理请求；第一确定单元，用于通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；获取单元，用于通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；第二确定单元，用于所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；调整单元，用于所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；发送单元，用于通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面或第一方面任一种可能中任一项所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如下步骤：接收来自于程序调用接口的信息处理请求；通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。优选地，所述处理器还执行如下步骤：所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理方式。优选地，所述处理器还执行如下步骤：所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理方式；所述至少一个处理器根据所述处理方式调整所述目标对象的配送参数。优选地，所述处理器具体执行如下步骤：通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的实际任务量与最大任务量，以及获取所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。优选地，所述处理器具体执行如下步骤：将设定时间段内历史目标时刻的所述运力资源集合的历史接收任务量与历史配送任务量输入到预先训练的机器学习模型；通过所述机器学习模型确定所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。优选地，所述处理器具体执行如下步骤：所述至少一个处理器根据所述实际任务量与所述接收任务量的和值，确定所述和值与所述配送任务量的第一差值；所述至少一个处理器根据所述第一差值，确定所述第一差值与所述最大任务量的第二差值；所述至少一个处理器根据所述第二差值，确定所述第二差值与所述接收任务量的比值；所述至少一个处理器将所述比值确定为所述处理信息。优选地，所述处理器具体执行如下步骤：所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理信息范围，其中，所述处理信息范围为预先设置的；所述至少一个处理器根据所述处理信息范围确定对应的处理方式。优选地，所述处理器具体执行如下步骤：根据所述处理方式以及所述目标对象的等级，调整所述目标对象的配送参数，其中，所述目标对象的等级为预先设置的。优选地，所述配送参数包括配送时长、配送范围、以及配送资费中的至少一项。本专利技术实施例通过接收来自于程序调用接口的信息处理请求；通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。通过上述方法，可以预先确定目标对象的处理方式，根据处理方式调整目标对象的配送参数，通过调整配送参数进而控制运力资源集合在目标时刻本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：/n接收来自于程序调用接口的信息处理请求；/n通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；/n通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；/n所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；/n所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；/n通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理的方法，其特征在于，该方法包括：
接收来自于程序调用接口的信息处理请求；
通过至少一个处理器确定目标对象对应的运力资源集合；
通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据；
所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息；
所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数；
通过所述程序调用接口返回所述目标对象的配送参数。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个处理器根据所述处理信息调整所述目标对象的配送参数，具体包括：
所述至少一个处理器确定所述处理信息对应的处理方式；
所述至少一个处理器根据所述处理方式调整所述目标对象的配送参数。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的状态数据和目标时刻所述运力资源集合的任务数据，具体包括：
通过所述至少一个处理器获取所述运力资源集合的实际任务量与最大任务量，以及获取所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量，具体包括：
将设定时间段内历史目标时刻的所述运力资源集合的历史接收任务量与历史配送任务量输入到预先训练的机器学习模型；
通过所述机器学习模型确定所述目标时刻所述运力资源集合的接收任务量与配送任务量。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述至少一个处理器根据所述状态数据和所述任务数据，确定目标对象在目标时刻的处理信息，具体包括：
所述至少一个处理器根据所述实际任务量与所述接收任务量的和值，确定所述和值与所述配送任务量的第一差值；
所述至少一个处理器根据所述第一差值，确定所述第一差值与所述最大任务量的第二差值；
所述至少一个处理器根据所述第二差值，确定所述第二差值与所述接收任务量的比值；
所述至少一个处理器将所述比值确定为所述处理信息。

【专利技术属性】
技术研发人员：许晓舟，陈明锟，陈宁，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31