一种任务组合方法、数据处理方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种任务组合方法、数据处理方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，得到至少一个初始任务集合；按照预设的组合约束条件，从初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合；确定满足预先建立的目标函数的优化任务集合，将满足所述目标函数的优化任务集合作为最终任务集合。该方法中，通过预先配置的任务组合规则和组合约束条件，对任务池中的任务数据进行组合拆分，之后结合目标函数即可得到最终任务集合，上述方式在满足任务组合灵活性的前提下，实现了任务的自动组合、降低了任务组合难度、提高了任务组合效率。

【技术实现步骤摘要】
一种任务组合方法、数据处理方法和装置
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及任务组合方法、数据处理方法和装置。
技术介绍
随着电子商务的发展，越来越多的用户通过电子商务平台进行交易，电子商务平台每日会接收到用户大量的订单任务。虽然用户下单具有随机性，但是订单的出库发货具备一定的时间规律，该时间规律即物流公司提货车辆的班次。为了保证订单配送时效，就需要让尽可能多的、下单时间在提货车辆班次之前的订单生产出来，以赶上提货车辆的班次。为了满足上述需求，目前大部分仓库采用人工组单的方式，来灵活的控制订单生产节奏，满足现场的各种突发情况。在实现本专利技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：(1)需要熟练并了解现场情况的员工操作，操作难度大，很难控制生产均衡；(2)组单工作量大，人工操作任务繁重且效率低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种任务组合方法、数据处理方法和装置，该任务组合方法中，通过预先配置的任务组合规则和组合约束条件，对任务池中的任务数据进行组合拆分，之后结合目标函数即可得到最终任务集合。上述方式在满足任务组合灵活性的前提下，实现了任务的自动组合、降低了任务组合难度、提高了任务组合效率。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种任务组合方法。本专利技术实施例的一种任务组合方法，包括：根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，得到至少一个初始任务集合；按照预设的组合约束条件，从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合；确定满足预先建立的目标函数的优化任务集合，将满足所述目标函数的优化任务集合作为最终任务集合。可选地，所述任务组合规则中设置有支持组合的任务属性数据和不支持组合的任务属性数据；所述根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，包括：从任务池的任务数据中获取任务属性数据，将支持组合的任务属性数据对应的任务数据进行组合，将不支持组合的任务属性数据对应的任务数据单独处理。可选地，所述优化任务集合包括至少一个优化任务子集；从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合，包括：选取当前初始任务集合中最晚组合时间最早的任务数据作为当前基础任务数据，为所述当前基础任务数据建立当前优化任务子集；选择添加：从所述当前初始任务集合中选择与所述当前基础任务数据之间满足所述组合约束条件的任务数据，将选择的任务数据添加到所述当前优化任务子集；选取建立：选取所述当前初始任务集合的剩余任务数据中最晚组合时间最早的任务数据作为下一基础任务数据，为所述下一基础任务数据建立下一优化任务子集；更新循环：将所述下一基础任务数据作为所述当前基础任务数据，将所述下一优化任务子集作为所述当前优化任务子集，重复执行所述选择添加步骤、所述选取建立步骤和所述更新循环步骤，直至所述当前初始任务集合的剩余任务数据为空，得到的优化任务子集即为一组优化任务集合。可选地，所述方法还包括：确定时效影响因素，以基于所述时效影响因素建立所述目标函数；其中，所述时效影响因素包括下列一个或者多个：拣货路径时长、最晚组合时间、所述优化任务集合的优化任务子集的任务数量以及所述优化任务子集的总货物数量与平均拣货数量的差值。可选地，所述组合约束条件包括下列一个或者多个：所述优化任务集合的优化任务子集对应的总货物重量小于等于设定的最大货物重量；所述优化任务集合的优化任务子集对应的总货物体积小于等于设定的最大货物体积。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一个方面，提供了一种数据处理方法。本专利技术实施例的一种数据处理方法，包括：利用任务组合方法生成任务组合数据；根据所述任务组合数据的待处理产品数量和处理效率，确定预计处理时长；在所述预计处理时长满足预设产能阈值时，开始下发所述任务组合数据或者停止下发所述任务组合数据。可选地，所述确定预计处理时长，包括：确定拣货环节、复核环节和打包环节中至少一个环节的预计处理时长；在所述预计处理时长满足预设产能阈值时，开始下发所述任务组合数据或者停止下发所述任务组合数据，包括：若所述拣货环节的预计处理时长小于等于拣货时间最低阈值，则开始下发所述任务组合数据；若所述拣货环节的预计处理时长大于等于拣货时间最高阈值，所述复核环节的预计处理时长大于等于复核时间阈值，或者所述打包环节的预计处理时长大于等于打包时间阈值，则停止下发所述任务组合数据。可选地，确定所述拣货环节的预计处理时长，包括：统计拣货中的任务数据对应的待处理产品数量，结合对应的拣货效率，计算拣货中的任务数据对应的第一预计处理时长；统计待拣货的任务数据对应的待拣货产品数量，结合对应的拣货效率、拣货人员数量和拣货设备数量，计算待拣货的任务数据对应的第二预计处理时长；将拣货中对应的第一预计处理时长与待拣货对应的第二预计处理时长求和，得到所述拣货环节的预计处理时长。可选地，所述方法还包括：若所述拣货环节的预计处理时长小于等于所述拣货时间最低阈值，获取拣货人员数量和拣货设备数量；根据所述拣货人员数量和所述拣货设备数量，确定当次下发的任务组合数据的数量。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种任务组合装置。本专利技术实施例的一种任务组合装置，包括：拆分模块，用于根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，得到至少一个初始任务集合；生成模块，用于按照预设的组合约束条件，从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合；确定模块，用于确定满足预先建立的目标函数的优化任务集合，将满足所述目标函数的优化任务集合作为最终任务集合。可选地，所述任务组合规则中设置有支持组合的任务属性数据和不支持组合的任务属性数据；所述拆分模块，还用于：从任务池的任务数据中获取任务属性数据，将支持组合的任务属性数据对应的任务数据进行组合，将不支持组合的任务属性数据对应的任务数据单独处理。可选地，所述优化任务集合包括至少一个优化任务子集；所述生成模块包括：选取模块、添加模块、建立模块和循环模块，所述选取模块，用于选取当前初始任务集合中最晚组合时间最早的任务数据作为当前基础任务数据，为所述当前基础任务数据建立当前优化任务子集；所述添加模块，用于从所述当前初始任务集合中选择与所述当前基础任务数据之间满足所述组合约束条件的任务数据，将选择的任务数据添加到所述当前优化任务子集；所述建立模块，用于选取所述当前初始任务集合的剩余任务数据中最晚组合时间最早的任务数据作为下一基础任务数据，为所述下一基础任务数据建立下一优化任务子集；所述循环模块，用于将所述下一基础任务数据作为所述当前基础任务数据，将所述下一优化任务子集作为所述当前优化任务子集，重复执行所述添加模块、所述建立模块和所述循环模块的执行过程，直至所述当前初始任务集合的剩余任务数据为空，得到的优化任务子集即为一组优化任务集合。为实现上述目的，根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种数据处理装置。本专利技术实施例的一种数据处理装置，包括：数据生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种任务组合方法，其特征在于，包括：/n根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，得到至少一个初始任务集合；/n按照预设的组合约束条件，从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合；/n确定满足预先建立的目标函数的优化任务集合，将满足所述目标函数的优化任务集合作为最终任务集合。/n

【技术特征摘要】
1.一种任务组合方法，其特征在于，包括：
根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，得到至少一个初始任务集合；
按照预设的组合约束条件，从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合；
确定满足预先建立的目标函数的优化任务集合，将满足所述目标函数的优化任务集合作为最终任务集合。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务组合规则中设置有支持组合的任务属性数据和不支持组合的任务属性数据；
所述根据任务组合规则拆分任务池的任务数据，包括：
从任务池的任务数据中获取任务属性数据，将支持组合的任务属性数据对应的任务数据进行组合，将不支持组合的任务属性数据对应的任务数据单独处理。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化任务集合包括至少一个优化任务子集；从所述初始任务集合中选取任务数据，以生成与所述初始任务集合相对应的至少一组优化任务集合，包括：
选取当前初始任务集合中最晚组合时间最早的任务数据作为当前基础任务数据，为所述当前基础任务数据建立当前优化任务子集；
选择添加：从所述当前初始任务集合中选择与所述当前基础任务数据之间满足所述组合约束条件的任务数据，将选择的任务数据添加到所述当前优化任务子集；
选取建立：选取所述当前初始任务集合的剩余任务数据中最晚组合时间最早的任务数据作为下一基础任务数据，为所述下一基础任务数据建立下一优化任务子集；
更新循环：将所述下一基础任务数据作为所述当前基础任务数据，将所述下一优化任务子集作为所述当前优化任务子集，重复执行所述选择添加步骤、所述选取建立步骤和所述更新循环步骤，直至所述当前初始任务集合的剩余任务数据为空，得到的优化任务子集即为一组优化任务集合。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定时效影响因素，以基于所述时效影响因素建立所述目标函数；其中，所述时效影响因素包括下列一个或者多个：拣货路径时长、最晚组合时间、所述优化任务集合的优化任务子集的任务数量以及所述优化任务子集的总货物数量与平均拣货数量的差值。


5.根据权利要求1至4的任一项所述的方法，其特征在于，所述组合约束条件包括下列一个或者多个：
所述优化任务集合的优化任务子集对应的总货物重量小于等于设定的最大货物重量；
所述优化任务集合的优化任务子集对应的总货物体积小于等于设定的最大货物体积。


6.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
利用权利要求1-5中任一项所述的任务组合方法，生成任务组合数据；
根据所述任务组合数据的待处理产品数量和处理效率，确定预计处理时长；
在所述预计处理时长满足预设产能阈值时，开始下发所述任务组合数据或者停止下发所述任务组合数据。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定预计处理时长，包括：确定拣货环节、复核环节和打包环节中至少一个环节的预计处理时长；
在所述预计处理时长满足预设产能阈值时，开始下发所述任务组合数据或者停止下发所述任务组合数据，包括：
若所述拣货环节的预计处理时长小于等于拣货时间最低阈值，则开始下发所述任务组合数据；
若所述拣货环节的预计处理时长大于等于拣货时间最高阈值，所述复核环节的预计处理时长大于等于复核时间阈值，或者所述打包环节的预计处理时长大于等于打包时间阈值，则停止下发所述任务组合数据。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，确定所述拣货环节的预计处理时长，包括：
统计拣货中的任务数据对应的待处理产品数量，结合对应的拣货效率，计算拣货中的任务数据对应的第一预计处理时长；
统计待拣货的任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭波，
申请(专利权)人：北京京东尚科信息技术有限公司，北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11