一种订单分配的方法及装置制造方法及图纸

本说明书公开了一种订单分配的方法及装置，首先训练调整模型，然后将训练后的调整模型应用于订单分配中。在训练调整模型时，将获取的历史订单的信息、确定的虚拟服务提供者的信息，输入待训练的调整模型，得到分级阈值，根据得到的分级阈值，向虚拟服务提供者分配历史订单，然后将训练后的调整模型应用于当前订单的分配。通过上述订单分配的方法，在对当前订单进行分配时，使调整模型根据当前订单的信息、实际服务提供者的信息输出合适的分级阈值，解决了现有技术中分级阈值固定不变的问题，从而达到了根据输出的分级阈值将订单合理分配给实际服务提供者的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种订单分配的方法及装置
本申请涉及智能分配
，尤其涉及一种订单分配的方法及装置。
技术介绍
随着对“互联网+”应用的不断探索，线上线下(OnlineToOffline，O2O)模式得到了广泛应用。在O2O模式中，常见的做法是在用户下单后，将订单分配给服务提供者，服务提供者接单后提供相应的订单服务。一般而言，按照不同的标准，订单可分为不同的等级，例如，根据订单金额与预设的分级阈值的大小关系，可将订单分为高价值订单和一般订单，相应的，服务提供者也分为高级服务提供者和普通服务提供者。因此，在将订单分配给服务提供者时，可将高价值订单分配给高级服务提供者，将一般订单分配给普通服务提供者，即，将订单金额大于预设的分级阈值的订单分配给高级服务提供者，将订单金额不大于预设的分级阈值的订单分配给普通服务提供者。以外卖场景为例，根据外卖订单金额与预设的分级阈值的大小关系，将外卖订单分为专送外卖订单和快送外卖订单，根据骑手的情况不同，将骑手分为专送骑手和快送骑手。一般情况下，对于待分配的外卖订单，若该外卖订单的金额大于预设的分级阈值，则将该外卖订单分配给专送骑手，若该外卖订单的金额不大于预设的分级阈值，则将该外卖订单分配给快送骑手。然而，当高价值订单的数量与高级服务提供者的数量不匹配时，例如，待分配的高价值订单数量过多，高级服务提供者的数量较少并且高级服务提供者接收的订单数量已经饱和，由于现有技术中上述预设的分级阈值是固定不变的，无法将待分配的高价值订单分配给普通服务提供者，导致待分配的高价值订单出现超时、无人处理等情况，从而出现订单分配不合理的问题。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种订单分配的方法及装置，以部分地解决现有技术存在的上述问题。本说明书实施例采用下述技术方案：本说明书提供的一种订单分配的方法，所述方法包括：获取当前订单，并确定实际服务提供者的信息；将所述当前订单的信息、所述实际服务提供者的信息输入调整模型，得到所述调整模型输出的分级阈值；根据得到的分级阈值，向所述实际服务提供者分配所述当前订单；其中，所述调整模型是预先采用下述方法训练的：获取历史订单，并确定虚拟服务提供者的信息；将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值；根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单；根据所述虚拟服务提供者的信息，对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率；以所述执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练。可选地，确定虚拟服务提供者的信息，具体包括：针对预设的各调度时刻，确定到该调度时刻为止，各虚拟服务提供者执行已经分配的各历史订单的仿真结果；根据所述仿真结果，确定各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息。可选地，将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值，具体包括：针对预设的各调度时刻，在未分配的各历史订单中，确定在该调度时刻分配的各历史订单，作为该调度时刻对应的历史订单；将该调度时刻对应的历史订单的信息、确定的各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息，输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的该调度时刻对应的分级阈值。可选地，根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单，具体包括：根据该调度时刻对应的分级阈值以及该调度时刻对应的历史订单的信息，确定该调度时刻对应的每个历史订单的等级；根据该调度时刻对应的每个历史订单的等级以及各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息，向各虚拟服务提供者分配该调度时刻对应的每个历史订单。可选地，对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率，具体包括：针对每个历史订单，根据该历史订单被虚拟服务提供者执行的仿真过程，确定该历史订单的执行效率；根据每个历史订单的执行效率，确定所有历史订单的综合执行效率；以所述执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练，具体包括：以所有历史订单的综合执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练。可选地，所述历史订单包括：历史外卖配送订单；所述当前订单包括：当前外卖配送订单；所述当前订单的信息包括：当前待分配的外卖配送订单的数量、金额、商户与用户之间的距离、用户下单时间中的至少一种；所述实际服务提供者的信息包括：不同类型骑手的数量、每个骑手的类型、每个骑手已分配的订单数量、每个骑手已分配的订单的当前状态中的至少一种。可选地，根据该历史订单被虚拟服务提供者执行的仿真过程，确定该历史订单的执行效率，具体包括：根据该历史外卖配送订单的信息，确定该历史外卖配送订单在仿真过程中由虚拟骑手配送所花费的配送时长、所行驶的路程中的至少一种；根据确定的该历史外卖配送订单由虚拟骑手配送所花费的配送时长、所行驶的路程中的至少一种，确定该历史外卖配送订单在仿真过程中由虚拟骑手配送的执行效率。本说明书提供一种订单分配的装置，包括：获取模块、输出模块、分配模块、训练模块；所述获取模块，用于获取当前订单，并确定实际服务提供者的信息；所述输出模块，用于将所述当前订单的信息、所述实际服务提供者的信息输入调整模型，得到所述调整模型输出的分级阈值；所述分配模块，用于根据得到的分级阈值，向所述实际服务提供者分配所述当前订单；其中，所述调整模型是所述训练模块预先训练的；所述训练模块，用于获取历史订单，并确定虚拟服务提供者的信息；将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值；根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单；根据所述虚拟服务提供者的信息，对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率；以所述执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练。本说明书提供的一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述订单分配的方法。本说明书提供的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述订单分配的方法。本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本说明书首先训练调整模型，然后将训练后的调整模型应用于订单分配中，在训练调整模型时，将获取的历史订单的信息、确定的虚拟服务提供者的信息，输入待训练的调整模型，得到分级阈值，该分级阈值根据历史订单的信息以及虚拟服务提供者的信息的不同而不同。根据得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种订单分配的方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取当前订单，并确定实际服务提供者的信息；/n将所述当前订单的信息、所述实际服务提供者的信息输入调整模型，得到所述调整模型输出的分级阈值；/n根据得到的分级阈值，向所述实际服务提供者分配所述当前订单；/n其中，所述调整模型是预先采用下述方法训练的：/n获取历史订单，并确定虚拟服务提供者的信息；将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值；根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单；根据所述虚拟服务提供者的信息，对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率；以所述执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练。/n

【技术特征摘要】
1.一种订单分配的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前订单，并确定实际服务提供者的信息；
将所述当前订单的信息、所述实际服务提供者的信息输入调整模型，得到所述调整模型输出的分级阈值；
根据得到的分级阈值，向所述实际服务提供者分配所述当前订单；
其中，所述调整模型是预先采用下述方法训练的：
获取历史订单，并确定虚拟服务提供者的信息；将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值；根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单；根据所述虚拟服务提供者的信息，对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率；以所述执行效率最大化为训练目标，对所述待训练的调整模型进行训练。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定虚拟服务提供者的信息，包括：
针对预设的各调度时刻，确定到该调度时刻为止，各虚拟服务提供者执行已经分配的各历史订单的仿真结果；
根据所述仿真结果，确定各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史订单的信息、所述虚拟服务提供者的信息输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的分级阈值，包括：
针对预设的各调度时刻，在未分配的各历史订单中，确定在该调度时刻分配的各历史订单，作为该调度时刻对应的历史订单；
将该调度时刻对应的历史订单的信息、确定的各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息，输入待训练的调整模型，得到所述待训练的调整模型输出的该调度时刻对应的分级阈值。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述分级阈值，向所述虚拟服务提供者分配所述历史订单，包括：
根据该调度时刻对应的分级阈值以及该调度时刻对应的历史订单的信息，确定该调度时刻对应的每个历史订单的等级；
根据该调度时刻对应的每个历史订单的等级以及各虚拟服务提供者在该调度时刻的信息，向各虚拟服务提供者分配该调度时刻对应的每个历史订单。


5.如权利要求2～4任一所述的方法，其特征在于，所述对由所述虚拟服务提供者执行所述历史订单的执行过程进行仿真，得到所述虚拟服务提供者在仿真过程中执行所述历史订单的执行效率，包括：
针对每个历史订单，根据该历史订单被虚拟服务提供者执行的仿真过程，确定该历史订单的执行效率；
根据每个历史订单的执行效率，确定所有历史订单的综合执行效率；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭峰，王圣尧，郑环宇，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11