派单方法、装置、存储介质及电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种派单方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取新生成的订单的特征信息；根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间，所述目标参数集包括所述派单模型中各变量的取值；其中，所述目标参数集是通过迭代执行如下步骤直至满足预设条件得到的：通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，所述适应值与订单配送代价正相关；针对每一所述参数集，根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新。这样，针对新生成的订单，可以通过获取该订单的特征信息，并通过派单模型，结合所述参数集以及所述订单的特征信息来确定所述订单的派送时间，从而能够提升配送效率。

【技术实现步骤摘要】
派单方法、装置、存储介质及电子设备
本公开涉及信息处理领域，具体地，涉及一种派单方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
外卖作为一种连接商家与用户的新型餐饮方式，近年来得到了迅猛的发展。一般来说，外卖订单具有较为明显的时间空间分布特征，并且在外卖订单配送过程中，一定区域内的运力也是相对有限的，因而需要尽可能的提升订单的配送效率。一般而言，对于一个待配送的订单，可以对所述订单进行一定程度的“压单”(即订单产生后不立即进行派送)，以使得所述订单的取送路径能够与更多的订单的取送路径重合，从而提升订单的配送效率。然而，相关技术中，在确定所述“压单”时间的过程中却耗时较长，无法满足实际的应用要求。
技术实现思路
本公开的目的是提供一种派单方法、装置、存储介质及电子设备，以解决上述相关技术问题。为了实现上述目的，本公开实施例的第一方面提供一种派单方法，包括：获取新生成的订单的特征信息；根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间，所述目标参数集包括所述派单模型中各变量的取值；其中，所述目标参数集是通过迭代执行如下步骤直至满足预设条件得到的：通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，所述适应值与订单配送代价正相关；针对每一所述参数集，根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新。上述技术方案中，通过在多个计算节点上对每一参数集的适应值进行并行运算，从而能够加快获取参数集的适应值的速度，进而能够减少获取目标参数集的时间。这样，针对新生成的订单，可以通过获取所述订单的特征信息，并通过派单模型，结合所述参数集以及所述订单的特征信息来确定所述订单的派送时间，从而能够提升派单和配送的效率。可选地，所述方法还包括：建立每一数据资源的索引，并建立所述参数集与所述数据资源的索引之间的对应关系；所述通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，包括：针对每一计算节点上的每一参数集，通过该参数集对应的索引获取该参数集所需的数据资源；根据获取到的所述数据资源确定所述参数集的适应值。采用这样的方式，计算节点在确定该计算节点上的参数集所对应的适应值时，可以先根据所述索引获取相应参数集所对应的数据资源，从而为参数集之间的并行处理提供数据基础。可选地，所述多个计算节点包括主计算节点以及多个从计算节点，所述方法还包括：确定参数集的共通数据资源以及独立数据资源集，其中，所述共通数据资源是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源的交集，所述独立数据资源集是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源中，非所述共通数据资源的独立数据资源的集合；建立每一独立数据资源的索引，并建立每一参数集与确定该参数集的适应值所需的独立数据资源的索引之间的对应关系；所述通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，包括：针对每一从计算节点上的每一参数集，通过对应的索引获取该参数集所需的独立数据资源；根据所述独立数据资源以及该从计算节点中存储的共通数据资源确定所述参数集的适应值。这样，通过对所述计算资源进行进一步的划分，并在多个计算节点中存储所述共通数据资源的方式，在具体计算时能够降低节点间的数据传输量，从而降低时间消耗，减少获取到目标参数集所需的时间。可选的，所述独立数据资源集包括各区域的历史订单信息、各所述区域的商家信息、各所述区域的用户密度、各所述区域的平均派单时间中的至少一者；所述共通数据资源包括总区域的历史订单密度信息、所述总区域的历史接单率、所述总区域的历史配送准时率中的至少一者，其中，所述总区域包括各所述区域。可选地，所述多个计算节点采用spark架构，包括主计算节点以及多个从计算节点，所述根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新包括：复制所述从节点上的参数集以及对应每一参数集的适应值至所述主计算节点；在所述主计算节点通过粒子群算法对所述复制的参数集进行更新；根据更新后的所述复制的参数集对各从节点上的参数集进行更新；释放所述复制的参数集以及对应每一参数集的适应值。通过spark架构，能够在各计算节点对所述参数集进行并行计算。此外，还可以将从节点上的参数集以及对应每一参数集的适应值复制到主节点，并在主节点进行相关中间数据的计算以及对复制的参数集的更新，进而在更新完成之后能够根据所述更新后的复制的参数集来更新各计算节点上的参数集，并对相关资源进行释放。采用这样的转存方式，能够实现对内存的管控，降低存储资源的占用。可选地，所述目标参数集包括多个区域的目标参数集，所述根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间包括：确定新生成的所述订单的区域；根据所述特征信息以及对应所述区域的目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间。这样，针对不同区域的订单，可以根据对应区域的目标参数集以及所述订单的特征信息来确定所述订单的派送时间，提升所述方法的灵活性以及适用性。可选地，所述多个参数集包括多个区域的参数集，其中，同一区域的参数集中各参数的初始值相同。上述方案中，通过对同一区域的参数集的各个参数进行同样参数值的初始化，从而能够提升参数集的初始化速度，进一步减少获取到所述目标参数集的时间。本公开实施例的第二方面，提供一种派单装置，包括：获取模块，被配置为获取新生成的订单的特征信息；第一确定模块，被配置为根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间，所述目标参数集包括所述派单模型中各变量的取值；其中，所述目标参数集是通过执行模块迭代执行如下步骤直至满足预设条件得到的，所述执行模块包括：第一确定子模块，被配置为通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，所述适应值与订单配送代价正相关；第一更新子模块，被配置为针对每一所述参数集，根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新。可选地，所述装置还包括：第一创建模块，被配置为建立每一数据资源的索引；第二创建模块，被配置为建立所述参数集与所述数据资源的索引之间的对应关系；所述第一确定子模块，包括：第一获取子单元，被配置为针对每一计算节点上的每一参数集，通过该参数集对应的索引获取该参数集所需的数据资源；第一确定子单元，被配置为根据获取到的所述数据资源确定所述参数集的适应值。可选地，所述多个计算节点包括主计算节点以及多个从计算节点，所述装置还包括：第二确定模块，被配置为确定参数集的共通数据资源以及独立数据资源集，其中，所述共通数据资源是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源的交集，所述独立数据资源集是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源中，非所述共通数据资源的独立数据资源的集合；第三创建模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种派单方法，其特征在于，包括：/n获取新生成的订单的特征信息；/n根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间，所述目标参数集包括所述派单模型中各变量的取值；/n其中，所述目标参数集是通过迭代执行如下步骤直至满足预设条件得到的：/n通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，所述适应值与订单配送代价正相关；/n针对每一所述参数集，根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种派单方法，其特征在于，包括：
获取新生成的订单的特征信息；
根据所述特征信息以及目标参数集通过派单模型确定所述订单的派单时间，所述目标参数集包括所述派单模型中各变量的取值；
其中，所述目标参数集是通过迭代执行如下步骤直至满足预设条件得到的：
通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，所述适应值与订单配送代价正相关；
针对每一所述参数集，根据粒子群算法和所述每一参数集的适应值对该参数集进行更新。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立每一数据资源的索引，并建立所述参数集与所述数据资源的索引之间的对应关系；
所述通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，包括：
针对每一计算节点上的每一参数集，通过该参数集对应的索引获取该参数集所需的数据资源；
根据获取到的所述数据资源确定所述参数集的适应值。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个计算节点包括主计算节点以及多个从计算节点，所述方法还包括：
确定参数集的共通数据资源以及独立数据资源集，其中，所述共通数据资源是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源的交集，所述独立数据资源集是每一参数集在确定该参数集的适应值时所需要的数据资源中，非所述共通数据资源的独立数据资源的集合；
建立每一独立数据资源的索引，并建立每一参数集与确定该参数集的适应值所需的独立数据资源的索引之间的对应关系；
所述通过多个计算节点并行确定多个参数集中的每一参数集的适应值，包括：
针对每一从计算节点上的每一参数集，通过对应的索引获取该参数集所需的独立数据资源；
根据所述独立数据资源以及该从计算节点中存储的共通数据资源确定所述参数集的适应值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述独立数据资源集包括各区域的历史订单信息、各所述区域的商家信息、各所述区域的用户密度、各所述区域的平均派单时间中的至少一者；
所述共通数据资源包括总区域的历史订单密度信息、所述总区域的历史接单率、所述总区域的历史配送准时率中的至...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴卓林，张涛，孔兵，于洋，
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