物资调度方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种物资调度方法方法，可以应用于云计算及数字医疗领域，该方法包括：获取目的地周围的配送点；基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，确定每个所述配送点到所述目的地配送风险最低的候选配送路径；获取每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离，根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，并将所述目标配送路径对应的配送点作为所述目的地的物资配送方，从而维持已有运力不缩减，保证物资配送效率持续稳定，及时将物资配送到位。及时将物资配送到位。及时将物资配送到位。

【技术实现步骤摘要】
物资调度方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及云计算
及数字医疗领域，特别是涉及物资调度方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前，物资调度平台基本都是基于配送效益最大化(例如配送距离最短或者配送时间最短)将物资分拨到相应的配送点进行配送。
[0003]然而，由于现有物资调度方案不合理，造成物资配送效率有所降低。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对物资调度方案不合理造成的物资配送效率有所降低的问题，提供一种物资调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，提供一种物资调度方法，所述方法包括：获取目的地周围的配送点；基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，确定每个所述配送点到所述目的地配送风险最低的候选配送路径；获取每条候选配送路径的配送风险和/ 或实际距离，根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，并将所述目标配送路径对应的配送点作为所述目的地的物资配送方。
[0006]在其中一个实施例中，所述获取目的地周围的配送点，包括：
[0007]确定以所述目的地为中心的预设区域范围；将位于所述预设区域范围内的配送点作为所述目的地周围的配送点。
[0008]在其中一个实施例中，所述方法还包括道路和风险系数的数据体系的构建过程：
[0009]收集预设区域的道路数据，并将所述道路数据中属性为封闭的道路过滤掉；所述道路数据包括所述预设区域内每段道路的距离和属性，以及道路两侧的每个小区的患者数量和方舱的患者数量；基于所述预设区域内包含的配送点和所述道路数据构建有向图以作为所述数据体系；其中，所述配送点和每个所述小区均作为有向图的节点，所述有向图中相邻两个节点之间的边的风险系数由所述两个节点之间道路周围的患者总数确定，以及所述边的方向由所述两个节点之间道路的属性确定。
[0010]在其中一个实施例中，所述有向图中相邻两个节点之间的边的风险系数的确定过程包括：
[0011]根据所述两个节点之间的道路距离和患者总数确定单位距离患者数；将所述单位距离患者数确定为所述两个节点之间的风险系数。
[0012]在其中一个实施例中，所述有向图中相邻两个节点之间的边的方向确定过程包括：
[0013]如果所述两个节点之间道路的属性为单向道，则将所述单向道的通行方向确定为所述两个节点之间的边的方向；如果所述两个节点之间道路的属性为双向道，则确定所述两个节点之间的边的方向为双向。
[0014]在其中一个实施例中，所述基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，确定每个所述配送点到所述目的地配送风险最低的候选配送路径，包括：
[0015]定位所述目的地和每个所述配送点在所述有向图中对应的节点；针对每个配送点，在所述有向图中基于最低配送风险搜索从所述配送点对应的节点到所述目的地对应的节点所经过的边作为候选配送路径，所述候选配送路径的配送风险根据组成候选配送路径的边的风险系数确定。
[0016]在其中一个实施例中，所述根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，包括：选择实际距离最短的候选配送路径作为目标配送路径。
[0017]在其中一个实施例中，所述根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，包括：选择配送风险最小的候选配送路径作为目标配送路径。
[0018]在其中一个实施例中，所述根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，包括：针对每条候选配送路径，根据预设比例关系、所述候选配送路径的配送风险和实际距离确定所述候选配送路径的指标系数；根据每条候选配送路径的指标系数选择目标配送路径。
[0019]第二方面，提供一种物资调度装置，所述装置包括：候选点获取单元，用于获取目的地周围的配送点；路径确定单元，用于基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，确定每个所述配送点到所述目的地配送风险最低的候选配送路径；路径选择单元，用于获取每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离，根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，并将所述目标配送路径对应的配送点作为所述目的地的物资配送方。
[0020]第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述物资调度方法的步骤。
[0021]第四方面，提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述物资调度方法的步骤。
[0022]上述物资调度方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取目的地周围的所有配送点，并基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，获得每个配送点到目的地配送风险最低的候选配送路径，然后再根据配送风险和/或实际距离选择最佳的候选配送路径对应的配送点作为目的地的物资配送方，从而维持已有运力不缩减，保证物资配送效率持续稳定，及时将物资配送到位。
附图说明
[0023]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0024]图1为本专利技术根据一示例性实施例示出的一种物资调度方法的实施例流程图；
[0025]图2为本专利技术示出的一种道路和风险系数的数据体系构建流程图；
[0026]图3为本专利技术示出的一种有向图示意图；
[0027]图4为本专利技术示出的一种候选配送路径的确定流程图；
[0028]图5为本专利技术根据一示例性实施例示出的一种物资调度装置的结构示意图；
[0029]图6为本专利技术根据一示例性实施例示出的另一种物资调度装置的结构示意图；
[0030]图7为本专利技术示出的一种路径确定单元的结构示意图；
[0031]图8为本专利技术根据一示例性实施例示出的一种电子设备的硬件结构示意图图；
[0032]图9为本专利技术根据一示例性实施例示出的一种存储介质的结构示意图。
具体实施方式
[0033]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0034]在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0035]应当理解，尽管在本专利技术可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物资调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取目的地周围的配送点；基于预先构建的道路和风险系数的数据体系，确定每个所述配送点到所述目的地配送风险最低的候选配送路径；获取每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离；根据每条候选配送路径的配送风险和/或实际距离选择目标配送路径，并将所述目标配送路径对应的配送点作为所述目的地的物资配送方。2.如权利要求1所述的物资调度方法，其特征在于，所述获取目的地周围的配送点，包括：确定以所述目的地为中心的预设区域范围；将位于所述预设区域范围内的配送点作为所述目的地周围的配送点。3.如权利要求1所述的物资调度方法，其特征在于，所述方法还包括道路和风险系数的数据体系的构建过程：收集预设区域的道路数据，并将所述道路数据中属性为封闭的道路过滤掉；所述道路数据包括所述预设区域内每段道路的距离和属性，以及道路两侧的每个小区的患者数量和方舱的患者数量；基于所述预设区域内包含的配送点和所述道路数据构建有向图以作为所述数据体系；其中，所述配送点和每个所述小区均作为有向图的节点，所述有向图中相邻两个节点之间的边的风险系数由所述两个节点之间道路周围的患者总数确定，以及所述边的方向由所述两个节点之间道路的属性确定。4.如权利要求3所述的物资调度方法，其特征在于，所述有向图中相邻两个节点之间的边的风险系数的确定过程包括：根据所述两个节点之间的道路距离和患者总数确定单位距离患者数；将所述单位距离患者数确定为所述两个节点之间的风险系数。5.如权利要求3所述的物资调度方法，其特征在于，所述有向图中相邻两个节点之间的边的方向确定过程包括：如果所述两个节点之间道路的属性为单向道，则将所述单向道的通行方向确定为所述两个节点之间的边的方向；如果所述两个节点之间道路的属性为双向道，则确定所述两个节点之间的边的方向为双向。6.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾劲伟，
申请(专利权)人：康键信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：