本发明专利技术涉及企业订单管控，具体涉及一种基于排序优化算法的订单流转方法，按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树；获取待处理的订单，根据待处理订单的订单属性特征对应的特征值，结合订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分；根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序；依据待处理订单的订单排序对待处理订单进行流转，并在各订单流转环节将订单处理信息写入订单流转记录表；对订单流转记录表中的记录数据进行周期性采集，并将待处理订单在流转过程中的异常状态更新至订单索引表；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服不能对待处理订单进行有效排序优化，以及可配置性和可扩展性较低的缺陷。扩展性较低的缺陷。扩展性较低的缺陷。
【技术实现步骤摘要】
一种基于排序优化算法的订单流转方法
[0001]本专利技术涉及企业订单管控，具体涉及一种基于排序优化算法的订单流转方法。
技术介绍
[0002]目前，大型企业都会引进企业级采购一体化实施系统，来满足企业的采购需求。在一些较强大的企业级采购一体化实施系统中，可实现全流程采购，同时也支持竞争性磋商、竞争性谈判以及公开招投标等多种形式的采购。此外，大部分采购系统也具有高度的开放性与社会性，个人供应商和企业供应商都能够在系统中注册，经审核通过入库后，便可以与企业下属各个部门或分支机构开展采购业务。
[0003]由于供应链服务行业的企业订单流转属于新兴方向，而现阶段的相关企业受长期传统线下经营模式和思维的制约，没有一套较为成熟的订单流转方案。因而，通过探索和研究订单管理相关的业务范畴，希望构建一套与供应链服务相适配，并且具有可扩展性和可维护性的订单流转方案，来对企业订单管控进行优化和改进。
技术实现思路
[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于排序优化算法的订单流转方法，能够有效克服现有技术所存在的不能对待处理订单进行有效排序优化，以及可配置性和可扩展性较低的缺陷。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0008]一种基于排序优化算法的订单流转方法，包括以下步骤：
[0009]S1、按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树；
[0010]S2、获取待处理的订单，根据待处理订单的订单属性特征对应的特征值，结合订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分；
[0011]S3、根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序；
[0012]S4、依据待处理订单的订单排序对待处理订单进行流转，并在各订单流转环节将订单处理信息写入订单流转记录表；
[0013]S5、对订单流转记录表中的记录数据进行周期性采集，并将待处理订单在流转过程中的异常状态更新至订单索引表。
[0014]优选地，S3中根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序之后，包括：
[0015]根据待处理订单的订单排序，以及对应的物料配置信息和评价指标信息，对待处理订单进行物料匹配和指标评分的仿真运算，得到待处理订单的综合评分；
[0016]以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系进行优化。
[0017]优选地，S1中按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树，包括：
[0018]确定订单属性特征中属于数值型的第一订单属性特征，以及不属于数值型的第二订单属性特征，并根据第一订单属性特征、第二订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树；
[0019]其中，订单评分树中包括与第一订单属性特征对应的数值型分支树，以及与第二订单属性特征对应的逻辑型分支树。
[0020]优选地，所述以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系进行优化，包括：
[0021]以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中数值型分支树、逻辑型分支树中的逻辑运算关系进行优化。
[0022]优选地，所述确定订单属性特征中属于数值型的第一订单属性特征，以及不属于数值型的第二订单属性特征，并根据第一订单属性特征、第二订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树，包括：
[0023]确定订单属性特征中客户等级之外属于数值型的第一订单属性特征，以及客户等级之外不属于数值型的第二订单属性特征；
[0024]针对客户等级达到预设等级的客户构建符合遗传规划算法的第一订单评分树，并针对客户等级未达到预设等级的客户构建符合遗传规划算法的第二订单评分树；
[0025]其中，第一订单评分树中包括与第一订单属性特征对应的第一数值型分支树，以及与第二订单属性特征对应的第一逻辑型分支树；第二订单评分树中包括与第一订单属性特征对应的第二数值型分支树，以及与第二订单属性特征对应的第二逻辑型分支树。
[0026]优选地，S2中根据待处理订单的订单属性特征对应的特征值，结合订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分，包括：
[0027]对于客户等级达到预设等级的客户，根据第一订单属性特征、第二订单属性特征对应的特征值，结合第一订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分；
[0028]对于客户等级未达到预设等级的客户，根据第一订单属性特征、第二订单属性特征对应的特征值，结合第二订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分。
[0029]优选地，所述订单流转环节包括订单列表流程、订单变更流程、内向交货流程和计划协议流程，所述订单列表流程包括是否启用内部审批、是否允许供应商审核订单、是否需要供应商确认排期；
[0030]所述订单变更流程包括是否启用变更审批、是否需要供应商审批变更；
[0031]所述内向交货流程包括是否启用内部审批、是否允许供应商确认发货单；
[0032]所述计划协议流程包括是否启用内部审批、是否允许供应商审核订单。
[0033]优选地，所述订单列表流程、订单变更流程、内向交货流程和计划协议流程均可在设置页面中开启/关闭相应功能。
[0034]优选地，所述订单流转记录表的核心字段包括待处理订单基本信息、当前订单流转环节、开始时间、结束时间和待处理订单执行状态。
[0035]优选地，S5中对订单流转记录表中的记录数据进行周期性采集，并将待处理订单
在流转过程中的异常状态更新至订单索引表，包括：
[0036]用户通过对订单索引表中的异常状态查询，进一步定位到发生异常状态的订单流转记录表，并对该订单流转记录表进行下载。
[0037](三)有益效果
[0038]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于排序优化算法的订单流转方法，具有以下有益效果：
[0039]1)按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树，获取待处理的订单，根据待处理订单的订单属性特征对应的特征值，结合订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分，根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序，通过构建订单评分树，能够根据待处理订单的订单属性特征对待处理订单进行订单评分，从而实现对待处理订单的有效排序优化；
[0040]2)依据待处理订单的订单排序对待处理订单进行流转，并在各订单流转环节将订单处理信息写入订单流转记录表，对订单流转记录表中的记录数据进行周期性采集，并将待处理订单在流转过程中的异常状态更新至订单索引表，通过构建订单流转记录表、订单索引表，能够实现对待处理订单在流转过程中的有效监管；
[0041]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于排序优化算法的订单流转方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树；S2、获取待处理的订单，根据待处理订单的订单属性特征对应的特征值，结合订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系，计算待处理订单的订单评分；S3、根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序；S4、依据待处理订单的订单排序对待处理订单进行流转，并在各订单流转环节将订单处理信息写入订单流转记录表；S5、对订单流转记录表中的记录数据进行周期性采集，并将待处理订单在流转过程中的异常状态更新至订单索引表。2.根据权利要求1所述的基于排序优化算法的订单流转方法，其特征在于：S3中根据待处理订单的订单评分，确定待处理订单的订单排序之后，包括：根据待处理订单的订单排序，以及对应的物料配置信息和评价指标信息，对待处理订单进行物料匹配和指标评分的仿真运算，得到待处理订单的综合评分；以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系进行优化。3.根据权利要求2所述的基于排序优化算法的订单流转方法，其特征在于：S1中按照订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树，包括：确定订单属性特征中属于数值型的第一订单属性特征，以及不属于数值型的第二订单属性特征，并根据第一订单属性特征、第二订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树；其中，订单评分树中包括与第一订单属性特征对应的数值型分支树，以及与第二订单属性特征对应的逻辑型分支树。4.根据权利要求3所述的基于排序优化算法的订单流转方法，其特征在于：所述以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中订单属性特征之间的逻辑运算关系进行优化，包括：以待处理订单的综合评分最优为目标，采用遗传规划算法对订单评分树中数值型分支树、逻辑型分支树中的逻辑运算关系进行优化。5.根据权利要求4所述的基于排序优化算法的订单流转方法，其特征在于：所述确定订单属性特征中属于数值型的第一订单属性特征，以及不属于数值型的第二订单属性特征，并根据第一订单属性特征、第二订单属性特征构建符合遗传规划算法的订单评分树，包括：确定订单属性特征中客户等级之外属于数值型的第一订单属性特征，以及客户等级之外不属于数值型的第二订单属性特征；针对客户等级...
【专利技术属性】
技术研发人员：石军，
申请(专利权)人：安徽同徽网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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