【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能分配，尤其是一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法。
技术介绍
1、近年来，随着科技的不断进步，自动化与智能化技术也在快递行业中得到了广泛应用。例如，自动分配系统能够通过识别快递的信息，自动将快递分类并分配给不同的站点。这样不仅可以提高分拣效率，还可以减少人为错误。在现有技术中，会出现上游推送的快递不准确，不是实际要发的快递，并且即使上游推送的快递是实际要发送的快递，也会出现仓库有自己的一些考量，想要替换成其他快递，还会出现碰到停发情况获取不了面单，则不会继续网下处理，仍然需要人工进行处理，非常的浪费时间，大大降低了工作的效率。鉴于以上问题，本专利技术提出一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是通过提出一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，以解决上述
技术介绍
中提出的缺陷。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、提供一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，包括：
4、s1：自动获取上游推送的快递订单信息；
5、s2：对快递订单信息进行特征提取；
6、s3：通过动态规划实现订单与站点的智能分配；
7、s4：对智能分配的结果做出相应的处理。
8、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述快递订单信息包括货主、平台、店铺、省市、上游推单快递和订单货品毛重之和。
9、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述特征提取
10、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述通过动态规划实现订单与站点的智能分配的步骤如下：
11、判断上游推单快递是否能和适用站点匹配；
12、判断上游推送的快递是否是实际要发的快递。
13、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述判断上游推单快递是否能和适用站点匹配有两种情况如下：
14、如果上游推单快递能和适用站点匹配上，则判断上游推送的快递是否是实际要发的快递；
15、如果上游推单快递和适用站点匹配不上，直接根据预设规则进行自动获取。
16、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述根据预设规则直接获取的步骤如下：
17、将各个站点发往的省市与快递发往的省市进行信息匹配；
18、计算匹配成功的站点与订单地点的距离，距离越近优先级越高；
19、再根据订单的重量分配匹配成功的站点，重量越重，分配的站点越近。
20、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述信息匹配基于kmp算法，kmp算法的流程如下：
21、将每个站点发往的字符串存入各自的数组中；
22、将快递发往的省市数据的字符串与数组进行比较，如果匹配不成功，继续与下一个数组进行比较；直至与某个数组完全匹配；
23、则该数组对应的站点即为快递所需的站点。
24、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述计算匹配成功的站点与订单地点的距离的公式如下：
25、计算数据点到簇的质心的距离，在欧几里得空间中，点x＝(x1,…,xn)和y＝(y1,…,yn)之间的欧式距离d(x,y)为：
26、
27、其中，x为各个站点的坐标，y为各个订单地点的坐标，i∈[1,n]。
28、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述判断上游推送的快递是否是实际要发的快递有三种情况如下：
29、上游推送的快递不是实际要发的快递，则直接根据预设规则进行自动获取；
30、上游推送的快递是实际要发的快递，则自动获取；
31、上游推送的快递是实际要发的快递，但仓库想替换成其他快递，也直接根据预设规则进行自动获取。
32、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述对智能分配的结果做出相应的处理是基于粒子群优化算法，能够针对分配站点算法加入多级选择，粒子群算法的优化步骤如下：
33、对种群中的所有粒子进行初始化，每一个粒子代表一个解；
34、计算个体最优位置和种群全局最优位置；
35、根据个体最优位置和种群全局最优位置对每一个粒子进行速度更新。
36、作为本专利技术的一种优选技术方案：所述粒子的速度更新公式如下：
37、
38、其中pbesti(t)为第i个粒子在搜索过程中的最优位置，gbest(t)为有粒子计算并更新个体最优位置后，通过彼此互相比较产生在当前种群中的全局最优位置，vi代表第i粒子的速度分量，t表示时间，w是惯性权重,c1和c2是学习因子,r1和r2是介于0和1之间的随机数。
39、本专利技术提供的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，与现有技术相比，其有益效果有：
40、本专利技术在现有的通过匹配上游快递获取面单的基础上，增加一种直接根据预设规则进行自动获取的算法，通过提前设置好站点，不管上游推送什么快递，都按照规则来进行，同时支持以上两种方式，可以根据不同情况进行设置，算法的条件中加入省市和重量，能根据不同的省市和重量分配不同的站点，并且针对分配站点算法加入多级选择，第一级站点如果停发，则自动切换到第二级，以此类推。算法规则参数更多，适用性更广，能够满足更多业务场景，从而提升审单工作的效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述快递订单信息包括货主、平台、店铺、省市、上游推单快递和订单货品毛重之和。
3.根据权利要求2所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述特征提取包括订单地址、快递类型以及订单所发往的省市。
4.根据利要求3所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述通过动态规划实现订单与站点的智能分配的步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述判断上游推单快递是否能和适用站点匹配有两种情况如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述根据预设规则直接获取的步骤如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述信息匹配基于KMP算法，KMP算法的流程如下：
8.根据权利要求7所述的一
9.根据权利要求8所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述判断上游推送的快递是否是实际要发的快递有三种情况如下：
10.根据权利要求1所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述对智能分配的结果做出相应的处理是基于粒子群优化算法，能够针对分配站点加入多级选择，粒子群算法的优化步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述快递订单信息包括货主、平台、店铺、省市、上游推单快递和订单货品毛重之和。
3.根据权利要求2所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述特征提取包括订单地址、快递类型以及订单所发往的省市。
4.根据利要求3所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述通过动态规划实现订单与站点的智能分配的步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于快递站点分配算法的自动获取面单方法，其特征在于：所述判断上游推单快递是否能和适用站点匹配有两种情况如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于快递...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，滕德亮，
申请(专利权)人：上海雅澳信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。