[发明专利]一种确定配送路径的方法及装置

权利要求书

1.一种确定配送路径的方法，其特征在于，包括：

根据已指派给骑手的各订单中包含的任务点，确定任务点集合；

根据所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各任务点进行聚类，得到若干簇；

根据各订单的信息确定每个簇的特征，根据各订单的信息以及所述骑手的信息确定所述骑手的特征，其中，所述骑手的特征包含所述骑手的配送偏好特征；

根据确定出的所述骑手的特征以及每个簇的特征，确定所述骑手对应的配送路径。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定出的所述骑手的特征以及每个簇的特征，确定所述骑手对应的配送路径，包括：

根据确定出的所述骑手的特征以及每个簇的特征，通过预先训练的预测模型，确定所述骑手选择每个簇的概率；

根据所述骑手选择每个簇的概率，确定目标簇；

从所述目标簇中选择任务点，并将选择的任务点作为最后一个任务点添加到配送路径中；

重新对所述任务点集合中未添加到所述配送路径中的任务点进行聚类，以重新选择任务点并添加到所述配送路径中，直至将所述任务点集合中的所有任务点均添加到所述配送路径中时，将所述配送路径确定为所述骑手对应的配送路径。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据已指派给骑手的各订单中包含的任务点，确定任务点集合，包括：

根据所述骑手尚未取货的订单的取货位置对应的任务点以及所述骑手已经取货的订单的送货位置对应的任务点，确定所述任务点集合；

若添加到所述配送路径中的任务点为订单的取货位置对应的任务点，则相应的，所述重新对所述任务点集合中未添加到所述配送路径中的任务点进行聚类，包括：

确定所述添加到所述配送路径中的任务点对应的订单；

将确定出的订单的送货位置对应的任务点，添加到所述任务点集合中；

重新根据所述任务点集合中未添加到所述配送路径的各任务点的位置进行聚类。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务点集合中各任务点的位置，对所述各订单中的任务点进行聚类，包括：

根据各任务点分别对应的订单的承诺送达时间从早到晚的顺序，依次针对所述任务点集合中未添加到所述配送路径的每个任务点，判断该任务点是否不属于已经确定出的簇；

若是，则以该任务点的位置为聚类中心点，确定与所述聚类中心距离在预设阈值内的各任务点为一个簇；

若否，则继续判断所述任务点集合中下一个未添加到所述配送路径的任务点是否不属于已经确定出的簇，直至确定出所述任务点集合中所有任务点的聚类结果为止。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各订单的信息确定每个簇的特征，包括：

根据各簇中包含的任务点数量、任务点的承诺送达时间以及任务点对应的平均配送距离中的一个或多个对各簇进行排序，根据排序结果确定每个簇的特征。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各订单的信息以及所述骑手的信息，确定所述骑手的特征，包括：

根据历史上所述骑手实际配送路径与规划配送路径的一致率，确定所述骑手的特征；和/或，

针对至少一个偏好类型，根据历史上所述骑手以该偏好类型执行的订单数量占所述骑手执行的订单总量的比例，确定所述骑手的特征；和/或，

根据所述骑手的优先级，确定所述骑手的特征；和/或，

根据当前所述骑手的负载，确定所述骑手的特征；和/或，

根据当前所述骑手尚未取货的订单数量，确定所述骑手的特征。

7.如权利要2所述的方法，其特征在于，所述根据确定出的所述骑手的特征以及每个簇的特征，通过预先训练的预测模型，确定所述骑手选择每个簇的概率，包括：

针对每个簇，将该簇的特征以及所述骑手的特征输入所述预先训练的预测模型，得到所述骑手选择执行该簇中包含的任务点对应任务的概率，作为所述骑手选择该簇的概率。