一种面向物流资源共享的末端配送人员共享方法和装置

1.本发明涉及物流分配技术领域，特别是涉及一种面向物流资源共享的末端配送人员共享方法和装置。


背景技术：

2.近年来国内的快件物流市场围绕资源共享越来越多，如共享二级分拣中心、共享仓库等。但实际中发现这并不是唯一的问题，各个物流快件公司即使在同一配送区域也是各做各的，处于分散作业状态，造成了快件物流资源的极大浪费，如何将城市末端配送站的场地、设备和人员结合实现多个物流快件公司的共享还是一个难点。但随着物流技术和物联网技术的发展，特别是人工智能算法系统技术的发展，匹配效率越来越高，现有物流快件城市末端配送站采用场地、设备和人员共享后，相对比各个快递公司安排各自的配送站场地、设备和人员，共享后可以至少节约50％的资源，提高30％的配送效率。
3.现有的各快件物流公司配送站因为配送地址和配送时间的问题，以10人的配送站为例平均单日处理的快件数在1500到3000件左右，各家快件公司在地理上相同或相近区域基本都设置有配送站。由于配送端共享后的场地、人员、设备和快件物流货物的责任不清晰问题，制约了各快件公司的城市末端配送站进行资源共享的热情，所以到目前为止各大快件公司的配送站还是普遍采用非共享模式。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是提供一种面向物流资源共享的末端配送人员共享方法和装置，能够有效实现配送站点的人员共享。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种面向物流资源共享的末端配送人员共享方法，包括：
6.步骤(1)：获取即将到达城市末端不同配送站点的快件信息，其中，所述不同配送站点为覆盖相同配送区域且属于不同快件物流公司的配送站点；
7.步骤(2)：统计不同配送站点的配送人员p
x
数量和配送设备qy信息；
8.步骤(3)：基于所述快件信息、配送人员p
x
数量和配送设备qy信息，将快件、配送人员p
x
和配送设备qy进行自适应分配。
9.所述步骤(1)还包括：将所述不同配送站点进行关联，以实现数据共享。
10.所述步骤(1)中的快件信息包括：快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai。
11.所述步骤(3)包括：
12.步骤(31)：选择不同配送站点的多个配送人员p
x
和配送设备qy；
13.步骤(32)：将所述快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai作为决策变量；
14.步骤(33)：为每名配送人员p
x
最多分配一台装满快件的配送设备qy去执行快件配
送地址ai的任务；
15.所述步骤(33)中在执行一个快件配送地址ai的任务时，基于配送快件配送地址ai将配送设备qy中的快件分为小于预设距离的近距离快件和大于预设距离的远距离快件；先配送所述近距离快件，再配送所述远距离快件，并在配送过程中选择快件体积vi低于体积阈值或快件重量wi低于重量阈值的快件进行优先配送；
16.步骤(34)：引入表示配送人员p
x
驾驶第qy台配送设备单独完成一次满载的配送任务所需的时间t；
17.步骤(35)：找到最优的决策变量，使得完成一次满载的配送任务所需的时间t最短。
18.所述步骤(3)中的将快件、配送人员和配送设备进行自适应分配时，还引入公平指数fs，所述公平指数fs为每个配送人员配送快件的收入指数，基于所述公平指数fs实现快件、配送人员和配送设备的最优匹配。
19.本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种面向物流资源共享的末端配送人员共享装置，包括：
20.快件信息获取模块：获取即将到达城市末端不同配送站点的快件信息，其中，所述不同配送站点为覆盖相同配送区域且属于不同快件物流公司的配送站点；
21.统计模块：统计不同配送站点的配送人员p
x
数量和配送设备qy信息；
22.分配模块：基于所述快件信息、配送人员p
x
数量和配送设备qy信息，将快件、配送人员p
x
和配送设备qy进行自适应分配。
23.所述快件信息获取模块还包括：将所述不同配送站点进行关联，以实现数据共享。
24.所述快件信息获取模块中的快件信息包括：快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai。
25.所述分配模块包括：
26.选择单元：选择不同配送站点的多个配送人员p
x
和配送设备qy；
27.决策变量生成单元：将所述快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai作为决策变量；
28.配送单元：为每名配送人员p
x
最多分配一台装满快件的配送设备qy去执行快件配送地址ai的任务；
29.所述配送单元中在执行一个快件配送地址ai的任务时，基于配送快件配送地址ai将配送设备qy中的快件分为小于预设距离的近距离快件和大于预设距离的远距离快件；先配送所述近距离快件，再配送所述远距离快件，并在配送过程中选择快件体积vi低于体积阈值或快件重量wi低于重量阈值的快件进行优先配送；
30.时间单元：引入表示配送人员p
x
驾驶第qy台配送设备单独完成一次满载的配送任务所需的时间t；
31.优化单元：找到最优的决策变量，使得完成一次满载的配送任务所需的时间t最短。
32.所述分配模块中的将快件、配送人员和配送设备进行自适应分配时，还引入公平指数fs，所述公平指数fs为每个配送人员配送快件的收入指数，基于所述公平指数fs实现快件、配送人员和配送设备的最优匹配。
33.有益效果
34.由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明能够获取城市末端配送站点的快件信息、配送人员、设备信息，并基于获取到数据进行三维一体自适应分配；本发明还引入了公平指数，能够保证分配最优，进而能够提高用户满意度；本发明的集成度高，投资收益率高，既提高了配送准确性，也提高了配送的数量，降低了各家快件公司配送站的场地、人员、设备重复投入成本，对物流快件行业的发展有促进作用。
附图说明
35.图1是本发明实施方式的方法流程图；
36.图2是本发明实施方式物流资源共享示意图。
具体实施方式
37.下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
38.本发明的实施方式涉及一种面向物流资源共享的末端配送人员共享方法，请参阅图1，包括：
39.步骤(1)：获取即将到达城市末端不同配送站点的快件信息，其中，所述不同配送站点为覆盖相同配送区域且属于不同快件物流公司的配送站点。
40.所述步骤(1)还包括：将所述不同配送站点进行关联，以实现数据共享。
41.所述步骤(1)中的快件信息包括：快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai。
42.步骤(2)：统计不同配送站点的配送人员p
x
数量和配送设备qy信息。
43.步骤(3)：基于所述快件信息、配送人员p
x
数量和配送设备qy信息，将快件、配送人员p
x
和配送设备qy进行自适应分配。
44.所述步骤(3)包括：
45.步骤(31)：选择不同配送站点的多个配送人员p
x
和配送设备qy；
46.步骤(32)：将所述快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai作为决策变量；
47.步骤(33)：为每名配送人员p
x
最多分配一台装满快件的配送设备qy去执行快件配送地址ai的任务；
48.所述步骤(33)中在执行一个快件配送地址ai的任务时，基于配送快件配送地址ai将配送设备qy中的快件分为小于预设距离的近距离快件和大于预设距离的远距离快件；先配送所述近距离快件，再配送所述远距离快件，并在配送过程中选择快件体积vi低于体积阈值或快件重量wi低于重量阈值的快件进行优先配送(即在满足距离的条件下，重量轻的快件和体积小的快件优先配送)。
49.步骤(34)：引入表示配送人员p
x
驾驶第qy台配送设备单独完成一次满载的配送任
务所需的时间t；
50.步骤(35)：找到最优的决策变量，使得完成一次满载的配送任务所需的时间t最短，即满足步骤(33)中的配送规则时，将配送设备qy中的快件派送次序进行优化，使得配送时间t最短。
51.所述步骤(3)中的将快件、配送人员和配送设备进行自适应分配时，还引入公平指数fs，所述公平指数fs为每个配送人员配送快件的收入指数，基于所述公平指数fs实现快件、配送人员和配送设备的最优匹配，以获得最大价值效率value
max
(也可以理解为用户满意度)，表达式为：value
max
＝fun{p
x
,qy,ni,vi,wi,ai,fs}。
52.最后的分配结果也会发送给各个快件公司的数据平台。
53.请参阅图2，a公司的配送站点和b公司的配送站点所覆盖的配送区域相同，本实施方式就是将a公司的配送站点和b公司的配送站点人员、设备资源共享，并为每个配送人员分配合适的快件数量，达到资源的最有效利用。
54.本发明的实施方式涉及一种面向物流资源共享的末端配送人员共享装置，包括：
55.快件信息获取模块：获取即将到达城市末端不同配送站点的快件信息，其中，所述不同配送站点为覆盖相同配送区域且属于不同快件物流公司的配送站点；
56.统计模块：统计不同配送站点的配送人员p
x
数量和配送设备qy信息；
57.分配模块：基于所述快件信息、配送人员p
x
数量和配送设备qy信息，将快件、配送人员p
x
和配送设备qy进行自适应分配。
58.所述快件信息获取模块还包括：将所述不同配送站点进行关联，以实现数据共享。
59.所述快件信息获取模块中的快件信息包括：快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai。
60.所述分配模块包括：
61.选择单元：选择不同配送站点的多个配送人员p
x
和配送设备qy；
62.决策变量生成单元：将所述快件数量ni、快件体积vi、快件重量wi和快件配送地址ai作为决策变量；
63.配送单元：为每名配送人员p
x
最多分配一台装满快件的配送设备qy去执行快件配送地址ai的任务；
64.所述配宋单元中在执行一个快件配送地址ai的任务时，基于配送快件配送地址ai将配送设备qy中的快件分为小于预设距离的近距离快件和大于预设距离的远距离快件；先配送所述近距离快件，再配送所述远距离快件，并在配送过程中选择快件体积vi低于体积阈值或快件重量wi低于重量阈值的快件进行优先配送；
65.时间单元：引入表示配送人员p
x
驾驶第qy台配送设备单独完成一次满载的配送任务所需的时间t；
66.优化单元：找到最优的决策变量，使得完成一次满载的配送任务所需的时间t最短。
67.所述分配模块中的将快件、配送人员和配送设备进行自适应分配时，还引入公平指数fs，所述公平指数fs为每个配送人员配送快件的收入指数，基于所述公平指数fs实现快件、配送人员和配送设备的最优匹配。
68.前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述
并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。