一种鲜花预约订单分配方法及系统

技术领域

本申请涉及订单分配领域，尤其涉及一种鲜花预约订单分配方法及系统。

背景技术

随着科学技术的不断发展，人们生活水平的不断提高，网络购物技术得到了飞速发展，人们日常采用的消费方式已从线下消费逐步转换到线上消费。公布号为CN111860914A的发明专利，提出一种鲜花预约订单分配方法及系统，实现了根据鲜花预约订单将商家推送给需求方并根据需求方选择的商家生成配送订单并推送给配送员。但当该方法应用于连锁店模式的鲜花预约订单分配时，还有不足之处，如：其按照价格从低到高或者距离由近到远的方式推送商家，当按照价格从低到高进行推送时，易造成连锁店间的价格战，导致整体利润率的降低；而当按照距离由近到远的方式进行推送时，易造成连锁店间的订单数量分配不均，使得配送距离稍远的连锁店接不到订单，而配送距离占优的连锁店订单拥堵，大大延长了订单处理时间从而降低了消费者的满意度。同时，现有技术中也未针对连锁店模式的鲜花预约订单分配建立完整的数学模型，通过特定算法的方式进行求解分配。

发明内容

本申请的目的在于提供一种鲜花预约订单分配方法及系统，能够综合考虑鲜花连锁店的自身收益及订单的处理时长，从而兼顾整体收益及消费者满意度。

为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

一种鲜花预约订单分配方法，包括以下步骤：

由订单接收模块接收鲜花预约订单；

所述订单分配管理模块建立总体模型，使用基于请求的动态分配算法对所述总体模型进行计算，得出订单分配策略；

根据所述订单分配策略，订单分配管理模块将所述鲜花预约订单分配给对应的连锁店进行处理。

进一步的，在所述建立总体模型中，包括：

建立基础模型，将一组M个订单的消费者表示为C＝{C

建立时间模型，第m个订单的消费者与连锁店n之间的配送时间为

建立奖罚模型，设置罚时函数

建立策略模型，将订单m的策略表示为a

建立目标模型，将对于订单m的连锁店n的收益表示为

进一步的，所述基于请求的动态分配算法包括以下步骤：

S1，初始化参数，设置标志flag为False，λ

S2，获取订单合集Order；

S3，设置订单选择阈值NT＝M/2；

S4，订单分配管理模块将参数Order，A，N(m)，NTO，λ

S5，对于每一个连锁店，执行下列步骤：

S5.1，接受参数，基于规则一和规则二，以最大化奖励函数u

其中规则一为：在当前的订单分配策略A中，若订单m已经分配给连锁店n，则连锁店n计算对于订单m的奖励函数u

规则二为：当N(m)≥NT时，则不允许其他的连锁店再选择该订单；

S5.2，将本轮计算得出的策略s

S6，如果订单分配管理模块没有接受到任何修改订单分配策略A的请求，则设置flag为True，否则随机选择接受一个连锁店的策略s

S7，如果flag为True，则输出订单分配策略A，否则跳转至S3。

进一步的，在步骤S6至S7之间，还包括：

步骤S6.1，订单分配管理模块更新参数λ

进一步的，当所述基于请求的动态分配算法的迭代次数超过M×NT时，在S3中逐步降低NT的取值。

以及一种鲜花预约订单分配系统，包括：

订单接收模块，订单分配管理模块，连锁店；应用如上所述的鲜花预约订单分配方法对鲜花预约订单进行分配。

与现有技术相比，本申请的有益效果是：

1、针对连锁店模式的鲜花预约订单分配建立完整的数学模型，并配套设计了一套基于请求的动态分配算法对该模型进行求解。其综合考虑鲜花连锁店的自身收益及订单的处理时长，从而兼顾整体收益及消费者满意度。

2、该算法引入了罚时系数，使连锁店在选择订单时，选择能尽快完成的订单，防止订单被选择后无法被完成或超时完成，从而提高消费者整体满意度。

3、该算法引入的奖励函数考虑了选择同一订单的连锁店数量，当选择同一个订单的连锁店数量越多，该订单的奖励函数的值会越低，从而以防止订单选择的拥堵。

4、该算法引入了订单选择阈值，用于动态调节计算迭代次数，从而使该算法能适配不同的计算力，并避免极端条件下的死循环情况。

5、该算法还对罚时系数进行动态更新，使得能对订单的优先级进行调整。

附图说明

图1为鲜花预约订单分配系统的系统组成示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例及附图对本申请做进一步详细说明。

如图1所示，建立一个包括订单接收模块、订单分配管理模块、连锁店的鲜花预约订单分配系统，由该系统进行鲜花预约订单的整体分配，从而摆脱目前各个连锁店各自为战的局面，有助于提高整体管理水平、维护品牌形象、统一部署战略及信息维护处理。

该鲜花预约订单分配系统主要使用下文所描述的鲜花预约订单分配方法对鲜花预约订单进行分配。

该方面主要包括以下步骤：

首先由订单接收模块接收鲜花预约订单，即设立一个统一的接口用于接受消费者的鲜花预约订单。其次通过订单接收模块将鲜花预约订单发送给订单分配管理模块，订单分配管理模块建立总体模型，使用基于请求的动态分配算法对总体模型进行计算，得出订单分配策略。最后根据订单分配策略，订单分配管理模块将鲜花预约订单分配给对应的连锁店进行处理。

由于现有技术中未针对连锁店模式的鲜花预约订单分配建立数学模型，因此如何建立一个完整的总体模型是订单分配方法的基础。对此，可将总体模型分为下列几个部分：

基础模型，将一组M个订单的消费者表示为C＝{C

时间模型，第m个订单的消费者与连锁店n之间的配送时间为

奖罚模型，设置罚时函数

策略模型，将订单m的策略表示为a

目标模型，对于连锁店方面，每个连锁店的目标都是最大化自身收益，将对于订单m的连锁店n的收益表示为

建立总体模型之后，需要对其进行计算，得出订单分配策略。可以使用启发式算法，例如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。而下文提出一种基于请求的动态分配算法，其能够更好地综合考虑鲜花连锁店的自身收益及订单的处理时长，从而兼顾整体收益及消费者满意度。

基于请求的动态分配算法包括以下步骤：

S1，初始化参数，设置标志flag为False，λ

S2，获取订单合集Order；

S3，设置订单选择阈值NT＝M/2；

S4，订单分配管理模块将参数Order，A，N(m)，NTO，λ

S5，对于每一个连锁店，执行下列步骤：

S5.1，接受参数，基于规则一和规则二，以最大化奖励函数u

其中规则一为：在当前的订单分配策略A中，若订单m已经分配给连锁店n，则连锁店n计算对于订单m的奖励函数u

规则二为：当N(m)≥NT时，则不允许其他的连锁店再选择该订单，设置规则二是减少计算迭代次数，可根据计算能力设置不同的NT值，其值在1至M之间，优选为M/2；

S5.2，将本轮计算得出的策略s

S6，如果订单分配管理模块没有接受到任何修改订单分配策略A的请求，则设置flag为True，否则随机选择接受一个连锁店的策略s

S6.1，订单分配管理模块更新参数λ

S7，如果flag为True，则输出订单分配策略A，否则跳转至S3。

当所述基于请求的动态分配算法的迭代次数超过M×NT时，在S3中逐步降低NT的取值。或者，将NT的初始值设置为4M/5，每经过M×NT/4的迭代次数后，将NT的值减少25％，直至NT值为1。

在一个优选的实施例中，鲜花预约订单分配系统还包括后评估模块，判断减少各个连锁店时目标模型

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