本发明涉及计算机和计算机软件技术领域，特别地涉及一种生成集合单的方法、装置、电子设备和可读存储介质。
背景技术：
订单拣选作业是物流中心的主要作业流程之一，拣选作业成本占据着物流中心运营成本的大部分，提高拣选效率是降低物流中心拣选成本的有效途径之一。在拣选客户订单之前，合理地对订单进行分批，将每批订单组成一个集合单，并在一次拣选过程中同时完成，可以显著地节省拣选时间，提高拣选货物的效率，减少物流中心拣货成本。
订单分批是通过把多张订单集合成一批，进行批次分拣作业，其目的是缩短拣货员进行订单分拣时平均行走搬运的距离和时间。若再将每批次订单中的同一商品种类汇总拣取，然后把商品分类至每一客户订单形成批量拣取，这样不仅缩短了拣取时平均行走搬运的距离，也减少了重复寻找储位的时间，进而可以提高拣货效率。
订单分批即需要将订单组合成集合单，订单组合问题是不确定性问题，当前解决该类问题主要有精确算法和启发式算法。精确算法主要有以混合整数规划法配合固定批次大小的假设来求解分批结果，根据订单间品项的重复程度来确定相似性，目标是最大化相似订单的批量，但是精确算法由于计算量大不适用于实际的拣货系统。目前使用较多的是启发式算法。启发式算法是指将尚未分配到集合单中的订单按照某种标准插入到现有的已部分形成的集合单中。
目前常用的订单拣选的算法为：首先通过对一定数量的订单进行物理位置上的分类，将局部区域的订单集中在一起，形成基于单个拣货通道的初始中心点，然后由中心点通道开始向中心点通道两边的通道依次扩展，直至筛选出满足一个集合单的订单数量。详细的步骤如下：
步骤1：通道集中度排序：根据集中度计算公式，计算所有通道的集中度，并进行排序。其中，集中度＝落入该通道中的商品数量/该通道的储位数量，例如图1所示的某仓库各储位的一个订单分布示意图中，共有4个通道1—4，每个通道包括同一列的5个储位。以第一通道为例，第一通道包括5个储位a0、a2、a4、a6和a8，第一通道的集中度为：(6+3+5+2+1)/5.0，同理，第四通道的集中度为：(10+7)/5.0；
步骤2：判断是否满足集合单条件：按照集中度由高到低，依次校验每条通道是否可以独立形成集合单(约束条件可以是：订单数、商品数、总体积、总重量、合并策略等)，如可以，则形成集合单，否则，执行下述的步骤7；
步骤3：生成集合单：将满足集合单条件的订单，生成集合单，并更新各个通道的订单和商品数量；
步骤4：更新通道集中度：对剩余的通道重新计算通道集中度；
步骤5：判断是否已遍历所有通道；
步骤6：检查是否还有剩余订单，如果没有，则流程结束，如果存在，则继续进行筛选；
步骤7：扩展通道：根据通道集中度，以集中度最高的通道作为起点，向两侧各扩展一个通道，计算这三个通道的订单是否符合集合单的生成条件；
步骤8：若满足集合单生成条件，则执行步骤3，否则，根据通道集中度，以集中度最高的通道作为起点，向两侧依次扩展两个通道、三个通道……依次类推，直至所有订单都生成集合单。
现有的使用单中心点加上中心点所在通道向两边通道扩展的方式会导致拣选工人走动的距离相对较多，以一个集合单包括20个订单为例：
1、对一个通道中的多个储位点组合存在满足生成集合单的情况下，现有算法没有考虑对储位点的订单拣选而只考虑对通道内的订单拣选，这样会存在每个储位点都拣选一部分订单生成集合单的情况。如图2所示，是某仓库各储位的另一个订单分布示意图，其中，商品位于储位a0的订单有14个，商品位于储位a2的订单有3个，商品位于储位a4的订单有7个。现有算法会先拣选a0的10个订单、a2的6个订单、a4的4个订单形成第一个集合单，再拣选a0的14个订单、a2的4个订单、a4的2个订单形成下一个集合单；而实际上先拣选a0的20个订单形成一个集合单，再拣选a0的4个订单、a2的10个订单、a4的6个订单形成下一集合单后拣选工人走动的距离会更少；
2、对于需要经过一个通道中的多个储位点才能形成集合单的情况，现有算法没有考虑通过组合不同的储位点的订单拣选顺序去优化行走距离。如图3所示的某仓库各储位的又一个订单分布示意图，商品位于各储位的订单个数如图所示。现有算法会先拣选a0的14个订单，a2的3个订单，a4的3个订单形成第一个集合单，而后再拣选a4的4个订单形成下一个集合单。实际上由于遍历通道内的a0、a2储位点还不能形成集合单，需要再遍历a4储位点才能形成集合单，这样就意味着形成集合单需要遍历a0、a2、a4这三个点，那么在这次形成集合单中先选取离通道入口距离值最大的储位点更优。亦即，更优的方法为先拣选a0的10个订单、a2的3个订单、a4的7个订单形成第一个集合单，下一个集合单只需要遍历a0的4个订单即可；
3、现有算法只考虑按通道的订单集中度大小每次选取一个集中度最大的通道作为初始通道，再由初始通道向两边扩展形成集合单。实际上如果通过按集中度大小排序后选取多个通道扩展形成距离值不一样的集合单，在进行距离比较后首先选取距离最小的集合单进行拣选相对来说总的走动距离比较小。如图1所示，由于1和4通道的集中度(同为17/5.0)一样，按现有算法会按照通道的集中度先选择1通道的一共17个订单后再选择3通道b0储位点的3个订单形成集合单，而4通道的剩下的17个订单形成一个集合单。而实际上由于通道1和通道4的集中度一样，如果比较从1通道、4通道分别出发形成集合单会发现先组合通道4和通道3的订单为集合单后再由1通道形成集合单，要比先组合通道1和通道3的订单为集合单后再由4通道形成集合单行走的距离要短很多；
4、现有集合单生成算法在拣选较长距离、较多的商品订单时，由于没有同时把同一路线上的较少商品订单也顺带拣选，会增加总体的行走距离。
综上所述可知，现有的集合单生成方法会导致拣货员走动的距离相对较多，会影响订单拣选的效率，增加订单拣选作业的成本。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供一种生成集合单的方法、装置、电子设备和可读存储介质，能够减少拣货员进行订单拣选的行走距离，提升拣选订单的效率，节约物流开支。
为实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种生成集合单的方法。
一种生成集合单的方法，所述集合单是预定数量订单的合并，每个订单指示了在给定的仓库中待拣的货物，不同的货物位于所述仓库中不同的储位，各储位之间的距离已知并且保存在所述仓库的系统数据库中，所述方法包括：(a)获取待处理订单集；(b)对所述待处理订单集中的每个订单，根据所述系统数据库计算所述订单的行走距离，所述行走距离是所述订单涉及的所有储位的两两之间距离的总和；(c)选择所述待处理订单集中行走距离最大的订单作为集合单，从所述待处理订单集中删除所选择的订单，并且把合并计数设置为1；(d)当所述合并计数等于所述预定数量，则返回所述集合单并且转至步骤(a)开始生成下一集合单，否则重复下述步骤(e)直到所述合并计数等于所述预定数量；(e)分别计算所述集合单与所述待处理订单集中每个订单合并后所形成订单的行走距离，确定所述待处理订单集中的一个订单，使得较之所述待处理订单集中其余订单，该订单与所述集合单合并后的新集合单具有最大行走节约，并且把所述集合单更新为所述新集合单，从所述待处理订单集中删除所确定的订单，并且所述合并计数加1，其中，所述行走节约的定义为：对于一个订单m，所述订单m与集合单n合并后形成的新集合单s的行走节约p按照如下格式计算：p＝(m的行走距离+n的行走距离-s的行走距离)/s的行走距离。
可选地，所述仓库划分成区域，每个区域包括多个储位，其中储位之间的距离是储位所处区域的中心点之间的距离。
可选地，计算每个订单的行走距离包括：将每个订单中指示的待拣货物映射到所述订单涉及的储位点上；对所有涉及的储位点按预定的顺序排序；依次计算排序后的储位点的两两之间的路径并计算总和，即可得到每个订单的行走距离。
根据本发明的另一方面，提供了一种生成集合单的装置。
一种生成集合单的装置，所述集合单是预定数量订单的合并，每个订单指示了在给定的仓库中待拣的货物，不同的货物位于所述仓库中不同的储位，各储位之间的距离已知并且保存在所述仓库的系统数据库中，所述装置包括：订单集获取模块，用于获取待处理订单集；行走距离计算模块，用于对所述待处理订单集中的每个订单，根据所述系统数据库计算所述订单的行走距离，所述行走距离是所述订单涉及的所有储位的两两之间距离的总和；集合单生成模块，用于选择所述待处理订单集中行走距离最大的订单作为集合单，从所述待处理订单集中删除所选择的订单，并且把合并计数设置为1；判断模块，用于当所述合并计数等于所述预定数量，则返回所述集合单并且转至所述订单集获取模块开始生成下一集合单，否则跳转至集合单更新模块并重复执行直到所述合并计数等于所述预定数量；集合单更新模块，用于分别计算所述集合单与所述待处理订单集中每个订单合并后所形成订单的行走距离，确定所述待处理订单集中的一个订单，使得较之所述待处理订单集中其余订单，该订单与所述集合单合并后的新集合单具有最大行走节约，并且把所述集合单更新为所述新集合单，从所述待处理订单集中删除所确定的订单，并且所述合并计数加1，其中，所述行走节约的定义为：对于一个订单m，所述订单m与集合单n合并后形成的新集合单s的行走节约p按照如下格式计算：p＝(m的行走距离+n的行走距离-s的行走距离)/s的行走距离。
可选地，所述仓库划分成区域，每个区域包括多个储位，其中储位之间的距离是储位所处区域的中心点之间的距离。
可选地，所述行走距离计算模块还用于：将每个订单中指示的待拣货物映射到所述订单涉及的储位点上；对所有涉及的储位点按预定的顺序排序；依次计算排序后的储位点的两两之间的路径并计算总和，即可得到每个订单的行走距离。
根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备。
一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明所提供的生成集合单的方法。
根据本发明的再一方面，提供了一种可读存储介质。
一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明所提供的生成集合单的方法。
根据本发明的技术方案，从路径选择的角度入手，确定行走距离最大的订单作为初始集合单，并根据每个待分配订单与初始集合单合并后订单的行走节约最大作为集合单的订单筛选条件，减少了在同一路径上的储位上存储货物的重复拣选，从而缩短了所有订单拣选的总行走距离，提高了订单拣选的效率，节约了物流开支。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是现有技术中某仓库各储位的一个订单分布示意图；
图2是现有技术中某仓库各储位的另一个订单分布示意图；
图3是现有技术中某仓库各储位的又一个订单分布示意图；
图4是根据本发明实施例的生成集合单的方法的主要步骤示意图；
图5是本发明实施例的实现流程图；
图6是根据本发明实施例的生成集合单的装置的主要模块示意图；
图7是根据本发明实施例的生成集合单的方法的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
针对现有技术中存在的问题，本发明提出了路径节约算法，基于库房的储位点之间的距离数据，通过对订单进行合理组合，以达到订单拣选的总行走距离最短的目的。本发明从路径选择的角度考虑，对仓库中的储位点及储位点之间的距离进行数据建模，并将各个订单映射到该距离矩阵上，用于计算每个订单的行走距离，再将订单之间进行合并以得到订单合并后的行走节约，从中选择行走节约最大的订单组合即可得到集合单。
在本发明的实施例中，在对仓库的各储位点之间的距离进行数据建模时，生成距离矩阵。可综合考虑仓库容量和计算量，将大量的储位点通过分区的方式进行合并，从而对距离矩阵降维。例如：根据实际情况，可先将仓库中每个通道的储位点平均6等分后，将临近的储位点合并成区域，根据历史的拣货数据通过路由仿真软件(例如：matlab、ansys、multisim等等)，生成两两储位点的距离矩阵，其中，距离矩阵中的两个储位的距离取值为相应两个区域的中心点的实际可行的最短行走距离。
图4是根据本发明实施例的生成集合单的方法的主要步骤示意图。本发明中，集合单是预定数量订单的合并，每个订单指示了在该仓库中待拣的货物，不同的货物位于该仓库中不同的储位，各储位之间的距离已知并且保存在该仓库的系统数据库中。如图4所示，本发明的生成集合单的方法主要包括如下的步骤s41至步骤s45。
步骤s41：获取待处理订单集；
步骤s42：计算每个订单的行走距离。对步骤s41中提到的待处理订单集中的每个订单，根据系统数据库计算该订单的行走距离，其中，行走距离是该订单涉及的所有储位的两两之间距离的总和。系统数据库中保存有预先生成的储位点之间的距离矩阵；
步骤s43：确定初始的集合单。选择待处理订单集中行走距离最大的订单作为集合单，从待处理订单集中删除所选择的订单，并且把合并计数设置为1；
步骤s44：集合单生成判定。当该合并计数等于预定数量，则返回该集合单并且转至步骤s41开始生成下一集合单，否则重复下述步骤s45直到该合并计数等于预定数量。每个集合单最终合并预定数量的订单，此处预定数量可根据仓库订单量进行设定，例如为20；
步骤s45：更新集合单。分别计算步骤s43中的集合单与待处理订单集中每个订单合并后所形成订单的行走距离，确定待处理订单集中的一个订单，使得较之待处理订单集中其余订单，该订单与该集合单合并后的新集合单具有最大行走节约，并且把该集合单更新为该新集合单，从待处理订单集中删除所确定的订单，并且合并计数加1。其中，行走节约的定义为：对于一个订单m，该订单m与集合单n合并后形成的新集合单s的行走节约p按照如下格式计算：p＝(m的行走距离+n的行走距离-s的行走距离)/s的行走距离。
由于仓库的容量一般会很大，因此，所述仓库划分成区域，每个区域包括多个储位，其中储位之间的距离是储位所处区域的中心点之间的距离。本发明中的距离指的是实际可行的最短行走距离。
正常业务背景下，一个订单会包含多个商品，每个商品所处的储位点可能不一样，因此，每个订单自身会有一个内部所有商品所在储位点间的行走距离。根据本发明的实施例，步骤s42计算每个订单的行走距离具体可以按照如下过程来执行：
步骤s421：将每个订单中指示的待拣货物映射到该订单涉及的储位点上；
步骤s422：对所有涉及的储位点按预定的顺序排序。例如：储位点可以数字编号并按数字大小进行排序等；
步骤s423：依次计算排序后的储位点的两两之间的路径并计算总和，即可得到每个订单的行走距离。
图5是本发明实施例的实现流程图。如图5所示，本发明实施例主要包括如下的步骤s51至步骤s59。
步骤s51：获取待处理订单集；
步骤s52：计算待处理订单集中每个订单的行走距离；
步骤s53：确定初始集合单，其中，初始集合单指的是待处理订单集中行走距离最大的订单；
步骤s54：更新待处理订单集，将选定的初始集合单从待处理订单集中删除；
步骤s55：判断初始集合单是否满足集合单生成条件，例如：初始集合单中包含的订单的个数是否满足生成集合单所需要的订单个数等。当满足条件时，执行步骤s56，否则执行步骤s58；
步骤s56：将当前确定的初始集合单生成集合单；
步骤s57：通过待处理订单集判定是否还有待处理订单，如果有待处理订单，则跳转至步骤s51，否则集合单生成流程结束；
步骤s58：将初始集合单与每个待处理订单分别合并成新集合单，并计算每个新集合单的行走节约。其中，在计算新集合单的行走节约时，首先将单个待处理订单的商品储位与当前初始集合单的商品储位进行合并、排序，并计算新集合单的行走距离，然后计算新集合单的行走节约；
步骤s59：将初始集合单更新为行走节约最大的新集合单。
通过上述的步骤s51至步骤s59，即可通过计算行走节约将订单组合生成集合单，且能够使所有集合单拣选的总行走距离最小。
图6是根据本发明实施例的生成集合单的装置的主要模块示意图。所述集合单是预定数量订单的合并，每个订单指示了在给定的仓库中待拣的货物，不同的货物位于所述仓库中不同的储位，各储位之间的距离已知并且保存在所述仓库的系统数据库中。如图6所示，本发明的生成集合单的装置60主要包括订单集获取模块61、行走距离计算模块62、集合单生成模块63、判断模块64和集合单更新模块65。
订单集获取模块61用于获取待处理订单集；行走距离计算模块62用于对所述待处理订单集中的每个订单，根据所述系统数据库计算所述订单的行走距离，所述行走距离是所述订单涉及的所有储位的两两之间距离的总和；集合单生成模块63用于选择所述待处理订单集中行走距离最大的订单作为集合单，从所述待处理订单集中删除所选择的订单，并且把合并计数设置为1；判断模块64用于当所述合并计数等于所述预定数量，则返回所述集合单并且转至所述订单集获取模块61开始生成下一集合单，否则跳转至集合单更新模块65并重复执行直到所述合并计数等于所述预定数量；集合单更新模块65用于分别计算所述集合单与所述待处理订单集中每个订单合并后所形成订单的行走距离，确定所述待处理订单集中的一个订单，使得较之所述待处理订单集中其余订单，该订单与所述集合单合并后的新集合单具有最大行走节约，并且把所述集合单更新为所述新集合单，从所述待处理订单集中删除所确定的订单，并且所述合并计数加1，其中，所述行走节约的定义为：对于一个订单m，所述订单m与集合单n合并后形成的新集合单s的行走节约p按照如下格式计算：p＝(m的行走距离+n的行走距离-s的行走距离)/s的行走距离。
本发明中，所述仓库划分成区域，每个区域包括多个储位，其中储位之间的距离是储位所处区域的中心点之间的距离。
其中，行走距离计算模块62还可以用于：将每个订单中指示的待拣货物映射到所述订单涉及的储位点上；对所有涉及的储位点按预定的顺序排序；依次计算排序后的储位点的两两之间的路径并计算总和，即可得到每个订单的行走距离。
根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
本发明的电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明所提供的生成集合单的方法。
本发明的非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明所提供的生成集合单的方法。
如图7所示，是根据本发明实施例的生成集合单的方法的电子设备的硬件结构示意图。如图7，该电子设备70包括：一个或多个处理器71以及存储器72，图7中以一个处理器71为例。其中，存储器72即为本发明所提供的非暂态计算机可读存储介质。
生成集合单的方法的电子设备还可以包括：输入装置73和输出装置74。
处理器71、存储器72、输入装置73和输出装置74可以通过总线或者其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。
存储器72作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的生成集合单的方法对应的程序指令/模块(例如，附图6所示的订单集获取模块61、行走距离计算模块62、集合单生成模块63、判断模块64和集合单更新模块65)。处理器71通过运行存储在存储器72中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的生成集合单的方法。
存储器72可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据生成集合单的装置的使用所创建的数据等。此外，存储器72可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器72可选包括相对于处理器71远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至生成集合单的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置73可接收输入的数字或字符信息，以及产生与生成集合单的装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置74可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器72中，当被所述一个或者多个处理器71执行时，执行上述任意方法实施例中的生成集合单的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
根据本发明实施例的技术方案，从路径选择的角度入手，确定行走距离最大的订单作为初始集合单，并根据每个待分配订单与初始集合单合并后订单的行走节约最大作为集合单的订单筛选条件，减少了在同一路径上的储位上存储货物的重复拣选，从而缩短了所有订单拣选的总行走距离，提高了订单拣选的效率，降低了物流成本。
本发明实施例中基于大数据降维计算库房储位点之间的距离，可以有效减小误差、提高准确度，且能提升计算效率。本发明提出的集合单生成方法满足集合单生成的时效要求，且可以通过迭代自动实现，避免了人工穷举难以拓展到大量订单的问题，因此，可将本发明的集合单生成方法推广应用于多个仓库、多波次的库房接收订单的业务场景。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。