确定供包台开启数量的方法和装置与流程

本发明涉及仓储物流
技术领域：
，尤其涉及一种确定供包台开启数量的方法和装置。
背景技术：
：电子商务和网络购物的迅猛发展，既给物流仓储行业带来了迅速崛起的契机，也给物流仓储行业带来前所未有的挑战。目前，在物流仓储行业中，分拣中心利用分拣agv分拣包裹，其中，agv(automatedguidedvehicle，自动导引运输车或无人搬运车)是指装备有电磁或光学等自动导引装置，它能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：在分拣包裹时，开启的供包台数量往往根据人的经验进行判断，容易造成资源分配不合理或浪费人力资源等情况。技术实现要素：有鉴于此，本发明实施例提供一种确定供包台开启数量的方法和装置，能够反映当前的技术效率，节省人力劳动，使资源配置合理化，发挥生产要素的最大产能。为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定供包台开启数量的方法，包括：确定包裹的数量；根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；从多个第一比值中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。可选地，所述方法还包括：当筛选出的第一比值多于一个时，将筛选出的各个第一比值对应的供包台的投入量的最小值作为供包台开启数量。可选地，所述预设的生产模型根据如下过程获得：确定生产函数，所述生产函数包括多个参数；获取多组样本数据，每组所述样本数据包括预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量；根据所述多组样本数据，确定所述多个参数的值；将所述参数带入所述生产函数，获得预设的生产模型。可选地，所述生产函数如下式(1)所示：其中，y表示预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量，x1表示预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量，x2表示预设时间段内供包台的投入量，β0、β1和β2表示参数。可选地，根据所述多组样本数据，确定所述多个参数的值包括：利用岭回归算法和所述多组样本数据，确定所述多个参数的值。可选地，所述方法还包括：根据分拣完成一个包裹所需的时间，确定所述预设时间段。可选地，所述方法还包括：在获取预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量时，对重复分拣的包裹进行去重处理。为实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，提供了一种确定供包台开启数量的装置，包括：包裹量确定模块，用于确定包裹的数量；可选项确定模块，用于根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；筛选模块，用于从多个第一比值中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；供包台量确定模块，用于当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。可选地，所述供包台量确定模块还用于：当筛选出的第一比值多于一个时，将筛选出的各个第一比值对应的供包台的投入量的最小值作为供包台开启数量。可选地，所述装置还包括生产模型确定模块，用于：确定生产函数，所述生产函数包括多个参数；获取多组样本数据，每组所述样本数据包括预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量；根据所述多组样本数据，确定所述多个参数的值；将所述参数带入所述生产函数，获得预设的生产模型。可选地，所述生产函数如下式(1)所示：其中，y表示预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量，x1表示预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量，x2表示预设时间段内供包台的投入量，β0、β1和β2表示参数。可选地，所述生产模型确定模块还用于：利用岭回归算法和所述多组样本数据，确定所述多个参数的值。可选地，所述生产模型确定模块还用于：根据分拣完成一个包裹所需的时间，确定所述预设时间段。可选地，所述生产模型确定模块还用于：在获取预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量时，对重复分拣的包裹进行去重处理。为实现上述目的，根据本发明实施例的又一方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例的确定供包台开启数量的方法。为实现上述目的，根据本发明实施例的再一方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例的确定供包台开启数量的方法。上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用确定包裹的数量；根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；从所述多个第一比值可选项中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量的技术手段，所以能够反映当前的技术效率，节省人力劳动，使资源配置合理化，发挥生产要素的最大产能。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是根据本发明实施例的确定供包台开启数量的方法的主要流程的示意图；图2是根据本发明实施例的确定供包台开启数量的装置的主要模块的示意图；图3是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；图4是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。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。图1是根据本发明实施例的确定供包台开启数量的方法的主要流程的示意图，如图1所示，该方法包括：步骤s101：确定包裹的数量；步骤s102：根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；步骤s103：从多个第一比值中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；步骤s104：当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。本发明实施例的确定供包台开启数量的方法，根据已知的包裹数量和预设的生产模型，确定出多组可选的分拣小车的投入量和供包台的投入量，并确定每组可选的分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值，将预设的第二比值作为筛选条件(即将预设的供包台与分拣小车的投入量的比值作为筛选条件)，从多个第一比值中筛选出小于或等于第二阈值的第一比值。当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台投入量作为供包台开启数量。该方法能够反映当前的技术效率，节省人力劳动，使资源配置合理化，发挥生产要素的最大产能。对于步骤s101，包裹的数量可以根据场景需求灵活设置，具体可以根据分拣任务的总包裹数量和所预期的分拣时长灵活设置。对于步骤s102，在本实施例中，预设的生产模型用于表示供包台开启数量和分拣小车投入量与包裹的数量之间的关系，这种关系可以采用生产函数来表示。生产函数是指在一定时期内，在技术水平不变的情况下，生产中所使用的各种生产要素的数量(即投入量)与所能生产的最大产出量之间的关系。在本实施例中，供包台开启数量和分拣小车投入量可以分别看作是投入量，包裹的数量可以看作是产出量。在可选的实施例中，预设的生产模型可以根据如下过程确定：确定生产函数，所述生产函数包括多个参数；获取多组样本数据，每组所述样本数据包括预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量；根据所述多组样本数据，确定所述多个参数的值；将所述参数带入所述生产函数，获得预设的生产模型。在现有技术中存在多种生产函数，例如固定替代比例生产函数、固定投入比例生产函数(也可以称为里昂剔夫生产函数)和柯布-道格拉斯生产函数(cobb-douglasproductionfunction，简称为c-d生产函数)。在本实施例中，包裹的数量对应的分拣小车的投入量以及供包台的开启数量是处于动态变化的，因此，本实施例采用c-d生产函数。而且，c-d生产函数形式简洁，可转化为线性形式，方便进行参数估计，并且参数具有明确的经济学含义，可以检验模型的合理性。其形式如下式(1)所示：其中，y表示预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量，x1表示预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量，x2表示预设时间段内供包台的投入量，β0、β1和β2表示未知的参数。对(1)式取自然对数后，转化为：lny＝lnβ0+β1lnx1+β2lnx2在确定生产函数之后，需要确定生产函数的参数，具体的可以根据样本数据来确定参数。其中，每组所述样本数据包括预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量。在实际应用中，包裹具有一定的延迟性，即当前时刻的分拣小车和供包台分拣的包裹，需要在一定时间后才能分拣完成，因此在获取样本数据时不以分拣完成为统计条件，以需要的资源为统计条件，仅统计开始分拣这个状态下分拣小车的投入量、供包台投入量以及包裹数量，即统计预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量。本实施例中的样本数据是真实有效的，能够反映当前的分拣效率水平。在本实施例的应用场景中，包裹的数量对应的分拣小车的投入量以及供包台的投入量是处于动态变化的，若统计较长的一段时间(如1小时、6小时或一天)的包裹的数量、分拣小车的数量和供包台的投入量，会掩盖短时间维度的特征。因此，可以根据分拣完成一个包裹所需的时间，确定所述预设时间段。分拣完成一个包裹所需的时间可以是根据历史分拣数据确定的平均分拣完成一个包裹所需的时间。具体的，预设时间段可以是分拣完成一个包裹所需的时间的n倍～m倍，如下式(2)所示，nt≤t≤mt(2)其中，t表示分拣完成一个包裹所需的时间，t表示预设时间段，1≤n＜m。另外，本实施例中的预设时间段是指工作时间中的某些时间段，不包括非工作时间。因为，非工作时间的包裹数量、分拣小车投入量和供包台投入量均为0，不能用于确定生产模型的参数。作为具体的示例，分拣完成一个包裹所需的时间为60秒，则预设的时间段可以是5分钟，则在本实施例中，统计每5分钟内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量。另外，在实际应用中可能存在分拣小车空跑、分拣小车未成功将包裹倾倒(系统记录倾倒成功，但包裹尚未进入落袋口又被分拣小车带走)等异常情况，所以在统计预设时间段内被放在分拣小车上的包裹时要剔除异常情况，即剔除异常的包裹。由于包裹编号唯一，若同一包裹被分拣两次及以上，表明该包裹在分拣过程中存在异常，因此在统计时，先对包裹编号进行去重，保留最后的包裹记录，以统计预设时间段内被放在分拣小车上的包裹数量。获取到样本数据之后，可以根据该样本数据确定生产函数中的参数的值。具体的，可以利用岭回归算法和所述多组样本数据，确定所述多个参数的值。其中，岭回归算法(ridgeregression或tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法。每个供包台由于排队位数量的限制，在每个供包台下等待的小车数量是有限的。因此，为每个供包台工作的分拣小车的数量是不可以无限增大的，当包裹连续不断的情况下，开启的供包台越多，参与分拣工作的分拣小车数越多。因此，供包台投入量与分拣小车投入量是正线性相关的，供包台投入量与分拣小车投入量存在多重共线性。当自变量间存在多重共线性时，若直接使用最小二乘法估计参数，结果很可能与理论预期相反。当自变量存在多重共线性时，利用岭回归算法确定参数是最有效的，所以，本发明实施例中利用岭回归算法确定参数。在确定参数之后，将参数带入生产函数，获得生产模型，例如下式(3)所示：lny＝0.372+1.037lnx1+0.249lnx2(3)本发明实施例的生产模型是根据真实有效的样本数据训练而来的，能够反映当前的分拣效率水平，用该生产模型计算得到的数据是准确可靠的。在获得生产模型之后，可以根据确定的包裹的数量，假设若干个供包台投入量，分别将该若干个供包台投入量和包裹的数量代入上式(3)，获得若干个分拣小车的投入量，从而确定若干个第一比值。在其他可选的实施例中，也可以假设若干个分拣小车的投入量，分别将该若干个分拣小车的投入量和包裹的数量代入上式(3)，得到若干个供包台投入量，从而确定若干个第一比值。对于步骤s103，预设的第二比值为预设的供包台投入量与分拣小车投入量的比值，其说明了能够为每一个供包台提供的分拣小车的最大数量。在实际应用中，为每个供包台配置了若干个排队位置，分拣小车在排队位置处等待工作人员或机械手将包裹放在其上。由于排队位置数量的限制，所以为每个供包台下提供的分拣小车的数量是有限的。因此，需要从步骤s102确定的多个第一比值中筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值。对于步骤s104，当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。本发明实施例的确定供包台开启数量的方法，根据已知的包裹数量和预设的生产模型，确定出多组可选的分拣小车的投入量和供包台的投入量，并确定每组可选的分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值，将预设的第二比值作为筛选条件(即将预设的供包台与分拣小车的投入量的比值作为筛选条件)，从多个第一比值中筛选出小于或等于第二阈值的第一比值。当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台投入量作为供包台开启数量。本发明实施例的确定供包台开启数量的方法能够反映当前的技术效率，节省人力劳动，使资源配置合理化，发挥生产要素的最大产能。在其他可选的实施例中，当筛选出的第一比值多于一个时，将筛选出的各个第一比值对应的供包台的投入量的最小值作为供包台开启数量。作为具体的示例，假设预设的第二比值为1∶85，即对于每个供包台，最多能够提供85个分拣小车。包裹的数量为500，根据生产模型确定的多个第一比值如下表1所示：表1：包裹的数量供包台投入量分拣小车投入量第一比值50032803∶28050043001∶7550053501∶7050062803∶140小于或等于预设的第二比值的第一比值如下表2所示：表2：包裹的数量供包台投入量分拣小车投入量第一比值50043001∶7550053501∶7050062803∶140因此，表2中供包台投入量最小的是4，则确定供包台开启数量为4。图2是根据本发明实施例的确定供包台开启数量的装置200的主要模块的示意图，如图2所示，该装置200包括：包裹量确定模块201，用于确定包裹的数量；可选项确定模块202，用于根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；筛选模块203，用于从多个第一比值中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；供包台量确定模块204，用于当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。可选地，所述供包台量确定模块204还用于：当筛选出的第一比值多于一个时，将筛选出的各个第一比值对应的供包台的投入量的最小值作为供包台开启数量。可选地，所述装置还包括生产模型确定模块，用于：确定生产函数，所述生产函数包括多个参数；获取多组样本数据，每组所述样本数据包括预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量、供包台的投入量以及被放在分拣小车上的包裹的数量；根据所述多组样本数据，确定所述多个参数的值；将所述参数带入所述生产函数，获得预设的生产模型。可选地，所述生产函数如下式(1)所示：其中，y表示预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量，x1表示预设时间段内开始分拣工作的分拣小车的数量，x2表示预设时间段内供包台的投入量，β0、β1和β2表示参数。可选地，所述生产模型确定模块还用于：利用岭回归算法和所述多组样本数据，确定所述多个参数的值。可选地，所述生产模型确定模块还用于：根据分拣完成一个包裹所需的时间，确定所述预设时间段。可选地，所述生产模型确定模块还用于：在获取预设时间段内被放在分拣小车上的包裹的数量时，剔除异常的包裹。上述装置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。图3示出了可以应用本发明实施例的确定供包台开启数量的方法或确定供包台开启数量的装置的示例性系统架构300。如图3所示，系统架构300可以包括终端设备301、302、303，网络304和服务器305。网络304用以在终端设备301、302、303和服务器305之间提供通信链路的介质。网络304可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。用户可以使用终端设备301、302、303通过网络304与服务器305交互，以接收或发送消息等。终端设备301、302、303上可以安装有各种通讯客户端应用。终端设备301、302、303可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。服务器305可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备301、302、303所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息)反馈给终端设备。需要说明的是，本发明实施例所提供的确定供包台开启数量的方法一般由服务器305执行，相应地，确定供包台开启数量的装置一般设置于服务器305中。应该理解，图3中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。下面参考图4，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统400的结构示意图。图4示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元(cpu)401，其可以根据存储在只读存储器(rom)402中的程序或者从存储部分408加载到随机访问存储器(ram)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram403中，还存储有系统400操作所需的各种程序和数据。cpu401、rom402以及ram403通过总线404彼此相连。输入/输出(i/o)接口405也连接至总线404。以下部件连接至i/o接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的存储部分408；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至i/o接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分408。特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)401执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括发送模块、获取模块、确定模块和第一处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，发送模块还可以被描述为“向所连接的服务端发送图片获取请求的模块”。作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：确定包裹的数量；根据预设的生产模型和所述包裹的数量，确定多组分拣小车的投入量和供包台的投入量，确定每组所述分拣小车的投入量和供包台的投入量的第一比值；从多个第一比值中，筛选出小于或等于预设的第二比值的第一比值；当筛选出的第一比值为一个时，将该第一比值对应的供包台的投入量作为供包台开启数量。本发明实施例的技术方案，能够反映当前的技术效率，节省人力劳动，使资源配置合理化，发挥生产要素的最大产能。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。当前第1页1 2 3