一种分配派送任务方法、装置、系统以及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及物流技术领域，具体涉及一种分配派送任务方法、装置、系统以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.近年来，物流行业智能化高速发展，物流行业已从过去的劳动密集型逐渐向智能劳动型转变。以快递为例，快递主要包括物流输送以及派件环节，派件环节是运单从业务网点到达客户的重要环节，然而在派件环节还存在配送地点多而分散的特点，导致派件环节工作效率较低，因此如何提升优化物流末端的派件环节质量和效率，对物流行业的智能化发展有着重要意义。


技术实现要素：

3.本技术提供一种分配派送任务方法、装置、系统以及计算机可读存储介质，旨在解决物流行业目前派件环节工作效率较低的问题，本技术中通过物流信息与物流节点数据去预测派送对象的派送任务分配数量与派送任务分配时间，便于派送对象根据预测班次信息对应的派送任务分配数量与派送任务分配时间合理安排派送路径及派送工具，提高派送对象的工作效率，降低派送工具调度成本。
4.一方面，本技术提供一种分配派送任务的方法，所述方法包括：获取与运输对象关联的物流数据，其中，所述物流数据包括所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据；基于所述运输对象的位置信息，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间；获取所述物流节点历史分配的派送数据；基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例；基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
5.在一些实施例中，所述基于所述运输对象的位置信息预测所述运输对象到达物流节点的时间包括：获取所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间；基于所述历史平均到达时间预测所述运输对象到达物流节点的时间。
6.在一些实施例中，所述获取所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间包括：获取与所述运输对象的位置信息关联的历史物流数据；基于所述历史物流数据，确定所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间。
7.在一些实施例中，所述历史物流数据包括历史出发时间、历史出发地点、历史到达时间以及历史到达地点，所述基于所述历史物流数据确定所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间包括：基于所述历史物流数据确定关联历史物流数据，其中，所述关联历史物流数据的历史出发地点与所述运输对象的位置信息关联，所述关联历史物流数据的历史到达地点与所述物流节点关联；基于所述关联历史物流数据确定历史平均到达时间。
8.在一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括班次信息，基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例包括：基于所述班次信息，确定与所述运输对象到达物
流节点时间关联的班次历史派送数据；基于所述班次历史派送数据确定所述派送对象的班次分配比例。
9.在一些实施例中，所述基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量包括：获取所述物流节点的班次数据；基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次；基于所述运输对象到达物流节点的班次与所述班次分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
10.在一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括单元区域信息，所述基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例包括：基于所述单元区域信息确定与单元区域关联的单元历史派送数据；基于所述单元历史派送数据确定所述派送对象的单元分配比例。
11.在一些实施例中，所述派送任务数据包括单元区域数据，所述基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量包括：基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据；基于所述单元派送任务数据与所述单元分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
12.在一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括班次信息以及单元区域信息，所述基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例包括：基于所述班次信息以及单元区域信息确定单元班次历史派送数据；基于所述单元班次历史派送数据确定所述派送对象的单元班次分配比例。
13.在一些实施例中，所述派送任务数据包括单元区域数据，所述基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量包括：获取所述物流节点的班次数据；基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次；基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据；基于所述运输对象到达物流节点的班次、单元派送任务数据以及所述单元班次分配比例确定所述派送对象的派送任务分配数量。
14.在一些实施例中，所述基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量包括：获取所述物流节点的班次数据；基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次；基于所述运输对象到达物流节点的班次，确定所述派送对象的派送任务分配时间。
15.另一方面，本技术提供一种分配派送任务的装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取与运输对象关联的物流数据，其中所述物流数据包括所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据；第二获取模块，用于获取所述物流节点历史分配的派送数据；预测模块，用于基于所述运输对象的位置信息预测所述运输对象到达所述物流节点的时间；比例确定模块，用于基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例；以及分配模块，用于基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
16.另一方面，本技术还提供一种分配派送任务的系统，所述系统包括：
17.一个或多个处理器；
18.存储器；以及
19.一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现所述的分配派送任务的方法。
20.另一方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行所述的分配派送任务的方法中的步骤。
21.本技术中通过物流信息与物流节点数据去预测派送对象(例如快递员)的派送任务分配数量与派送任务分配时间，便于派送对象根据预测班次信息对应的派送任务分配数量与派送任务分配时间合理安排派送路径及派送工具，提高派送对象的工作效率，降低派送工具调度成本。
附图说明
22.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1是根据本技术实施例提供的分配派送任务应用系统的一个场景示意图；
24.图2是根据本技术实施例提供的分配派送任务方法的一个流程示意图；
25.图3是根据本技术实施例提供的预测运输对象到达物流节点时间的一个流程示意图；
26.图4是根据本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的一个流程示意图；
27.图5是根据本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的另一个流程示意图；
28.图6是根据本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的又一个流程示意图；
29.图7是根据本技术实施例提供的确定派送任务分配时间的一个流程示意图；
30.图8是根据本技术实施例提供的分配派送任务的装置的一个实施例结构示意图；
31.图9是本技术实施例中提供的分配派送任务的系统的一个实施例结构示意图。
具体实施方式
32.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
33.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
34.在本技术中，“示例性”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本技术中被描述为“示例性”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本技术所公开的原理和特征的最广范围相一致。
35.本技术实施例提供一种分配派送任务的方法、装置、服务器及存储介质，以下分别进行详细说明。
36.如图1所示，为本技术实施例中分配派送任务应用系统的场景示意图。
37.分配派送任务应用系统可以是应用于分配派送任务量，以便于派送对象进行合理的工作安排的预估系统。例如，分配派送任务应用系统可以用于快递行业，预测快递运输车辆到达快递站点的时间，并预测将要分配给快递员对应的快递数量；又例如，分配派送任务应用系统还可以物流行业，预测物流车辆到达物流集散中心的地点以及分配给该物流集散中心运输车辆的运输品的数量；再例如，分配派送任务应用系统可以应用商品配送，预测物流商品到达时间以及待配送给商店商品的数量。值得注意的是，上述对分配派送任务应用系统的应用场景仅是示例性举例，除此之外，分配派送任务应用系统还可以用于经济、文化、教育、医疗、公共管理等各行各业进行分配派送任务。
38.在一些实施例中，分配派送任务应用系统可以包括服务器110、网络120、存储设备130、分配终端140以及运输对象150。在一些实施例中，分配派送任务应用系统可以通过获取物流数据以及物流节点历史分配的派送数据预测派送对象(例如快递员、外卖员、快递机器人、快递无人机等)的派送任务分配时间以及派送任务分配数量。
39.服务器110可以处理来自分配派送任务应用系统的至少一个组件或外部数据源(例如，存储设备130、分配终端140以及运输对象150)的数据和/或信息，例如服务器110可以从存储设备130中获取物流节点历史分配的派送数据进而确定派送对象的分配比例，又例如服务器110可以从运输对象150获取实时物流信息，进而预估运输对象150到达的时间。在一些实施例中，服务器110可以是单个服务器，也可以是服务器组。服务器组可以是经由接入点连接到网络120的集中式服务器组，或者经由至少一个接入点分别连接到网络120的分布式服务器组。在一些实施例中，服务器110可以本地连接到网络120或者与网络120远程连接。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在存储设备130中的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实施。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
40.网络120连接分配派送任务应用系统的各组成部分，使得各部分之间可以进行通讯，以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，分配派送任务应用系统中的至少一个组件(例如，服务器110、存储设备130、分配终端140、运输对象150)可以经由网络120将信息和/或数据(例如历史分配的派送数据)发送到分配派送任务应用系统中的其他组件。在一些实施例中，分配派送任务应用系统中各部分之间的网络可以是有线网络或无线网络中的
任意一种或多种。例如，网络120可以包括电缆网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、互联网、局域网络(local area network，lan)、广域网络(wide area network，wan)、无线局域网络(wireless local area network，wlan)、城域网(metropolitan area network，man)、公共交换电话网络(public switched telephone network，pstn)、蓝牙网络(bluetooth)、紫蜂网络(zigbee)、近场通信(near field communication，nfc)、设备内总线、设备内线路、线缆连接等或其任意组合。每两个部分之间的网络连接可以是采用上述一种方式，也可以是采取多种方式。
41.存储设备130可以储存数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可以存储从分配终端140获得的数据，例如，派送任务数据。又例如，存储设备130可以存储运输对象150的历史物流数据。在一些实施例中，存储设备130可以存储服务器110可以执行的数据和/或指令。在一些实施例中，存储设备130可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写存储器、只读存储器(rom)等或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、存储卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)。示例性ram可包括动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double-data-rate synchronous dynamic random access memory，ddrsdram)、静态随机存取存储器(static random-access memory，sram)、晶闸管随机存取存储器(thyristor random access memory，t-ram)和零电容随机存取存储器(zero capacitance random access memory，z-ram)等。示例性只读存储器可以包括掩模型只读存储器(masked read only memory，mrom)、可编程只读存储器(programmable read only memory，prom)、可擦除可编程只读存储器(programmable erasable read only memory，perom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read only memory eeprom)、光盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)和数字多功能磁盘只读存储器等。在一些实施例中，存储设备130可在云平台上实现。仅作为示例，云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
42.分配终端140可以接收服务器110发出的派送任务分配时间与派送任务分配数量。在一些实施例中，分配终端140可以是具有信息接收和/或发送功能的设备，以便于发送给服务器110进行处理。在一些实施例中，分配终端140的拥有者可以是工作人员，例如快递员、外卖员、送货员等。在一些实施例中，分配终端140即可以是执行者，例如快递机器人、快递无人机、车载终端等。在一些实施例中，分配终端140可以包括多个终端141、142、143......。例如，分配终端140可以包括移动设备141、平板电脑142、笔记本电脑143、无人机144等或其任何组合。
43.运输对象150可以向服务器110发出物流数据，其中物流数据包括运输对象150的实时位置。在一些实施例中，运输对象150可以具有信息接收和/或发送功能。在一些实施例中，运输对象150。在一些实施例中，运输对象150可以是空中运输装置，例如飞机、飞行汽车、飞行船等。在一些实施例中，运输对象150也可以是水面运输装置，例如轮船、水陆两栖汽车等。在一些实施例中，运输对象150还可以是具有一个或多个车轮结构的运输装置。在一些实施例中，运输对象150还可以是陆地运输装置，例如汽车、货车、三轮车、摩托车等。
44.应当注意的是，上述有关分配派送任务应用系统的描述仅仅是为了示例和说明，
而不限定本技术的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本技术的指导下可以对分配派送任务应用系统进行各种修正和改变，例如，分配派送任务应用系统还可以包括与物流站点(例如快递站点)通讯的终端设备，以便于获取站点信息。
45.如图2所示，为本技术实施例中分配派送任务方法的一个实施例流程示意图，该分配派送任务方法包括：
46.步骤s201，获取与运输对象关联的物流数据，其中，所述物流数据包括所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据。
47.派送对象可以是指完成分配任务(例如快递)的对象。在一些实施例中，派送对象可以是快递员、快递机器人、快递无人机、快递员驾驶的运输车辆、给商店送货的送货员等。
48.物流节点可以是指将运输对象所运输物品进行分配实施下一步配送的地点，其中下一步配送可以是指快递派送、商店货品配送、工厂材料配送等。在一些实施例中，物流节点可以是指物流集散中心、快递站点、商品配送站等。
49.与物流节点关联的派送任务数据可以是指将要送达给物流节点(例如快递站点)实施下一步配送的派送数据(例如快递)。在一些实施例中，与物流节点关联的派送任务数据可以包括快递单号、与物流节点关联的站点编号、快递类型、快递重量、配送地点等。
50.与运输对象关联的物流数据可以是指于运输对象的运输相关的数据信息。在一些实施例中，与运输对象关联的物流数据可以包括运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据。在一些实施例中，运输对象的位置信息可以通过定位技术确定，例如gps。在一些实施例中，运输对象的位置信息可以是由出发地(例如物流集散中心)运输对象发车时发送给服务器110确定的。
51.在一些实施例中，例如针对运输对象的位置信息由出发地发送给服务器110的实施例，获取与运输对象关联的物流数据可以是从存储设备130中获取运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据。在一些实施例中，例如针对运输对象的位置信息通过定位技术确定的实施例，获取与运输对象关联的物流数据可以是从存储设备130中获取与物流节点关联的派送任务数据，再通过定位技术(例如gps)获取运输对象的位置信息。
52.步骤s202，基于所述运输对象的位置信息，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间。
53.获取运输对象的位置信息后，则可以基于所述运输对象的位置信息，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间，以便于确定派送任务将要分配给派送对象的时间。在本技术的一些实施例中，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间可以通过机器学习的方式，例如将历史的物流信息作为训练数据，训练机器学习模型参数，得到训练好的机器学习模型，进而通过运输对象的位置信息与训练好的机器学习模型预测运输对象到达所述物流节点的时间。其中，机器学习模型可以为卷积神经网络、决策树、随机森林、循环神经网络、支持向量机、马尔科夫模型等。在本技术另外的一些实施例中，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间可以通过历史物流数据计算计算历史平均到达时间确定。具体的，关于根据历史物流数据计算历史平均到达时间，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间可以参见附图3，步骤s301～s304。
54.步骤s203，获取所述物流节点历史分配的派送数据。
55.历史分配的派送数据可以是指以往分配历史中分配给派送对象(例如快递员)的
派送任务(例如快递)数据，其中，历史分配的派送数据可以包括快递单号、派送的快递员信息等。在一些实施例中，历史分配的派送数据还可以包括与物流节点关联的站点编号、快递类型、快递重量、配送地点、单元区域信息等。具体的，获取所述物流节点历史分配的派送数据可以由服务器110执行。在一些具体的实施例中，服务器110获取所述物流节点历史分配的派送数据可以是从存储设备130中获取的。
56.步骤s204，基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例。
57.派送对象的分配比例可以是指分配给派送对象派送任务的分配比例值。在一些具体的实施例中，派送对象的分配比例可以根据物流节点历史分配的派送数据对应的分配比例确定，例如根据物流节点最近一个月的历史分配的派送数据计算派送对象的分配比例，又例如根据物流节点最近一周的历史分配的派送数据计算派送对象的分配比例。
58.在本技术的一些实施例中，为了精确对派送对象按派送班次确定分配比例，确定的分配比例可以是与派送对象班次相关联的班次分配比例，其中，班次可以是指物流节点的工作时间安排，例如将早上9点到中午12点定位一个班次，将下午1点到3点、4点到6点定为班次。具体的，确定班次分配比例可以参见附图4，步骤s401～s405。在本技术另外的一些实施例中，为了精确对派送对象按派送单元区域确定分配比例，确定的分配比例可以是与单元区域关联的单元分配比例，其中单元区域可以是指划分的派送区域，例如街道、行政区域、乡镇、小区、广场等。具体的，确定单元分配比例可以参见附图5，步骤s501～s504。在本技术其他的一些实施例中，为了精确对派送对象按派送班次以及派送单元区域确定分配比例，确定分配比例还可以是与班次以及单元区域相关联的单元班次分配比例，具体的，确定单元班次分配比例可以参见附图6，步骤s601～s606。
59.步骤s205，基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
60.派送任务分配时间可以是指派送对象接收或收到任务的时间。在本技术的一些实施例中，确定所述派送对象的派送任务分配时间可以是通过运输对象到达所述物流节点的时间确定的，例如，运输对象到达物流节点的时间为14:20，则可以确定派送对象的派送任务分配时间为14:20。在本技术的另外一些实施例中，可以按运输对象到达物流节点的时间延后一段时间定为派送对象的派送任务分配时间，例如，运输对象到达物流节点的时间为14:20，则可以延后20分钟确定派送对象的派送任务分配时间为14:40。在本技术的其他一些实施例中，确定所述派送对象的派送任务分配时间还可以通过将运输对象到达物流节点的时间与该物流节点的班次比例确定，以便于细化分配时间并按照物流节点的工作时间规律进行安排。具体的，关于根据运输对象到达物流节点的时间与物流节点的班次比例确定派送对象的派送任务分配时间可以参见附图7，步骤s701～s703。
61.派送任务分配数量可以是指派送对象接收或收到任务的数量。在本技术的一些实施例中，确定所述派送对象的派送任务分配数量可以是通过运输对象输送给物流节点的派送任务数据以及分配比例确定，例如，货车共输送给某快递站点300件快递，该快递站点的快递员a分配比例为0.2，则可以确定本次快递员a的分配比例为60件。在本技术的另外一些实施例中，为了精确到班次情况的任务分配，确定所述派送对象的派送任务分配数量可以通过班次分配比例确定，具体的，关于确定通过班次分配比例确定派送对象的派送任务分配数量可以参见附图4，步骤s401～s405。在本技术的一些具体实施例中，为了精确到单元
区域情况的任务分配，确定所述派送对象的派送任务分配数量可以通过单元分配比例确定，具体的，关于确定通过单元分配比例确定派送对象的派送任务分配数量可以参见附图5，步骤s501～s504。在本技术的一些具体实施例中，为了精确到单元区域以及班次情况的任务分配，确定所述派送对象的派送任务分配数量可以通过单元班次分配比例确定，具体的，关于确定通过单元班次分配比例确定派送对象的派送任务分配数量可以参见附图6，步骤s601～s606。
62.在本技术的一些实施例中，可以同时确定派送任务分配数量与派送任务分配时间，并同时发送给派送对象。在本技术的另外一些实施例中，可以先确定派送任务分配数量，再确定派送任务分配时间，然后按照确定先后顺序发送给派送对象。
63.值得注意的是，上述旨在清楚说明本技术方案的验证过程，并非对本技术方案实施步骤顺序的具体限制，例如可以同时执行步骤s201以及s203获取历史分配的派送数据以及与运输对象关联的物流数据。
64.如图3所示，为本技术实施例提供的预测运输对象到达物流节点时间的一个流程示意图。所述预测运输对象到达物流节点时间可以包括步骤s301～s303，具体如下：
65.步骤s301，获取与所述运输对象的位置信息关联的历史物流数据。
66.历史物流数据可以是指运输对象以往的运输数据信息(例如相对于步骤s201物流数据目标时间段之前的物流数据)，其中，运输数据信息可以包括运输路线、出发时间、出发地点、途经地点、途经地点时间、最终到达地点、最终达到时间等。与所述运输对象的位置信息关联的历史物流数据可以是指运输路线包含运输对象位置信息的历史物流数据，例如，历史物流数据的出发地点与运输对象的位置信息相同；又例如，历史物流数据的某一途经地点与运输对象的位置信息相同。在一些具体的实施例中，获取与所述运输对象的位置信息关联的历史物流数据可以是接收存储设备130发送的历史物流数据。
67.步骤s302，基于所述历史物流数据确定所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间。
68.运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间可以是指历史物流数据中运输对象从其目前所在位置(出发地或途中某一地点)到达物流节点的平均时长(例如3小时、50分钟等)。
69.为了便于确定更加准确的历史平均到达时间，在一些具体的实施例中，所述历史物流数据可以包括历史出发时间、历史出发地点、历史到达时间以及历史到达地点等，确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间则可以包括：基于所述历史物流数据确定关联历史物流数据，其中，所述关联历史物流数据的历史出发地点与所述运输对象的位置信息关联，所述关联历史物流数据的历史到达地点与所述物流节点关联；基于所述关联历史物流数据确定历史平均到达时间。在上述实施例中，历史出发地点与所述运输对象的位置信息关联可以是指历史出发地与运输对象的位置信息相同；历史到达地点与所述物流节点关联可以是指历史到达地点与物流节点相同，通过相同出发地点与相同到达地点的关联历史物流数据确定更加准确的历史平均到达时间。
70.在本技术的一些实施例中，确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间可以是统计平均的方法，例如历史物流数据包括{数据1，出发地a，到达地b，用时4小时}、{数据2，出发地a，到达地b，用时2小时}、{数据3，出发地a，到达地b，用时3小时}、{数据4，出
发地a，到达地b，用时9小时}，则可以确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间可以是4小时30分钟。在本技术的另外一些实施例中，确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间可以先去除异常数据，再基于统计平均的方法确定，例如针对上述历史物流数据，可以将用时远高于其他历史物流数据的数据4去除，再统计得到运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间可以是3小时。
71.确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间后，则可以将所述历史平均到达时间存储至存储设备130中，以便于每次预测运输对象到达物流节点的时间进行获取。在一些具体的实施例中，例如将所述历史平均到达时间存储至存储设备130中的实施例，还可以每隔一段时间对历史平均到达时间进行更新，以便于确定更加准确的历史平均到达时间。
72.值得注意的，上述基于所述历史物流数据确定所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间的方式仅为示例性的，还可以基于其他数学统计的方式求得历史平均到达时间，例如采用正态分布、均方差等数据统计的方式。
73.步骤s303，获取运输对象到达所述分配站点的历史平均到达时间。
74.在本技术的一些实施例中，获取历史平均到达时间可以是接收存储设备130发送的数据。在本技术的另外一些实施例中，获取历史平均到达时间可以是直接计算得到的，例如根据上述步骤s302计算得到，以便于获取根据最新数据确定的历史平均到达时间。
75.步骤s304，基于所述历史平均到达时间预测所述运输对象到达物流节点的时间。
76.预测所述运输对象到达物流节点的时间可以是指运输对象到达物流节点的预测时间点或预测时间的范围值。在本技术的一些实施例中，预测所述运输对象到达物流节点可以是一个确定值，例如，预测到达的时间为下午16点整。在本技术另外的一些实施例中，预测所述运输对象到达物流节点时间可以是一个范围值，例如，预测到达的时间为下午15点50分至16点10分之间。
77.根据历史物流数据确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间后，则可以预测运输对象到达物流节点的时间。在本技术的一些实施例中，预测所述运输对象到达物流节点的时间可以直接将当前时间与历史平均到达时间求和，例如，根据历史物流数据确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间为2小时，当前时间为下午14点，则可以预测运输对象到达物流节点的时间为下午16点。在本技术的另外一些实施例中，预测所述运输对象到达物流节点的时间可以直接将当前时间与历史平均到达时间求和后，然后再向前或向后顺延一段时间，例如，根据历史物流数据确定运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间为2小时，当前时间为下午14点，则可以预测运输对象到达物流节点的时间为15点50分至16点10分之间。
78.值得注意是的，上述关于预测所述运输对象到达物流节点的时间仅为示例性的，例如预测所述运输对象到达物流节点的时间还可以基于以往到达物流节点的误差值进一步精确。
79.如图4所示，为本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的一个流程示意图。在一些实施例中，历史分配的派送数据包括班次信息，以便于根据班次信息确定与班次相关的分配比例。具体的，确定派送任务分配数量可以包括步骤s401～s405，具体如下：
80.步骤s401，获取所述物流节点的班次数据。
81.班次可以是指物流节点的工作时间安排，例如，可以将早上9点到中午12点定位一个班次，将下午1点到3点、4点到6点定为两个班次。又例如，可以将每天工作的8小时划分为8个班次。在本技术的一些实施例中，班次可以是物流节点固定安排的，以便于物流节点统一管理。在本技术的另外一些实施例中，班次可以是派送对象自己安排的，以便于派送对象合理安排工作时间。
82.在一些具体的实施例中，例如对于班次是物流节点固定安排的实施例，服务器110可以接收存储设备130发送与物流节点关联的班次数据。在一些另外具体的实施例中，例如对于班次是派送对象自己安排的实施例，服务器110可以接收派送对象持有的终端设备发送的班次数据。
83.步骤s402，基于物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间确定所述运输对象到达物流节点的班次。
84.获取物流节点的班次数据后，则可以结合运输对象到达物流节点的时间确定所述运输对象到达物流节点的班次，以便于确定与派送对象关联的班次分配比例。在本技术的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对象到达物流节点的班次为下午16点至17点的班次。在本技术另外的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的上一个或下一个班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对象到达物流节点的班次为下午15点至16点的班次。
85.步骤s403，基于所述班次信息，确定与所述运输对象到达物流节点时间关联的班次历史派送数据。
86.为了确定派送对象的班次分配比例，则可以基于所述班次信息，确定与所述运输对象到达物流节点时间关联的班次历史派送数据。
87.在本技术的一些实施例中，确定班次历史派送数据可以是将运输对象到达物流节点时间在同一班次的历史分配的派送数据统计确定的，例如，运输对象到达物流节点时间为班次1，对于历史分配的派送数据{历史分配的派送数据1，派送对象a，班次1，分配比例1，周期1}、{历史分配的派送数据2，派送对象a，班次2，分配比例2，周期2}、{历史分配的派送数据3，派送对象a，班次1，分配比例3，周期3}，则可以确定对于派送对象a班次1的班次历史派送数据包括历史分配的派送数据1以及历史分配的派送数据2。
88.在本技术另外的一些实施例中，确定班次历史派送数据可以是将运输对象到达物流节点时间在相邻班次的历史分配的派送数据统计确定的，例如，对于上述的历史分配的派送数据，则可以确定对于派送对象a班次1的班次历史派送数据包括历史分配的派送数据1、历史分配的派送数据2、历史分配的派送数据3。
89.步骤s404，基于所述班次历史派送数据确定所述派送对象的班次分配比例。
90.班次分配比例可以是指与物流节点班次信息关联的分配比例，以便于实现班次细度的派件任务分配。在本技术的一些实施例中，确定班次分配比例可以是指将班次历史派送数据中的分配比例统计平均得到的比例，例如对于班次历史派送数据{历史分配的派送数据1，派送对象a，班次1，0.3，周期1}、{历史分配的派送数据2，派送对象a，班次2，0.2，周期2}、{历史分配的派送数据3，派送对象a，班次1，0.4，周期3}，则可以确定班次分配比例为
0.3。在本技术另外的一些实施例中，确定班次分配比例还可以是将班次历史派送数据中的分配比例进行数学统计(例如正太分布)处理得到的比例。
91.步骤s405，基于所述运输对象到达物流节点的班次与所述班次分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
92.确定运输对象到达物流节点的班次以及班次分配比例后，则可以结合派送任务数据确定派送对象的派送任务分配数量。在本技术的一些实施例中，确定派送对象的派送任务分配数量可以是将该派送对象的班次分配比例与本次派送任务数据乘积得到的，例如对于本次派送任务分配数量为300件快递，派送对象a的班次分配比例为0.1，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为30件快递。在本技术另外的一些实施例中，还可以将该派送对象的班次分配比例与本次派送任务数据乘积得到的数量再进行上浮或下浮处理，例如对于上述的300件快递，派送对象a的班次分配比例为0.1，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为20件快递或40件快递，以便于根据确定的派送任务分配数量可以根据其他影响因素(例如下一班次请假)进行调整。
93.值得注意的是，上述关于确定派送任务分配数量步骤s401～s405的顺序是不具备限制性的，例如可以先执行步骤s403、步骤s404确定班次分配比例，再执行步骤s401、步骤s402确定运输对象到达物流节点的班次。
94.如图5所示，为本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的另一个流程示意图。在一些实施例中，历史分配的派送数据包括单元区域信息，以便于根据单元区域信息确定与单元区域相关的分配比例。具体的，确定派送任务分配数量可以包括步骤s501～s504，具体如下：
95.步骤s501，基于所述单元区域信息确定与单元区域关联的单元历史派送数据。
96.单元区域可以是指划分的派送区域，例如街道、行政区域、乡镇、小区、广场等。为了确定与单元区域相关的分配信息，实现单元区域细分地域的精确分配，在本技术的一些具体实施例中，可以基于所述单元区域信息确定与单元区域关联的单元历史派送数据。
97.在本技术的一些实施例中，确定单元历史派送数据可以是将历史分配的派送数据中分配区域相同的数据进行统计，例如，对于{历史分配的派送数据1，派送对象a，分配区域1，分配比例1，周期1}、{历史分配的派送数据2，派送对象a，分配区域2，分配比例2，周期2}、{历史分配的派送数据3，派送对象a，分配区域1，分配比例3，周期3}，则可以确定历史分配的派送数据1、历史分配的派送数据3为派送对象a的单元历史派送数据。在本技术另外的一些实施例中，确定单元历史派送数据可以是将历史分配的派送数据中分配区域相近的数据进行统一，例如对于上述的历史分配的派送数据，由于分配区域1与分配区域2相邻，因此可以确定历史分配的派送数据1、历史分配的派送数据2、历史分配的派送数据3为派送对象a的单元历史派送数据。
98.步骤s502，基于所述单元历史派送数据确定所述派送对象的单元分配比例。
99.确定单元历史派送数据后，则可以根据单元历史派送数据确定派送对象的单元分配比例，其中单元分配比例可以是指与单元区域关联的分配比例，以便于实现单元区域的派送数量分配。在本技术的一些实施例中，确定单元分配比例可以是将单元历史派送数据中的分配比例统计平均得到的比例。在本技术另外的一些实施例中，确定单元分配比例可以是将单元历史派送数据中的分配比例进行数学统计(例如正太分布)处理得到的比例。
100.步骤s503，基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据。
101.为了按单元区域进行派送任务分配，则可以基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据，其中，单元派送任务数据可以是指派送任务数据中单元区域相同或相近的数据。在本技术的一些实施例中，确定单元派送任务数据可以是将单元区域相同的数据统一而确定的。在本技术的另外一些实施例中，确定单元派送任务数据可以是将单元区域相邻的数据统一而确定的。
102.步骤s504，基于所述单元派送任务数据与所述单元分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
103.确定单元派送任务数据以及单元分配比例后，则可以确定派送对象的派送任务分配数量，实现单元区域细度的任务分配。
104.在本技术的一些实施例中，确定派送对象的派送任务分配数量可以是将该派送对象的单元派送任务数据与单元分配比例乘积得到的，例如对于单元区域a派送任务分配数量为300件快递，派送对象a的单元分配比例为0.3，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为90件快递。在本技术另外的一些实施例中，还可以将该派送对象的单元分配比例与单元派送任务数据乘积得到的数量再进行上浮或下浮处理，例如对于上述单元区域a的300件快递，派送对象a的单元分配比例为0.3，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为80件快递或100件快递，以便于根据确定的派送任务分配数量可以根据其他影响因素(区域a暴雨)进行调整。
105.值得注意的是，上述关于确定派送任务分配数量步骤s501～s504的顺序是不具备限制性的，例如可以先执行步骤s503确定单元派送任务数据，再执行步骤s501、步骤s502确定单元分配比例。
106.如图6所示，为本技术实施例提供的确定派送任务分配数量的又一个流程示意图。在一些实施例中，历史分配的派送数据包括班次信息以及单元区域信息，以便于根据班次信息以及单元区域信息确定与单元区域、班次相关的分配比例。具体的，确定派送任务分配数量可以包括步骤s601～s606，具体如下：
107.步骤s601，获取所述物流节点的班次数据。
108.班次可以是指物流节点的工作时间安排。在一些具体的实施例中，例如对于班次是物流节点固定安排的实施例，服务器110可以接收存储设备130发送与物流节点关联的班次数据。在一些另外具体的实施例中，例如对于班次是派送对象自己安排的实施例，服务器110可以接收派送对象持有的终端设备发送的班次数据。
109.步骤s602，基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次。
110.获取物流节点的班次数据后，则可以结合运输对象到达物流节点的时间确定所述运输对象到达物流节点的班次，以便于确定与派送对象关联的班次分配比例。
111.在本技术的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对象到达物流节点的班次为下午16点至17点的班次。在本技术另外的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的上一个或下一个班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对
象到达物流节点的班次为下午15点至16点的班次。
112.步骤s603，基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据。
113.单元区域可以是指划分的派送区域，例如街道、行政区域、乡镇、小区、广场等。为了确定与单元区域相关的分配信息，实现单元区域细分地域的精确分配，在本技术的一些具体实施例中，可以基于所述单元区域信息确定与单元区域关联的单元历史派送数据。
114.在本技术的一些实施例中，确定单元历史派送数据可以是将历史分配的派送数据中分配区域相同的数据进行统一，例如，对于{历史分配的派送数据1，派送对象a，分配区域1，分配比例1，周期1}、{历史分配的派送数据2，派送对象a，分配区域2，分配比例2，周期2}、{历史分配的派送数据3，派送对象a，分配区域1，分配比例3，周期3}，则可以确定历史分配的派送数据1、历史分配的派送数据3为派送对象a的单元历史派送数据。在本技术另外的一些实施例中，确定单元历史派送数据可以是将历史分配的派送数据中分配区域相近的数据进行统计，例如对于上述的历史分配的派送数据，由于分配区域1与分配区域2相邻，因此可以确定历史分配的派送数据1、历史分配的派送数据2、历史分配的派送数据3为派送对象a的单元历史派送数据。
115.步骤s604，基于所述班次信息以及单元区域信息确定单元班次历史派送数据。
116.为了按单元区域、班次进行派送任务分配，则可以基于所述单元区域数据确定单元班次历史派送数据，其中，单元班次历史派送数据可以是指派送任务数据中单元区域相同或相近且班次相同或相近的数据。在本技术的一些实施例中，确定单元班次历史派送数据可以是将单元区域相同、班次相同的数据统一而确定的。在本技术的另外一些实施例中，确定单元班次历史派送数据可以是将单元区域相邻、班次相邻的数据统一而确定的。
117.步骤s605，基于所述单元班次历史派送数据确定所述派送对象的单元班次分配比例。
118.确定单元班次历史派送数据后，则可以根据单元班次历史派送数据确定派送对象的单元班次分配比例，其中单元班次分配比例可以是指与单元区域以及班次关联的分配比例，以便于实现单元区域、班次的派送数量分配。在本技术的一些实施例中，确定单元班次分配比例可以是将单元班次历史派送数据中的分配比例统计平均得到的比例。在本技术另外的一些实施例中，确定单元分配比例可以是将单元班次历史派送数据中的分配比例进行数学统计(例如正太分布)处理得到的比例。
119.步骤s606，基于所述运输对象到达物流节点的班次、单元派送任务数据以及所述单元班次分配比例确定所述派送对象的派送任务分配数量。
120.确定单元派送任务数据、运输对象到达物流节点的班次以及单元班次分配比例后，则可以确定派送对象的派送任务分配数量，实现单元区域以及班次细度的任务分配。
121.在本技术的一些实施例中，确定派送对象的派送任务分配数量可以是将该派送对象的班次相同的单元派送任务数据与单元分配比例乘积得到的，例如对于单元区域a上午班次1的派送任务分配数量为100件快递，派送对象a的单元班次分配比例为0.2，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为20件快递。在本技术另外的一些实施例中，还可以将该派送对象的班次相同的单元派送任务数据与单元班次分配比例乘积得到数量再进行上浮或下浮处理，例如对于上述单元区域a上午班次1的派送任务分配数量为100件快递，派送对象a的单元分配比例为0.2，则可以确定派送对象a的派送任务分配数量为30件快递或50件
快递，以便于根据确定的派送任务分配数量可以根据其他影响因素(区域a暴雨、下一班次请假等情况)进行调整。
122.值得注意的是，上述关于确定派送任务分配数量步骤s601～s506的顺序是不具备限制性的，例如可以先执行步骤s603确定单元派送任务数据，再执行步骤s601、步骤s602确定运输对象到达物流节点的班次，然后执行步骤s604、步骤s605确定单元班次分配比例。
123.图7为根据本技术实施例提供的确定派送任务分配时间的一个流程示意图。在一些实施例中，确定派送任务分配时间可以与物流节点班次相关联，以便于根据物流节点的工作班次安排进行任务的分配。具体的，确定派送任务分配时间可以包括步骤s701～s703，具体如下：
124.步骤s701，获取所述物流节点的班次数据。
125.班次可以是指物流节点的工作时间安排。在一些具体的实施例中，例如对于班次是物流节点固定安排的实施例，服务器110可以接收存储设备130发送与物流节点关联的班次数据。在一些另外具体的实施例中，例如对于班次是派送对象自己安排的实施例，服务器110可以接收派送对象持有的终端设备发送的班次数据。
126.步骤s702，基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次。
127.获取物流节点的班次数据后，则可以结合运输对象到达物流节点的时间确定所述运输对象到达物流节点的班次，以便于确定与派送对象关联的班次分配比例。
128.在本技术的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对象到达物流节点的班次为下午16点至17点的班次。在本技术另外的一些实施例中，确定运输对象到达物流节点的班次可以是运输对象到达物流节点的时间所在的上一个或下一个班次，例如，运输对象到达物流节点的时间为下午16点10分，则可以确定运输对象到达物流节点的班次为下午15点至16点的班次。
129.步骤s703，基于所述运输对象到达物流节点的班次，确定所述派送对象的派送任务分配时间。
130.确定所述运输对象到达物流节点的班次后，则可以定所述派送对象的派送任务分配时间，以便于根据物流节点的工作班次安排进行任务的分配。在本技术的一些实施例中，可以是将运输对象到达物流节点的班次的某一时刻确定未所述派送对象的派送任务分配时间，例如，对于运输对象到达物流节点的班次2(时间范围为11点至12点)，则可以将11点作为派送对象的派送任务分配时间，也可以将11点30分作为派送对象的派送任务分配时间。在本技术的另外一些实施例中，可以是将运输对象到达物流节点的相邻班次的某一时刻确定未所述派送对象的派送任务分配时间，例如，对于运输对象到达物流节点的班次2(时间范围为11点至12点)，则可以将上一班次的10点30分作为派送对象的派送任务分配时间。
131.为了更好实施本技术实施例中分配派送任务的方法，在分配派送任务的方法基础之上，本技术实施例中还提供一种分配派送任务的装置，如图8所示，所述分配派送任务的方法800包括：
132.第一获取模块801，用于获取与运输对象关联的物流数据，其中所述物流数据包括
所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据。
133.第二获取模块802，用于获取所述物流节点历史分配的派送数据。
134.预测模块803，用于基于所述运输对象的位置信息预测所述运输对象到达所述物流节点的时间。
135.比例确定模块804，用于基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例。
136.分配模块805，用于基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
137.在本技术的一些实施例中，所述预测模块803具体用于：
138.获取与所述运输对象的位置信息关联的历史物流数据；
139.基于所述历史物流数据，确定所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间；
140.获取所述运输对象到达所述物流节点的历史平均到达时间；
141.基于所述历史平均到达时间预测所述运输对象到达物流节点的时间。
142.在本技术的一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括班次信息，所述比例确定模块804具体用于：
143.基于所述班次信息，确定与所述运输对象到达物流节点时间关联的班次历史派送数据；
144.基于所述班次历史派送数据确定所述派送对象的班次分配比例。
145.在本技术的另外一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括单元区域信息，所述比例确定模块804具体用于：
146.基于所述单元区域信息确定与单元区域关联的单元历史派送数据；
147.基于所述单元历史派送数据确定所述派送对象的单元分配比例。
148.在本技术的其他一些实施例中，所述历史分配的派送数据包括班次信息以及单元区域信息，所述比例确定模块804具体用于：
149.基于所述班次信息以及单元区域信息确定单元班次历史派送数据；
150.基于所述单元班次历史派送数据确定所述派送对象的单元班次分配比例。
151.在本技术的一些实施例中，所述分配模块805具体用于：
152.获取所述物流节点的班次数据；
153.基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次；
154.基于所述运输对象到达物流节点的班次与所述班次分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
155.在本技术的另外一些实施例中，所述分配模块805具体用于：
156.基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据；
157.基于所述单元派送任务数据与所述单元分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
158.在本技术的部分实施例中，所述分配模块805具体用于：
159.获取所述物流节点的班次数据；
160.基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述
运输对象到达物流节点的班次；
161.基于所述单元区域数据确定单元派送任务数据；
162.基于所述运输对象到达物流节点的班次、单元派送任务数据以及所述单元班次分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配数量。
163.在本技术的一些实施例中，所述分配模块805具体用于：
164.获取所述物流节点的班次数据；
165.基于所述物流节点的班次数据以及所述运输对象到达物流节点的时间，确定所述运输对象到达物流节点的班次；
166.基于所述运输对象到达物流节点的班次，确定所述派送对象的派送任务分配时间。
167.本技术中分配派送任务的装置通过物流信息与物流节点数据去预测派送对象的派送任务分配数量与派送任务分配时间，便于派送对象根据预测班次信息对应的派送任务分配数量与派送任务分配时间合理安排派送路径及派送工具，提高派送对象的工作效率，降低派送工具调度成本。
168.应当理解，图8所示的装置及其模块可以利用各种方式来实现。例如，在一些实施例中，装置及其模块可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。其中，硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分则可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本技术的系统及其模块不仅可以有诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用例如由各种类型的处理器所执行的软件实现，还可以由上述硬件电路和软件的结合(例如，固件)来实现。
169.需要注意的是，以上对于装置及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本技术限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。例如，图8中披露的第一获取模块801、第二获取模块802、预测模块803、比例确定模块804、分配模块805可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能，例如预测模块803、比例确定模块804可以是分别具有预测和比例确定功能的两个模块，也可以是同时具有预测和比例确定的一个模块。
170.为了更好实施本技术实施例中的分配派送任务，在分配派送任务基础之上，本技术实施例中还提供一种分配派送任务的系统，其集成了本技术实施例所提供的任一种分配派送任务的装置，所述系统包括：
171.一个或多个处理器；
172.存储器；以及
173.一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述分配派送任务实施例中任一项实施例所述的分配派送任务方法中的步骤。
174.如图9所示，其示出了本技术实施例所涉及的分配派送任务系统的结构示意图，具体来讲：
175.该分配派送任务系统可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器901、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器902。本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对分配派送任务系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
176.处理器901是该系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个系统的各个部分，通过运行或执行存储在存储器902内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器902内的数据，执行系统的各种功能和处理数据，从而对系统进行整体监控。可选的，处理器901可包括一个或多个处理核心；处理器901可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，优选的，处理器901可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器901中。
177.存储器902可用于存储软件程序以及模块，处理器901通过运行存储在存储器902的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器902可主要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、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据分配派送任务系统的使用所创建的数据等。此外，存储器902可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器902还可以包括存储器控制器，以提供处理器901对存储器902的访问。
178.尽管未示出，分配派送任务系统还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，分配派送任务系统中的处理器901会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器902中，并由处理器901来运行存储在存储器902中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
179.获取与运输对象关联的物流数据，其中，所述物流数据包括所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据；
180.获取所述物流节点历史分配的派送数据；
181.基于所述运输对象的位置信息，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间；
182.基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例；
183.基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
184.本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
185.为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存
储器(read only memory，rom)、随机存取记忆体(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种分配派送任务方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
186.获取与运输对象关联的物流数据，其中，所述物流数据包括所述运输对象的位置信息以及与物流节点关联的派送任务数据；
187.获取所述物流节点历史分配的派送数据；
188.基于所述运输对象的位置信息，预测所述运输对象到达所述物流节点的时间；
189.基于所述历史分配的派送数据确定派送对象的分配比例；
190.基于所述运输对象到达所述物流节点的时间、所述派送任务数据以及所述分配比例，确定所述派送对象的派送任务分配时间与派送任务分配数量。
191.在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见上文针对其他实施例的详细描述，此处不再赘述。
192.上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本技术的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
193.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
194.相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本技术的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
195.计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等，或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf、或类似介质，或任何上述介质的组合。
196.本技术各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c 、c#、vb.net、python等，常规程序化编程语言如c语言、visual basic、fortran 2003、perl、cobol 2002、php、abap，动态编程语言如python、ruby和groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连
接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
197.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
198.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本技术实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本技术对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
199.以上对本技术实施例所提供的一种分配派送任务方法进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。