物料调配方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及计算机应用领域，尤其涉及一种物料调配方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着快消品行业的发展，产生了许多生产经营遍布多个城市的企业。一般来说，这些企业的生产地位于交通便利的城市，物料供应方式以生产地周边直接供应为主，同时支持物料调配。并且，一些企业既涉及产业链的深加工环节，又涉及部分原料加工的环节，可根据末端需求，动态调整原料加工适配后端变化。
3.基于经济发展、市场波动等多方面的考虑，企业需要用更短的时间去协调与调配更多的资源，从而提高企业自身的运行效率和市场竞争力。相关技术中，一般采用简单的规则进行物料调配，例如在生产地就近调配物料，或按照设定的路线调配物料等。由于物料调配方案欠缺灵活性，因此，经常发生物料不足、物料过剩等情况。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种物料调配方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：
5.第一方面，本技术实施例提供了一种物料调配方法，包括：
6.基于多个物料运输节点，确定节点连接网络，节点连接网络包括多个连接路径；
7.基于物料调配场景的调配目标，确定目标函数；
8.至少基于节点连接网络以及目标函数，对物料调配场景的场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数，所述场景参数用于指示所述物料调配场景中的调配需求。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种物料调配装置，包括：
10.网络确定模块，用于基于多个物料运输节点，确定节点连接网络，节点连接网络包括多个连接路径；
11.目标确定模块，用于基于物料调配场景的调配目标，确定目标函数；
12.运输参数确定模块，用于至少基于节点连接网络以及目标函数，对物料调配场景的场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数，所述场景参数用于指示所述物料调配场景中的调配需求。
13.第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，处理器在执行计算机程序时实现本技术任一实施例提供的方法。
14.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本技术任一实施例提供的方法。
15.本技术实施例的技术方案，基于多个物料运输节点构建节点连接网络，并基于物料调配场景的调配目标设置目标函数，从而将物料调配场景中的相关信息抽象为节点连接
网络和目标函数等便于计算处理的全局信息，利用这些全局信息实现针对网络中的各连接路径的物料运输参数的优化，相比于针对单一节点采用简单规则进行物料调配，本技术实施例的技术方案可以快速输出物料调配方案，并提升物料调配方案的灵活性，从而提升企业的供应能力以及物料的利用率，实现降本增效。
16.上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。
附图说明
17.在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本技术公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本技术范围的限制。
18.图1为本技术实施例中的物料调配场景的示意图。
19.图2为根据本技术实施例的物料调配方法的流程图。
20.图3为本技术实施例中的节点连接网络的示意图。
21.图4为根据本技术实施例的物料调配装置的结构框图。
22.图5为根据本技术实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
23.在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本技术的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。
24.为了更清楚地展示本技术实施例中提供的物料调配方法，首先介绍该方法的应用场景，该应用场景为物料调配场景。图1示出了一个示例性的物料调配场景的示意图。如图1所示，一些物料调配场景具有包含多个原料供应节点、多个原料加工工厂、多个仓库、多个深加工工厂、多个需求节点的特点。示例性地，原料供应节点用于提供需求节点所需要的产品的原料，例如是原料生产基地。原料加工工厂用于对原料进行初加工。仓库用于暂存原料。深加工工厂用于对原料进行深加工以得到可供应给需求节点的产品。需求节点为产品的需求方。进一步地，在原料初加工、深加工的过程中，还可能需要运输多种物料、对物料进行加工转换或组合等。相关技术中，在考虑物料调配时，往往是针对单一节点进行考虑，例如针对图1所示的原料加工工厂1和原料加工工厂2，会分别独立地进行考虑，因此，对物料的调配和利用往往存在局限性，也无法针对多种物料之间的组合转换关系进行跨产业链环节的优化。
25.根据本技术实施例，可以基于原料供应节点、加工工厂、仓库、需求节点等多个物料运输节点构建节点连接网络，例如通过如图1所示的连线确定连接路径，得到节点连接网络。并基于具体的物料调配场景的调配目标确定目标函数。再利用节点连接网络和目标函数等全局信息对场景参数进行处理，以针对多个连接路径进行物料运输参数的优化，实现全局调配优化。可选地，还可以利用网络流模型对多种物料以及对多种物料之间的组合转换关系进行刻画，对各种物料的物料运输参数进行优化，从而实现全环节的优化。
26.为了能够更加详尽地了解本技术实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本技术实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本技术实施例。
27.图2示出根据本技术一实施例的物料调配方法的流程图。如图2所示，该方法可以包括：
28.s210，基于多个物料运输节点，确定节点连接网络，该节点连接网络包括多个连接路径；
29.s220，基于物料调配场景的调配目标，确定目标函数；
30.s230，至少基于节点连接网络以及目标函数，对物料调配场景的场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数；其中，场景参数用于指示物料调配场景中的调配需求。
31.在本技术实施例中，物料运输节点可以指物料调配场景中需要接收物料或输送物料的节点，可以是向外输送物料的供应节点(也可以称为源点)或接收来自其他节点的物料的需求节点(也可以称为汇点)，也可以是接收来自其他节点的物料并向外输送物料的中间节点。例如，物料运输节点可以是原料供应节点、加工工厂、仓库或需求节点等。上述步骤s210中的多个物料运输节点可以包括多种不同类型的物料运输节点，例如包括至少一个原料供应节点、至少一个加工工厂、至少一个仓库以及至少一个需求节点。
32.在本技术实施例中，节点连接网络是指包括多个连接路径的网络。其中，一个连接路径可以指两个物料运输节点之间的路径。实际应用中，可以预先基于不同的物料运输节点之间的上下游关系、距离等信息，在多个物料运输节点中确定可连接的物料运输节点，从而确定连接路径。例如，原料供应节点的下游节点是原料加工节点，某个原料供应节点与两个原料加工节点距离小于预设阈值，则该原料供应节点可与这两个原料加工节点分别连接，得到两个连接路径。
33.通过确定多组可连接的物料运输节点可以确定多个连接路径。基于多个连接路径可以确定节点连接网络，例如可以将多个连接路径组合得到节点连接网络。该节点连接网络为有向图，也可以称为网络流图。例如，节点连接网络可以为如图3所示的有向图，该有向图中的点表示物料运输节点，包括供应节点s、需求节点t和中间节点p、u、v、c等；该有向图中的边(也可以称为“弧”)表示连接路径。
34.根据上述步骤s220，可以基于物料调配场景的调配目标确定目标函数，即将物料调配场景的调配目标转换为函数表达。示例性地，物料调配场景的调配目标可以包括最大化收益、最大化需求满足率、最小化成本等。可以理解，调配目标的实现与物料调配场景中的场景参数以及各连接路径的物料运输参数相关。示例性地，可以将物料调配场景中的场景参数作为常量，将各连接路径的物料运输参数作为决策变量，基于这些常量和决策变量构造与调配目标相符的函数，将该函数作为目标函数。
35.上述场景参数可以包括物料供应量、物料需求量、成本信息、收益信息等与物料调配场景的调配需求相关的参数。上述物料运输参数可以包括物料运输量。可见，上述步骤s230是针对物料调配场景的具体需求，利用节点连接网络和目标函数等全局信息进行处理，决策出各个连接路径的物料运输量，即决策出具体的物料调配方案。
36.示例性地，上述处理可以采用网络流模型实现。相应地，上述步骤s230，至少基于节点连接网络以及目标函数，对物料调配场景的场景参数进行处理，得到多个连接路径的
物料运输参数，可以包括：
37.至少基于节点连接网络、目标函数以及与目标函数对应的网络流算法，确定网络流模型；
38.采用网络流模型对场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数。
39.具体来看，网络流模型是一种用于解决网络流图/有向图对应的优化问题的模型，其采用网络流算法，基于网络流中每个节点的输入流量和输出流量之间的平衡约束、节点的容量约束和路径的容量约束等，求解能够实现目标函数的参数，例如在各个参数的取值范围内搜索可满足上述约束并实现目标函数的取值。也就是说，网络流模型是一种基于节点连接网络、目标函数和网络流算法的运算模型。具体地，网络流模型是采用网络流算法在参数的取值范围中搜索满足约束条件和目标函数的取值，该约束条件基于节点连接网络确定。也就是说，通过定义节点连接网络、目标函数以及网络流算法，可以定义一个网络流模型，通过调用该网络流模型，即可实现对参数的求解。
40.示例性地，在本技术实施例中，节点连接网络所决定的约束条件以及目标函数均可采用基于场景参数和物料运输参数构建的方程或不等式表示，从而网络流模型可以采用网络流算法针对输入的场景参数进行计算，输出与节点连接网络中各连接路径相关的物料运输参数。也就是说，上述采用网络流模型对场景参数进行处理的步骤，可以指将场景参数输入至网络流模型，以得到网络流模型输出的物料运输参数。具体地，网络流模型采用网络流算法，在各个连接路径的物料运输参数的取值范围中，搜索能够满足与场景参数相关的上述约束条件并实现上述目标函数的取值，从而确定各个连接路径的物料运输参数。
41.示例性地，上述网络流算法可以包括压入与重标记(push-relabel)算法、混合整数规划(mixed integer programming，mip)算法或启发式算法。实际应用中，可以采用与目标函数匹配的算法对场景参数进行计算，从而获得较好的优化效果。
42.可以看到，上述方法基于多个物料运输节点构建节点连接网络，并基于物料调配场景的调配目标设置目标函数，从而将物料调配场景中的相关信息抽象为节点连接网络和目标函数等。由于节点连接网络和目标函数是基于物料调配场景中的多个节点构建的，因此，其体现的是物料调配场景中的全局信息，而相关技术中，往往针对单个节点基于简单规则进行物料调配，并不考虑与其他节点之间的调配影响。利用全局信息实现针对网络中的各连接路径的物料运输参数的优化，相比于针对单一节点采用简单规则进行物料调配，可以快速输出物料调配方案，并提升物料调配方案的灵活性，从而提升企业的供应能力以及物料的利用率，实现降本增效。
43.可选地，在上述方法中，物料调配场景的场景参数包括多种物料的物料参数；多个连接路径的物料运输参数包括多个连接路径上的多种物料的物料运输量。
44.其中，多种物料的物料参数，可以包括每种物料的物料供应量、物料需求量、收益率等参数。根据上述可选方案，上述方法还可以扩展至针对多种物料分别进行物料运输量的优化。具体地，可以采用每种物料的物料参数构造目标函数，使得基于该目标函数和节点连接网络，可以得到细化到每种物料的物料运输量。
45.可选地，上述物料调配场景的场景参数还可以包括多个连接路径的成本信息。该成本信息包括每个连接路径的固有成本，以及各种物料的物料成本。如此，在优化过程中，可以考虑连接路径的成本进行更全面的优化。
46.可选地，在上述方法中，多个连接路径的物料运输参数还基于至少一个约束条件得到，该至少一个约束条件是基于物料调配场景的调配规则确定的。也就是说，可以将物料调配场景的调配规则抽象为约束条件，在对场景参数进行处理以得到物料运输参数的过程中，基于约束条件进行处理。其中，约束条件可以采用方程、不等式等形式表征。在采用网络流模型进行处理的示例方案中，可以基于该节点连接网络、目标函数、网络流算法和该约束条件定义网络流模型，从而使得网络流模型输出的物料运输参数满足该约束条件。
47.物料调配场景中往往存在至少一个调配规则，因此，可以对应地设置至少一个约束条件。上述至少一个约束条件可以包括以下示例中的至少之一：
48.示例1：与多个物料运输节点中的供应节点的物料供应量以及供应节点连接的至少一个连接路径的物料运输量相关的第一约束条件。
49.如前述说明，多个物料运输节点包括供应节点、中间节点和需求节点。其中，供应节点即节点连接网络中的源点，需求节点即节点连接网络中的汇点。本示例中的第一约束条件与供应节点的物料供应量以及物料运输量相关。例如，调配规则为某个供应节点上输出某个物料的数量应小于或等于设定的物料供应量，则第一约束条件可以表示如下：
50.∑x
s,j,k
≤c
s,k
，
51.其中，s表示供应节点，j表示某个中间节点，k表示某个物料，c
s,k
表示供应节点s针对物料k设定的物料供应量，x
s,j,k
表示从供应节点s到中间节点j的连接路径上物料k的运输量，则∑x
s,j,k
表示供应节点到至少一个中间节点的至少一个连接路径上物料k的物料运输量的总和。
52.示例2：与多个物料运输节点中的中间节点的第一物料输入量和第一物料输出量相关的第二约束条件。
53.其中，第一物料输入量包括终点为中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，和/或，在该中间节点中由第二物料转换得到的第一物料的数量；第一物料输出量包括起点为该中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，和/或，在该中间节点中用于转换得到第三物料的第一物料的数量。
54.在一些场景中，物料调配场景中的调配规则可以包括保持中间节点的物料平衡关系。基于此，可以设置第二约束条件为中间节点的第一物料输入量与第一物料输出量相等。
55.在本示例中，可以设置第一物料输入量包括终点为某个中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，第一物料输出量包括起点为该中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，从而使得该中间节点的输入流量和输出流量保持平衡。
56.或者，可以设置第一物料输入量包括终点为某个中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量以及在该中间节点中由第二物料转换得到的第一物料的数量，第一物料输出量包括起点为该中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量以及在该中间节点中用于转换得到第三物料的第一物料的数量。也就是说，中间节点从连接路径上的输入、输出流量可以不等，中间节点可以通过物料之间的转换以及接收、输出连接路径上的物料，实现输入流量和输出流量的平衡。第二约束条件可以表示如下：
57.∑x
j,i,k
x
i,k,in-x
i,k,out-∑x
i,m,k
＝0，
58.其中，x
j,i,k
表示节点j到中间节点i的物料k的物料运输量，则∑x
j,i,k
表示至少一个其他节点到中间节点i的物料k的物料运输量总和；x
i,k,in
表示中间节点i中由其他物料转
换得到的物料k的数量；x
i,k,out
表示中间节点i中转换为其他物料的物料k的数量；x
i,m,k
表示节点i到节点m的物料k的物料运输量，则∑x
i,m,k
表示节点i到至少一个其他节点的物料k的物料运输量总和。
59.示例3：与多个物料运输节点中的需求节点的物料需求量以及需求节点连接的至少一个连接路径的物料运输量相关的第三约束条件。
60.例如，调配规则为某个需求节点上接收某个物料的数量应小于或等于设定的物料需求量，则第三约束条件可以表示如下：
61.∑x
j,i,k
≤d
i,k
，
62.其中，i表示需求节点，j表示某个中间节点，k表示某个物料，d
i,k
表示需求节点i针对物料k设定的物料需求量，x
j,i,k
表示从中间节点j到需求节点i的连接路径上物料k的运输量，则∑x
j,i,k
表示至少一个中间节点到需求节点的至少一个连接路径上物料k的物料运输量的总和。
63.示例4：与多个连接路径的运输能力以及物料运输量相关的第四约束条件。
64.例如，调配规则包括一个连接路径的物料运输总量不超过该连接路径对应的物料运输阈值。则对应的第四约束条件可以表示如下：
[0065][0066]
其中，表示从节点i到节点j的连接路径上物料k的运输量，表示从节点i到节点j的连接路径上的至少一种物料的物料运输量的总和；capacity
i,j
表示从节点i到节点j的连接路径对应的物料运输阈值(或者说物料运输能力)。
[0067]
示例5：与多个物料运输节点的物料容纳能力相关的第五约束条件。
[0068]
例如，调配规则包括一个节点的物料流入总量不超过该节点对应的物料数量阈值。则对应的第五约束条件可以表示如下：
[0069]
∑x
j,i,k
≤capacityj，
[0070]
其中，x
j,i,k
表示从节点j到节点i的连接路径上物料k的运输量，∑x
j,i,k
表示从至少一个节点到节点j的至少一个连接路径上的至少一种物料的物料运输量的总和；capacityj表示节点j对应的物料数量阈值(或者说物料接收能力)。
[0071]
示例6：与多个连接路径的优先级相关的第六约束条件。
[0072]
例如，调配规则包括某个连接路径的优先级高于另一连接路径。举例而言，a节点可输出物料至b节点和c节点，但a节点需要优先供应给b，之后再供应给c。则第六约束条件可以表示为：
[0073]yi,j
≤y
i,k
，
[0074]
其中，y表示某个连接路径是否可用，具体采用0-1整数变量表示连接路径是否可用，即取值为0表示不可用，取值为1表示可用。y
i,j
表示节点i到节点j的连接路径是否可用，y
i,k
表示节点i到节点k的连接路径是否可用。
[0075]
需要说明的是，如果一个连接路径可用，则该路径上的各种物料的运输量总和可以不为0；如果该路径不可用，则该路径上的各种物料的运输量总和为0。该约束可以表示如下：
[0076]
∑x
i,j,k
≤m*y
i,j
，
[0077]
其中，∑x
i,j,k
表示节点i到节点j的连接路径上的各种物料的物料运输量总和，y
i,j
采用0-1整数变量表示节点i到节点j的连接路径是否可用，m为预设数量。上述公式表示当y
i,j
为0时，物料运输量总和为0，当y
i,j
为1时，物料运输量总和为小于或等于m的数值，可以不为0。
[0078]
示例7：与多个连接路径之间的绑定关系相关的第七约束条件。
[0079]
例如，调配规则包括某两个连接路径同时可用或同时不可用。则第七约束条件可以包括：
[0080]yi,j
＝y
m,n
，
[0081]
其中，y
i,j
表示节点i到节点j的连接路径是否可用，y
m,n
节点m到节点n的连接路径是否可用。
[0082]
示例8：与中间节点中多种物料之间的转换关系相关的第八约束条件。
[0083]
例如，调配规则包括某个节点中第四物料的转换输入量(即从其他物料转换得到的第四物料的数量)，需与第四物料的上一级物料的转换输出量(即用于转换得到第四物料的上一级物料的数量)保持一定的比例。则第八约束条件可以表示为：
[0084]
∑x
i,k 1,in
＝∑δ*x
i,k,out
，
[0085]
其中，x
i,k 1,in
表示节点i中第四物料k 1的转换输入量，x
i,k,out
表示节点i中第四物料的上一级物料的转换输出量，δ表示预设的比例。
[0086]
示例9：与节点连接网络中的连接路径的数量相关的第九约束条件。
[0087]
例如，调配规则包括节点连接网络中可用的连接路径的数量需小于或等于预设的数量阈值。则第九约束条件可以表示为：
[0088]
∑y
j,i
≤nj，
[0089]
其中，y
i,j
表示节点i到节点j的连接路径是否可用，且用0-1整数变量实现。nj表示预设的数量阈值。
[0090]
需要说明的是，尽管以上述示例作为约束条件介绍了物料调配方法如上，但本领域技术人员能够理解，本技术应不限于此。事实上，可根据实际应用场景灵活设定约束条件，即可以动态增加或删减约束条件，从而可以灵活应对不同的物料调配场景，并满足实际需求。
[0091]
为了更清楚地呈现本技术物料调配方法的技术思路，下面提供一个具体的应用示例。该应用示例中采用网络流模型实现物料调配方法，利用网络流模型解决针对多位置、多生产环节企业需要进行跨区、跨环节动态调整适配，产出调配计划，优化物料供应的问题。为了解决该问题，首先需要梳理清楚以下信息：
[0092]
多个物料运输节点的节点信息(主要是核心物理实体，如原料供应地、原料加工地、深加工地等)；
[0093]
多个物料运输节点之间的关系(直接匹配或可进行调配)；
[0094]
连接路径的路径信息(例如连接路径的容量、成本、最小、最大调配量等)；
[0095]
参与调配的物料的物料参数(收益率、供应量、需求量等)；
[0096]
物料层级与组合关系(如a工厂需要a1原料，可以由b工厂的a2和c工厂的a3组合得到)；
[0097]
物料调配场景的调配目标(如最大化需求满足率、成本最优、基于需求计算供应
量、基于供应量反推需求量)等。
[0098]
本应用示例的核心思路是用采用模型优化的方法，满足企业降本增效的目的。具体地，包括以下内容：
[0099]
确定输入数据：该部分主要是准备网络流模型的基础数据与规则数据，包括以上梳理的各项信息。
[0100]
算法处理：该部分主要是模型的定义和求解优化，其中模型的定义包括：定义网络流模型的节点、连接路径、目标函数、约束条件等。模型的求解算法可以集成如push-relabel算法、混合整数规划(mip)算法、启发式算法等，可实现超大规模网络流模型求解。
[0101]
输出结果：该部分主要是针对不同的场景输出相应的结果，包含针对最大化收益、最大化需求满足率、成本最优、基于需求计算供应量、基于供应量反推需求量等调配目标对应的物料运输参数。
[0102]
举例而言，某个物料调配场景的调配目标为最大化收益，则可以基于该调配目标确定目标函数为：
[0103]
max:∑c
m,k
x
m,k-c
i,j,k
x
i,j,k-c
i,jyi,j
，
[0104]
其中，max表示最大化，c
m,k
表示需求节点m需求的物料k对应的收益系数；x
m,k
表示需求节点m所连接的各路径上对物料k的物料运输量；c
i,j,k
表示从节点i到节点j的连接路径上物料k的成本系数；x
i,j,k
表示从节点i到节点j的连接路径上物料k的物料运输量；c
i,j
表示从节点i到节点j的连接路径的固有成本系数；y
i,j
表示从节点i到节点j的连接路径是否可用，可采用0-1整数变量表示。
[0105]
实际应用中，基于类似图3的节点连接网络、上述目标函数以及前述说明中示例1至示例9中的任意一个或多个约束条件，可以针对物料调配场景输出各个连接路径上的各种物料的物料运输量，从而也可以输出各需求节点能够获得的总供应量。
[0106]
可见，根据上述方法，基于多个物料运输节点构建节点连接网络，并基于物料调配场景的调配目标设置目标函数，从而将物料调配场景中的相关信息抽象为节点连接网络和目标函数等便于计算处理的全局信息，利用全局信息实现针对网络中的各连接路径的物料运输参数的优化，相比于针对单一节点采用简单规则进行物料调配，本技术实施例的技术方案可以快速输出物料调配方案，并提升物料调配方案的灵活性，从而提升企业的供应能力以及物料的利用率，实现降本增效。
[0107]
与本技术实施例提供的方法相对应地，本技术实施例还提供一种物料调配装置400。参考图4，该装置400可以包括：
[0108]
网络确定模块410，用于基于多个物料运输节点，确定节点连接网络，节点连接网络包括多个连接路径；
[0109]
目标确定模块420，用于基于物料调配场景的调配目标，确定目标函数；
[0110]
运输参数确定模块430，用于至少基于节点连接网络以及目标函数，对物料调配场景的场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数，所述场景参数用于指示所述物料调配场景中的调配需求。
[0111]
可选地，上述运输参数确定模块430可以包括：
[0112]
模型确定单元，用于至少基于节点连接网络、目标函数以及与目标函数对应的网络流算法，确定网络流模型；
[0113]
模型计算单元，用于采用网络流模型对场景参数进行处理，得到多个连接路径的物料运输参数。
[0114]
可选地，网络流算法包括压入与重标记算法、混合整数规划算法或启发式算法。
[0115]
可选地，物料调配场景的场景参数包括多种物料的物料参数；多个连接路径的物料运输参数包括多个连接路径上的多种物料的物料运输量。
[0116]
可选地，物料调配场景的场景参数包括多个连接路径的成本信息。
[0117]
可选地，多个连接路径的物料运输参数还基于至少一个约束条件得到，至少一个约束条件是基于物料调配场景的调配规则确定的。
[0118]
可选地，上述至少一个约束条件包括以下至少之一：
[0119]
与多个物料运输节点中的供应节点的物料供应量以及供应节点连接的至少一个连接路径的物料运输量相关的第一约束条件；
[0120]
与多个物料运输节点中的中间节点的第一物料输入量和第一物料输出量相关的第二约束条件；其中，第一物料输入量包括终点为中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，和/或，在中间节点中由第二物料转换得到的第一物料的数量；第一物料输出量包括起点为中间节点的连接路径上针对第一物料的物料运输量，和/或，在中间节点中用于转换得到第三物料的第一物料的数量；
[0121]
与多个物料运输节点中的需求节点的物料需求量以及需求节点连接的至少一个连接路径的物料运输量相关的第三约束条件；
[0122]
与多个连接路径的运输能力以及物料运输量相关的第四约束条件；
[0123]
与多个物料运输节点的物料容纳能力相关的第五约束条件；
[0124]
与多个连接路径的优先级相关的第六约束条件；
[0125]
与多个连接路径之间的绑定关系相关的第七约束条件；
[0126]
与中间节点中多种物料之间的转换关系相关的第八约束条件；
[0127]
与节点连接网络中的连接路径的数量相关的第九约束条件。
[0128]
本技术实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，并具备相应的有益效果，在此不再赘述。
[0129]
本技术实施例还提供了一种用于实现上述方法的电子设备。图5示出根据本技术实施例的电子设备的结构框图。如图5所示，该电子设备包括：存储器510和处理器520，存储器510内存储有可在处理器520上运行的计算机程序。处理器520执行该计算机程序时实现上述实施例中的物料调配方法。存储器510和处理器520的数量可以为一个或多个。
[0130]
该电子设备还包括：
[0131]
通信接口530，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。
[0132]
如果存储器510、处理器520和通信接口530独立实现，则存储器510、处理器520和通信接口530可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。该总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0133]
可选的，在具体实现上，如果存储器510、处理器520及通信接口530集成在一块芯
片上，则存储器510、处理器520及通信接口530可以通过内部接口完成相互间的通信。
[0134]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本技术任一实施例中提供的方法。
[0135]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现本技术任一实施例中提供的方法。
[0136]
本技术实施例还提供了一种芯片，该芯片包括，包括处理器，用于从存储器中调用并运行存储器中存储的指令，使得安装有芯片的通信设备执行本技术实施例提供的方法。
[0137]
本技术实施例还提供了一种芯片，包括：输入接口、输出接口、处理器和存储器，输入接口、输出接口、处理器以及存储器之间通过内部连接通路相连，处理器用于执行存储器中的代码，当代码被执行时，处理器用于执行申请实施例提供的方法。
[0138]
应理解的是，上述处理器可以是中央处理器(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(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是任何常规的处理器等。值得说明的是，处理器可以是支持进阶精简指令集机器(advanced risc machines，arm)架构的处理器。
[0139]
进一步地，可选的，上述存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，还可以包括非易失性随机存取存储器。该存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以包括只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用。例如，静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(sync link dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。
[0140]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输。
[0141]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包括于本技术的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特
征进行结合和组合。
[0142]
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”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0143]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分。并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能。
[0144]
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。
[0145]
应理解的是，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。上述实施例方法的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，该程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0146]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。上述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0147]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。