CN112053105A - 划分服务区域的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种划分服务区域的方法和装置,涉及计算机技术领域。其中,该方法包括:根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。通过以上步骤,能够根据订单情况动态划分服务区域,提高了服务区域划分的合理性,进而有助于提高配送或揽收服务的质量。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种划分服务区域的方法和装置。
背景技术
在物流配送或揽收场景中,经常需要划分配送或揽收的服务区域,并为各个服务区域指定相应的配送或揽收人员。目前,在对服务区域进行划分时,主要是按照订单所属地理围栏进行划分。
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:按照地理围栏划分的服务区域是固定、静态的,而各个服务区域内的订单数量却是动态变化的。因此,采用现有分区方式很可能出现不同服务区域的订单数量差异较大的情况,而且还可能出现订单不属于任何服务区域的情况,进而对配送或揽收服务造成很大的负面影响。例如,有的服务区域可能只有一个配送订单,有的服务区域可能有上百个配送订单。对于只有一个配送订单的服务区域,可能会由于负责该区域的配送员人数过多导致人力资源的浪费;对于具有上百个配送订单的服务区域,可能会由于负责该区域的配送员人数不足而导致无法提供及时、优质的服务。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种划分服务区域的方法和装置,能够根据订单情况动态划分服务区域,提高了服务区域划分的合理性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
为实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种划分服务区域的方法。
本发明的划分服务区域的方法包括:根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
可选地,所述方法还包括:在执行所述对所述多个网格进行聚类处理的步骤之前,统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
可选地,所述对所述多个网格进行聚类处理的步骤包括:步骤S1:从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格;步骤S2:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新;步骤S3:迭代执行所述步骤S2,直至满足预设的聚类处理结束条件。
可选地,所述从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤包括:步骤S11:将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述聚簇中心点的数量未达到预设阈值的情况下,将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述聚簇中心点的数量已达到预设阈值的情况下,结束选取聚簇中心点的流程。
可选地,所述从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤包括:步骤S11:将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离大于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离小于或等于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,结束选取聚簇中心点的流程。
为实现上述目的,根据本发明的另一方面,提供了一种划分服务区域的装置。
本发明的划分服务区域的装置包括:分割模块,用于根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;聚类处理模块,用于对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;生成模块,用于将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
可选地,所述装置还包括:过滤模块,用于在所述聚类处理模块对所述多个网格进行聚类处理之前,统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
可选地,所述聚类处理模块包括:初始化单元,用于从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格;更新单元,用于对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新;迭代处理单元,用于迭代调用所述更新单元,直至满足预设的聚类处理结束条件。
可选地,所述初始化单元从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格包括:步骤S11:所述初始化单元将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,所述初始化单元确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述聚簇中心点的数量未达到预设阈值的情况下,所述初始化单元将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述聚簇中心点的数量已达到预设阈值的情况下,所述初始化单元结束选取聚簇中心点的流程。
可选地,所述初始化单元从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格包括:步骤S11:所述初始化单元将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,所述初始化单元确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离大于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,所述初始化单元将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离小于或等于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,所述初始化单元结束选取聚簇中心点的流程。
为实现上述目的,根据本发明的再一个方面,提供了一种电子设备。
本发明的电子设备,包括:一个或多个处理器;以及,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的划分服务区域的方法。
为实现上述目的,根据本发明的又一个方面,提供了一种计算机可读介质。
本发明的计算机可读介质,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的划分服务区域的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:通过根据待划分区域所包含的订单数量将所述待划分区域分割成多个网格,对所述多个网格进行聚类处理以得到多个聚簇,将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息这些步骤,能够根据订单情况动态划分服务区域,提高了服务区域划分的合理性,进而有助于提高配送或揽收服务的质量。
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是根据本发明一个实施例的划分服务区域的方法的主要流程示意图;
图2是根据本发明另一个实施例的划分服务区域的方法的主要流程示意图;
图3是图2所示流程中步骤S203的一种可选实施方式示意图;
图4是图2所示流程中步骤S203的另一种可选实施方式示意图;
图5是根据本发明一个实施例的划分服务区域的装置的主要模块示意图;
图6是根据本发明另一个实施例的划分服务区域的装置的主要模块示意图;
图7是根据本发明实施例的划分服务区域的装置中的聚类处理模块的结构组成示意图;
图8是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图;
图9是适于用来实现本发明实施例的电子设备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。
需要指出的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例以及实施例中的特征可以相互组合。
图1是根据本发明一个实施例的划分服务区域的方法的主要流程示意图。如图1所示,本发明实施例的划分服务区域的方法包括:
步骤S101、根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格。
在一个示例中,可先根据待划分区域所包含的订单数量确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。其中,所述网格数量可与订单数量呈正相关或者大致呈正相关。
在该示例的一个可选实施方式中,可将待划分区域所包含的订单数量作为网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。具体实施时,可能会出现待划分区域无法均分成多个网格的情况,此时可对网格数量进行微调,以满足将待划分区域均分成多个网格的需求。
例如,在配送场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有配送订单的数量。在该场景中,可将待划分区域所包含的所有配送订单的数量作为网格的数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。
例如,在揽收场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有揽收订单的数量,在该场景中,可将待划分区域所包含的所有揽收订单的数量作为网格的数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。
在该示例的另一个可选实施方式中,可根据待划分区域所包含的订单数量所在的取值区间确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域均分成多个网格。例如,假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[50,59]内,可将网格数量设置为50;假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[60,69]内,可将网格数量设置为60。
步骤S102、对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇。
在该步骤中,可采取k均值聚类算法(k-means)或者基于密度的聚类算法(比如DBSCAN算法)等多种聚类算法,对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇。
步骤S103、将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
示例性地,所述划分后的多个服务区域的信息可包括:服务区域的标识、服务区域所覆盖的地理范围(比如服务区域所覆盖的经纬度范围)等。
在本发明实施例中,通过以上步骤能够根据订单数量动态划分服务区域,提高了服务区域划分的合理性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
图2是根据本发明另一个实施例的划分服务区域的方法的主要流程示意图。如图2所示,本发明实施例的划分服务区域的方法包括:
步骤S201、根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格。
在一个示例中,可先根据待划分区域所包含的订单数量确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。其中,所述网格数量可与订单数量呈正相关或者大致呈正相关。
在该示例的一个可选实施方式中,可将待划分区域所包含的订单数量作为网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。具体实施时,可能会出现待划分区域无法均分成多个网格的情况,此时可对网格数量进行微调,以满足将待划分区域均分成多个网格的需求。
例如,在配送场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有配送订单的数量。在该场景中,可先根据所有待处理配送订单中的收货地址信息确定配送订单所覆盖的经纬度的最大值和最小值,然后以最小经度值、最小纬度值、最大经度值、以及最大纬度值构建一个矩形区域。之后,可将该矩形区域所包含的所有待处理的配送订单的数量作为网格数量,然后通过将矩形区域的面积除以网格数量得到每个网格的尺寸,进而可将矩形区域分割成多个网格。具体实施时,在执行步骤S201之前,可先根据实际业务确定将哪些时间段或者哪些区域内的配送订单作为待处理的配送订单。另外,在具体实施时,除了根据配送订单所覆盖的经纬度信息确定待划分区域之外,还可以根据配送订单所在路区信息等位置信息确定待划分区域。
例如,在揽收场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有揽收订单的数量。在该场景中,可先根据所有待处理揽收订单中的取件地址信息确定揽收订单所覆盖的经纬度的最大值和最小值,然后以最小经度值、最小纬度值、最大经度值、以及最大纬度值构建一个矩形区域,之后可将该矩形区域所包含的所有待处理揽收订单的数量作为网格数量,然后将该矩形区域的面积除以网格数量得到每个网格的尺寸,进而可将矩形区域分割成多个网格。具体实施时,在执行步骤S201之前,可先根据实际业务确定将哪些时间段或者哪些区域内的揽收订单作为待处理揽收订单。
在该示例的另一个可选实施方式中,可根据待划分区域所包含的订单数量所在的取值区间确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域均分成多个网格。例如,假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[50,59]内,可将网格数量设置为50;假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[60,69]内,可将网格数量设置为60。
步骤S202、统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
示例性地,在配送场景中,可将网格所在的经纬度区间与各个订单的配送地址所在的经纬度进行比较,然后统计所有落在该经纬度区间的订单数量,并将其作为该网格所包含的订单数量。若网格所包含的订单数量为零,则将该网格滤除;若网格所包含的订单数量大于零,则将该网格保留。在本发明实施例中,通过步骤S202,能够减少后续聚类处理过程中的计算量,提高聚类处理的效率。
步骤S203、从过滤后的网格中选取作为聚簇中心点的网格。
通过该步骤,可确定各个聚簇中心点的初始值。关于该步骤具体如何实施,下文将结合图3、图4进行详细说明。
步骤S204、对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新。
在该步骤中,对于未选定为聚簇中心点的每个网格,可通过比较该网格与各个聚簇中心点的距离确定与之相距最近的聚簇,然后将将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,再对该聚簇的中心点进行更新。例如,假设网格1与聚簇A、B、C、D的中心点之间的距离分别为d1A、d1B、d1C、d1D,且满足:d1A>d1C>d1D>d1B,则将网格1分类至聚簇B中,然后将聚簇B的中心点的值更新为聚簇B所包含的所有网格的位置的平均值。
步骤S205、判断是否满足聚类处理结束条件。在满足聚类处理结束条件的情况下,执行步骤S206;在不满足聚类处理结束条件的情况下,再次执行步骤S204。
其中,所述判断是否满足聚类处理结束条件的步骤可包括:判断迭代次数是否达到预先设定的最大迭代次数,和/或,判断聚簇中心点是否收敛。
在一个示例中,可先判断迭代次数是否达到预先设定的最大迭代次数。若迭代次数达到预先设定的最大迭代次数,则可结束聚类处理流程;若迭代次数未达到预先设定的最大迭代次数,则可再判断聚簇中心点是否收敛。若聚簇中心点不收敛,则可再次执行步骤S204;若聚簇中心点收敛,则可结束聚类处理流程。具体实施时,可通过比较聚簇中心点在更新前的值与更新后的值来判断聚簇中心点是否收敛。
步骤S206、将聚类处理得到的多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
在本发明实施例中,通过以上步骤能够根据动态变化的订单信息划分服务区域,不仅保证了划分后的服务区域不存在重叠区域,而且提高了服务区域划分的合理性和鲁棒性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
图3是图2所示流程中步骤S203的一种可选实施方式示意图。如图3所示,从过滤后的多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤具体包括:
步骤S301、将过滤后的多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点。
例如,假设过滤后的网格总共有100个,则可将这100个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点。在本发明实施例中,通过选取相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点,使得聚簇中心比较分散,有利于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
步骤S302、对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点。
在该步骤中,对于未选定为聚簇中心点的每个网格,可通过比较该网格与各个聚簇中心点之间的距离,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离。然后,通过比较各个网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离确定所述距离最大的网格,并将所述距离最大的网格作为候选中心点。
例如,假设未选定为聚簇中心点的网格为1、2、3,两个聚簇类中心为网格4和网格5,则分别计算网格1与网格4的距离d14,网格1与网格5的距离d15,并将d14和d15中的最小值作为网格1与相距最近的聚簇中心点之间的距离d1,min;同理,计算网格2到网格4的距离d24,网格2与网格5的距离d25,并将d24和d25中的最小值作为网格2与相距最近的聚簇中心点之间的距离d2,min;同理,计算网格3到网格4的距离d34,网格3与网格5的距离d35,并将d34和d35中的最小值作为网格3与相距最近的聚簇中心点之间的距离d3,min,然后对距离d1,min、d2,min和d3,min进行比较,并将所述距离最大的网格作为候选中心点。假设在d1,min、d2,min和d3,min中,d1,min最大,则将网格1作为候选中心点。
在本发明实施例中,通过确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,并将所述距离最大的网格作为候选中心点,能够使选取的聚簇中心点比较分散,有利于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
步骤S303、判断聚簇中心点的数量是否达到预设阈值。在聚簇中心点的数量未达到预设阈值的情况下,执行步骤S304;在聚簇中心点的数量已达到预设阈值的情况下,执行步骤S305。
具体实施时,所述预设阈值可根据实际需求进行设置,比如可设为5个、12个或其他值。
步骤S304、将所述候选中心点作为聚簇中心点,并再次执行步骤S302。
步骤S305、结束选取聚簇中心点的流程。
在本发明实施例中,通过以上步骤能够在预先指定了聚簇的个数(或者说聚簇中心点的个数)的情况下确定聚簇中心点的初始值。通过以上步骤,有助于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
图4是图2所示流程中步骤S203的另一种可选实施方式示意图。如图4所示,从过滤后的多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤具体包括:
步骤S401、将过滤后的多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点。
例如,假设过滤后的网格总共有100个,则可将这100个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点。在本发明实施例中,通过选取相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点,使得聚簇中心比较分散,有利于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
步骤S402、对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选网格。
在该步骤中,对于未选定为聚簇中心点的每个网格,可通过比较该网格与各个聚簇中心点之间的距离,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离。然后,通过比较各个网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离确定所述距离最大的网格,并将所述距离最大的网格作为候选中心点。
例如,假设未选定为聚簇中心点的网格为1、2、3,两个聚簇类中心为网格4和网格5,则分别计算网格1与网格4的距离d14,网格1与网格5的距离d15,并将d14和d15中的最小值作为网格1与相距最近的聚簇中心点之间的距离d1,min;同理,计算网格2到网格4的距离d24,网格2与网格5的距离d25,并将d24和d25中的最小值作为网格2与相距最近的聚簇中心点之间的距离d2,min;同理,计算网格3到网格4的距离d34,网格3与网格5的距离d35,并将d34和d35中的最小值作为网格3与相距最近的聚簇中心点之间的距离d3,min,然后对距离d1,min、d2,min和d3,min进行比较,并将所述距离最大的网格作为候选中心点。假设在d1,min、d2,min和d3,min中,d1,min最大,则将网格1作为候选中心点。
在本发明实施例中,通过确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,并将所述距离最大的网格作为候选中心点,能够使选取的聚簇中心点比较分散,有利于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
步骤S403、将所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点的距离和所有网格与聚簇中心点之间的平均距离进行比较。
步骤S404、判断该距离是否大于所有网格的平均距离。在该距离大于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,执行步骤S405;在该距离小于或等于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,执行步骤S406。
步骤S405、将所述候选中心点作为聚簇中心点,并再次执行步骤S402。
步骤S406、结束选取聚簇中心点的流程。
在本发明实施例中,通过以上步骤能够在没有预先指定聚簇的个数(或者说聚簇中心点的个数)的情况下,自动确定聚簇的个数,并确定各个聚簇中心点的初始值。通过以上步骤,有助于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
图5是根据本发明一个实施例的划分服务区域的装置的主要模块示意图。如图5所示,本发明实施例的划分服务区域的装置500包括:分割模块501、聚类处理模块502、生成模块503。
分割模块501,用于根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格。
在一个示例中,分割模块501可先根据待划分区域所包含的订单数量确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。其中,所述网格数量可与订单数量呈正相关或者大致呈正相关。
在该示例的一个可选实施方式中,分割模块501可将待划分区域所包含的订单数量作为网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。具体实施时,可能会出现待划分区域无法均分成多个网格的情况,此时可对网格数量进行微调,以满足将待划分区域均分成多个网格的需求。
例如,在配送场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有配送订单的数量。在该场景中,分割模块501可将待划分区域所包含的所有配送订单的数量作为网格的数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。
例如,在揽收场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有揽收订单的数量,在该场景中,分割模块501可将待划分区域所包含的所有揽收订单的数量作为网格的数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。
在该示例的另一个可选实施方式中,分割模块501可根据待划分区域所包含的订单数量所在的取值区间确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域均分成多个网格。例如,假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[50,59]内,分割模块501可将网格数量设置为50;假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[60,69]内,分割模块501可将网格数量设置为60。
聚类处理模块502,用于对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇。
示例性地,聚类处理模块502可基于k均值聚类算法(k-means)或者基于密度的聚类算法(比如DBSCAN算法)等多种聚类算法,对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇。
生成模块503,用于将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
示例性地,所述划分后的多个服务区域的信息可包括:服务区域的标识、服务区域所覆盖的地理范围(比如服务区域所覆盖的经纬度范围)等。
在本发明实施例中,通过以上装置能够根据订单数量动态划分服务区域,提高了服务区域划分的合理性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
图6是根据本发明另一个实施例的划分服务区域的装置的主要模块示意图。如图6所示,本发明实施例的划分服务区域的装置600包括:分割模块601、过滤模块602、聚类处理模块603、生成模块604。
分割模块601,用于根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格。
在一个示例中,分割模块601可先根据待划分区域所包含的订单数量确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。其中,所述网格数量可与订单数量呈正相关或者大致呈正相关。
在该示例的一个可选实施方式中,分割模块601可将待划分区域所包含的订单数量作为网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域划分成多个网格。具体实施时,可能会出现待划分区域无法均分成多个网格的情况,此时可对网格数量进行微调,以满足将待划分区域均分成多个网格的需求。
例如,在配送场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有配送订单的数量。在该场景中,分割模块601可先根据所有待处理配送订单中的收货地址信息确定配送订单所覆盖的经纬度的最大值和最小值,然后以最小经度值、最小纬度值、最大经度值、以及最大纬度值构建一个矩形区域。之后,分割模块601可将该矩形区域所包含的所有待处理的配送订单的数量作为网格数量,然后通过将矩形区域的面积除以网格数量得到每个网格的尺寸,进而可将矩形区域分割成多个网格。
例如,在揽收场景中,所述待划分区域所包含的订单数量可以为待划分区域所包含的所有揽收订单的数量。在该场景中,分割模块601可先根据所有待处理揽收订单中的取件地址信息确定揽收订单所覆盖的经纬度的最大值和最小值,然后以最小经度值、最小纬度值、最大经度值、以及最大纬度值构建一个矩形区域,之后分割模块601可将该矩形区域所包含的所有待处理揽收订单的数量作为网格数量,然后将该矩形区域的面积除以网格数量得到每个网格的尺寸,进而可将矩形区域分割成多个网格。
在该示例的另一个可选实施方式中,分割模块601可根据待划分区域所包含的订单数量所在的取值区间确定网格数量,然后根据待划分区域的面积和网格数量确定每个网格的尺寸,进而可将待划分区域均分成多个网格。例如,假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[50,59]内,可将网格数量设置为50;假设待划分区域所包含的订单数量位于取值区间[60,69]内,可将网格数量设置为60。
过滤模块602,用于统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
示例性地,在配送场景中,过滤模块602可将网格所在的经纬度区间与各个订单的配送地址所在的经纬度进行比较,然后统计所有落在该经纬度区间的订单数量,并将其作为该网格所包含的订单数量。若网格所包含的订单数量为零,则过滤模块602将该网格滤除;若网格所包含的订单数量大于零,则过滤模块602将该网格保留。在本发明实施例中,通过设置过滤模块,能够减少后续聚类处理过程中的计算量,提高聚类处理的效率。
聚类处理模块603,用于对过滤后的多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇。
关于聚类处理模块603如何对过滤后的多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇,以下将结合图7进行详细说明。
生成模块604,用于将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
在本发明实施例中,通过以上装置能够根据动态变化的订单信息划分服务区域,不仅保证了划分后的服务区域不存在重叠区域,而且提高了服务区域划分的合理性和鲁棒性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
图7是根据本发明实施例的划分服务区域的装置中的聚类处理模块的结构组成示意图。如图7所示,本发明实施例的聚类处理模块700包括:初始化单元701、更新单元702、迭代处理单元703。
初始化单元701,用于从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格。
在一个可选实施方式中,初始化单元701从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格包括:步骤a、初始化单元701将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤b、对于未选定为聚簇中心点的每个网格,初始化单元701确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤c、在所述聚簇中心点的数量未达到预设阈值的情况下,初始化单元701将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行步骤b;步骤d、在所述聚簇中心点的数量已达到预设阈值的情况下,初始化单元701不将所述候选中心点作为聚簇中心点,并结束选取聚簇中心点的流程。
在本发明实施例中,通过以上可选实施方式能够在预先指定了聚簇的个数(或者说聚簇中心点的个数)的情况下确定聚簇中心点的初始值。通过以上可选实施方式,有助于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
在另一个可选实施方式中,初始化单元701从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格包括:步骤a、初始化单元701将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤b、对于未选定为聚簇中心点的每个网格,初始化单元701确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤c、在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离大于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,初始化单元701将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行步骤b;步骤d、在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离小于或等于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,初始化单元701不将所述候选中心点作为聚簇中心点,并结束选取聚簇中心点的流程。
在本发明实施例中,通过以上可选实施方式能够在没有预先指定聚簇的个数(或者说聚簇中心点的个数)的情况下,自动确定聚簇的个数,并确定各个聚簇中心点的初始值。通过以上可选实施方式,有助于加快聚类处理过程的收敛速度,提高聚类处理的效率。
更新单元702,用于对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新。
示例性地,对于未选定为聚簇中心点的每个网格,更新单元702可通过比较该网格与各个聚簇中心点的距离确定与之相距最近的聚簇,然后将将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,再对该聚簇的中心点进行更新。例如,假设网格1与聚簇A、B、C、D的中心点之间的距离分别为d1A、d1B、d1C、d1D,且满足:d1A>d1C>d1D>d1B,则更新单元702可将网格1分类至聚簇B中,然后将聚簇B的中心点的值更新为聚簇B所包含的所有网格的位置的平均值。
迭代处理单元703,用于迭代调用更新单元702,直至满足预设的聚类处理结束条件。
示例性地,所述聚类处理结束条件可包括:迭代次数达到预先设定的最大迭代次数,或者聚簇中心点收敛。在一个示例中,迭代处理单元703可先判断迭代次数是否达到预先设定的最大迭代次数。若迭代次数达到预先设定的最大迭代次数,则可结束聚类处理流程;若迭代次数未达到预先设定的最大迭代次数,则迭代处理单元703可再判断聚簇中心点是否收敛。若聚簇中心点不收敛,则迭代处理单元703可再次调用更新单元702;若聚簇中心点收敛,则可结束聚类处理流程。具体实施时,迭代处理单元703可通过比较聚簇中心点在更新前的值与更新后的值来判断聚簇中心点是否收敛。
在本发明实施例中,通过以上装置能够根据动态变化的订单信息划分服务区域,不仅保证了划分后的服务区域不存在重叠区域,而且提高了服务区域划分的合理性和鲁棒性,有助于提高配送或揽收服务的质量。
图8示出了可以应用本发明实施例的划分服务区域的方法或划分服务区域的装置的示例性系统架构800。
如图8所示,系统架构800可以包括终端设备801、802、803,网络804和服务器805。网络804用以在终端设备801、802、803和服务器805之间提供通信链路的介质。网络804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801、802、803通过网络804与服务器805交互,以接收或发送消息等。终端设备801、802、803上可以安装有各种通讯客户端应用,例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
终端设备801、802、803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805可以是提供各种服务的服务器,例如对用户利用终端设备801、802、803所浏览的物流管理系统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划分服务区域的请求等数据进行分析等处理,并将处理结果(划分后的服务区域的信息)反馈给终端设备。
需要说明的是,本发明实施例所提供的划分服务区域的方法一般由服务器805执行,相应地,划分服务区域的装置一般设置于服务器805中。
应该理解,图8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9,其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统900的结构示意图。图9示出的电子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9所示,计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901,其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中,还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905:包括键盘、鼠标等的输入部分906;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907;包括硬盘等的存储部分908;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909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911,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910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908。
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909从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901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:一种处理器包括分割模块、聚类处理模块和生成模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,分割模块还可以被描述为“将待划分区域分割成多个网格的模块”。
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,使得该设备执行以下流程:根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
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。
Claims (10)
1.一种划分服务区域的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;
对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;
将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在执行所述对所述多个网格进行聚类处理的步骤之前,统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述多个网格进行聚类处理的步骤包括:
步骤S1:从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格;步骤S2:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新;步骤S3:迭代执行所述步骤S2,直至满足预设的聚类处理结束条件。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤包括:
步骤S11:将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述聚簇中心点的数量未达到预设阈值的情况下,将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述聚簇中心点的数量已达到预设阈值的情况下,结束选取聚簇中心点的流程。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格的步骤包括:
步骤S11:将所述多个网格中相距最远的两个网格作为两个聚簇中心点;步骤S12:对于未选定为聚簇中心点的每个网格,确定该网格与相距最近的聚簇中心点之间的距离,然后将所述距离最大的网格作为候选中心点;步骤S13:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离大于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,将所述候选中心点作为聚簇中心点,并迭代执行所述步骤S12;步骤S14:在所述候选中心点与相距最近的聚簇中心点之间的距离小于或等于所有网格与聚簇中心点之间的平均距离的情况下,结束选取聚簇中心点的流程。
6.一种划分服务区域的装置,其特征在于,所述装置包括:
分割模块,用于根据待划分区域所包含的订单数量,将所述待划分区域分割成多个网格;
聚类处理模块,用于对所述多个网格进行聚类处理,以得到多个聚簇;
生成模块,用于将所述多个聚簇中的每一个所覆盖的地理范围作为一个服务区域,以生成划分后的多个服务区域的信息。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
过滤模块,用于在所述聚类处理模块对所述多个网格进行聚类处理之前,统计每个网格所包含的订单数量,然后将所含订单数量为零的网格从所述多个网格中滤除。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述聚类处理模块包括:
初始化单元,用于从所述多个网格中选取作为聚簇中心点的网格;
更新单元,用于对于未选定为聚簇中心点的每个网格,将该网格归类到与之相距最近的聚簇中,然后对该聚簇的中心点进行更新;
迭代处理单元,用于迭代调用所述更新单元,直至满足预设的聚类处理结束条件。
9.一种电子设备,其特征在于,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如权利要求1至5中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一所述的方法。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112435311A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-02 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 电子地理围栏的生成方法及设备 |
CN112651775A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-13 | 北京彩智科技有限公司 | 一种确定地理辐射范围的方法、装置及电子设备 |
CN114118520A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-03-01 | 江苏电力信息技术有限公司 | 一种基于局部最佳距离算法的配电网网格划分方法 |
CN114357099A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 福瑞莱环保科技(深圳)股份有限公司 | 一种聚类方法、聚类系统和存储介质 |
CN116777514A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-19 | 南京领行科技股份有限公司 | 区域划分方法、装置、服务器以及存储介质 |
WO2024205500A1 (en) * | 2023-03-31 | 2024-10-03 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Method and system for determining a zone for an area on a map |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156843A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-19 | 上海新跃物流企业管理有限公司 | 一种物流配送管理系统及其方法 |
WO2017036778A1 (de) * | 2015-08-28 | 2017-03-09 | SSI Schäfer Noell GmbH Lager- und Systemtechnik | Verfahren sowie lager- und kommissioniersystem zum vollautomatisierten kommissionieren von lagereinheiten |
CN106570917A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-04-19 | 先锋智道(北京)科技有限公司 | 车辆需求热力图生成方法和装置 |
CN107451673A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-12-08 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送区域划分方法和装置 |
CN108062674A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 上海携程商务有限公司 | 基于gps的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备 |
CN109003028A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于划分物流区域的方法和装置 |
CN109598430A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-09 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送范围生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN109670721A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-23 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN109685295A (zh) * | 2017-10-18 | 2019-04-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 货物揽收调度方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN109711783A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-03 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送范围的生成方法、装置、服务器及存储介质 |
-
2019
- 2019-06-05 CN CN201910486457.0A patent/CN112053105B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156843A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-19 | 上海新跃物流企业管理有限公司 | 一种物流配送管理系统及其方法 |
WO2017036778A1 (de) * | 2015-08-28 | 2017-03-09 | SSI Schäfer Noell GmbH Lager- und Systemtechnik | Verfahren sowie lager- und kommissioniersystem zum vollautomatisierten kommissionieren von lagereinheiten |
CN106570917A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-04-19 | 先锋智道(北京)科技有限公司 | 车辆需求热力图生成方法和装置 |
CN107451673A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-12-08 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送区域划分方法和装置 |
CN109685295A (zh) * | 2017-10-18 | 2019-04-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 货物揽收调度方法及装置、存储介质、电子设备 |
CN108062674A (zh) * | 2017-12-28 | 2018-05-22 | 上海携程商务有限公司 | 基于gps的订单欺诈识别方法、系统、存储介质和电子设备 |
CN109003028A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于划分物流区域的方法和装置 |
CN109598430A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-09 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送范围生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN109670721A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-23 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN109711783A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-03 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送范围的生成方法、装置、服务器及存储介质 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
LI JIAYANG 等: "The Desing of Multidimensional Analysis Model for Logistics Distribution System", 《2012 IEEE SYMPOSIUM ON ROBOTICS AND APPLICATIONS(ISRA)》, 31 December 2012 (2012-12-31), pages 630 - 633 * |
王曼 等: "地下物流多级节点选址的双层规划模型", 《科学技术与工程》, vol. 18, no. 31, 30 November 2018 (2018-11-30), pages 64 - 69 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112435311A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-03-02 | 上海中通吉网络技术有限公司 | 电子地理围栏的生成方法及设备 |
CN112651775A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-04-13 | 北京彩智科技有限公司 | 一种确定地理辐射范围的方法、装置及电子设备 |
CN112651775B (zh) * | 2020-12-22 | 2024-02-27 | 北京彩智科技有限公司 | 一种确定地理辐射范围的方法、装置及电子设备 |
CN114118520A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-03-01 | 江苏电力信息技术有限公司 | 一种基于局部最佳距离算法的配电网网格划分方法 |
CN114357099A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-15 | 福瑞莱环保科技(深圳)股份有限公司 | 一种聚类方法、聚类系统和存储介质 |
CN114357099B (zh) * | 2021-12-28 | 2024-03-19 | 福瑞莱环保科技(深圳)股份有限公司 | 一种聚类方法、聚类系统和存储介质 |
WO2024205500A1 (en) * | 2023-03-31 | 2024-10-03 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Method and system for determining a zone for an area on a map |
CN116777514A (zh) * | 2023-06-20 | 2023-09-19 | 南京领行科技股份有限公司 | 区域划分方法、装置、服务器以及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112053105B (zh) | 2024-07-16 |
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