本发明涉及计算机，尤其涉及一种物流分拣中心操作货量的预测方法和装置。
背景技术：
1、分拣中心在企业物流系统中扮演着重要的角色。货物持续到达分拣中心，并且需要在规定的发车截止时间前完成货物的卸车、分拣和装车过程，从分拣中心发出。分拣涉及的工作环节复杂多样，需要大量的人力投入。目前，分拣中心通常是根据全天货量和历史经验来评估需要的人力投入，或者基于启发式分配方法来测算出最优的峰值操作货量来评估需要的人力投入。
2、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：根据全天货量或者测算出的峰值操作货量来评估需要的人力投入均需要依赖于人工经验，很难全面考虑所有的因素，而且对于大量的数据和复杂的关系，人工分析往往无法处理，难以适用于多种货物流向的情况，不能合理指导分拣中心的场地人员投入
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明实施例提供一种物流分拣中心操作货量的预测方法和装置，能够支持分拣中心场地合理评估人力资源投入，在保障时效的同时避免资源浪费；能够在有货物流向信息的情况下，更加准确测算出最优的班次规划和最优峰值操作货量，相比传统的基于人工经验的处理手段，更加高效且更能准确测算出最优峰值操作货量，指导场地合理安排人力投入，从而提高分拣中心的运营效率和精细化水平。
2、为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种物流分拣中心操作货量的预测方法，包括：
3、获取规划班次方案集合、各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据；
4、对所述规划班次方案集合中的每个规划班次方案，基于各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据对操作货量分配模型进行求解，得到所述规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量；
5、根据每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量计算每个规划班次方案的峰值操作货量；
6、将每个规划班次方案的峰值操作货量中的最小值作为物流分拣中心操作货量的预测结果。
7、可选地，所述操作货量分配模型为运筹优化模型，且包括目标函数和约束条件，其中，所述目标函数是基于从规划班次方案集合中选择规划班次方案，使得选择的班次规划方案的峰值操作货量最小来建立的；所述约束条件包括：在将各时段到达的货物分配到各个班组时满足分配前后的货量保持一致、每个发车班次所对应的货物均完成分拣、每个发车班次能够分拣的货量不大于当前的剩余未分配的货量、下班时间不分拣货物和货量非负约束。
8、可选地，根据每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量计算每个规划班次方案的峰值操作货量，包括：通过将每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量进行求和以计算每个规划班次方案的峰值操作货量。
9、可选地，所述方法还包括：将每个规划班次方案的峰值操作货量中的最小值对应的规划班次方案作为目标规划班次方案，并根据所述目标规划班次方案进行人员分配。
10、根据本发明实施例的另一方面，提供了一种物流分拣中心操作货量的预测装置，包括：
11、数据获取模块，用于获取规划班次方案集合、各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据；
12、时段货量计算模块，用于对所述规划班次方案集合中的每个规划班次方案，基于各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据对操作货量分配模型进行求解，得到所述规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量；
13、班次货量计算模块，用于根据每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量计算每个规划班次方案的峰值操作货量；
14、预测结果确定模块，用于将每个规划班次方案的峰值操作货量中的最小值作为物流分拣中心操作货量的预测结果。
15、可选地，所述操作货量分配模型为运筹优化模型，且包括目标函数和约束条件，其中，所述目标函数是基于从规划班次方案集合中选择规划班次方案，使得选择的班次规划方案的峰值操作货量最小来建立的；所述约束条件包括：在将各时段到达的货物分配到各个班组时满足分配前后的货量保持一致、每个发车班次所对应的货物均完成分拣、每个发车班次能够分拣的货量不大于当前的剩余未分配的货量、下班时间不分拣货物和货量非负约束。
16、可选地，所述班次货量计算模块还用于：通过将每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量进行求和以计算每个规划班次方案的峰值操作货量。
17、可选地，所述预测结果确定模块还用于：将每个规划班次方案的峰值操作货量中的最小值对应的规划班次方案作为目标规划班次方案，并根据所述目标规划班次方案进行人员分配。
18、根据本发明实施例的又一方面，提供了一种电子设备，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所提供的物流分拣中心操作货量的预测方法。
19、根据本发明实施例的再一方面，提供了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所提供的物流分拣中心操作货量的预测方法。
20、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过获取规划班次方案集合、各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据；对规划班次方案集合中的每个规划班次方案，基于各个线路的计划发车时间和指定时段的历史到货量数据对操作货量分配模型进行求解，得到规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量；根据每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量计算每个规划班次方案的峰值操作货量；将每个规划班次方案的峰值操作货量中的最小值作为物流分拣中心操作货量的预测结果的技术方案，可以基于货物流向进行分拣中心操作货量的预测，解决了当前人工经验测算存在的缺陷，可以支持分拣中心场地合理评估人力资源投入，在保障时效的同时避免资源浪费；能够在有货物流向信息的情况下，更加准确测算出最优的班次规划和最优峰值操作货量，相比传统的基于人工经验的处理手段，更加高效且更能准确测算出最优峰值操作货量，指导场地合理安排人力投入，从而提高分拣中心的运营效率和精细化水平。
21、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。
1.一种物流分拣中心操作货量的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述操作货量分配模型为运筹优化模型，且包括目标函数和约束条件，其中，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个规划班次方案包括的各时段的第一峰值操作货量计算每个规划班次方案的峰值操作货量，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.一种物流分拣中心操作货量的预测装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述操作货量分配模型为运筹优化模型，且包括目标函数和约束条件，其中，
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述班次货量计算模块还用于：
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述预测结果确定模块还用于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
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1-4中任一所述的方法。
