订单管理方法及装置

摘要

本申请实施例提供了订单管理方法及装置，其中，所述订单管理方法包括：根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果，对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

权利要求

1.一种订单管理方法，其特征在于，包括：

根据多个历史订单中每个历史订单的交易对象的属性数据，分别确定所述每个历史订单中所述交易对象的至少一种包装规格；

计算所述至少一种包装规格分别对应的第一订单资源消耗值；

根据所述第一订单资源消耗值确定所述每个历史订单对应的第一包装规格；

基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果；

对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集中对应的多个第一包装规格中各第一包装规格的长的最大值、宽的最大值、高的最大值，并将基于这三个最大值构建的包装规格作为所述历史订单集对应的第二包装规格，对所述第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

2.根据权利要求1所述的订单管理方法，其特征在于，所述根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，包括：根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的至少一种包装方案，其中，所述目标历史订单为所述多个历史订单之一；

根据所述至少一种包装方案确定所述目标历史订单的第一包装规格。

3.根据权利要求2所述的订单管理方法，其特征在于，所述根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的至少一种包装方案，包括：根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的包装顺序，并初始化对象放置关键点；

按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象，其中，i为正整数，且i从1开始取值；

i自增1，判断i是否大于n，其中，n为所述目标历史订单中交易对象的数量，并且n为正整数；

若否，则基于所述第i个交易对象的放置结果对所述对象放置关键点进行更新，并返回执行所述按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象的步骤；

若是，则将所述至少一个交易对象的放置结果作为所述至少一个交易对象的至少一种包装方案。

4.根据权利要求3所述的订单管理方法，其特征在于，所述按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象之后，还包括：根据第1至第i个交易对象的放置结果确定所述放置结果对应的包装规格；

根据所述包装规格筛选所述第1至第i个交易对象的目标放置结果。

5.根据权利要求4所述的订单管理方法，其特征在于，所述基于所述第i个交易对象的放置结果对所述对象放置关键点进行更新，包括：基于所述目标放置结果中所述第i个交易对象的放置结果对所述目标放置结果中的对象放置关键点进行更新。

6.根据权利要求1所述的订单管理方法，其特征在于，所述基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果，包括：基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行类别划分，生成至少两个划分结果；

根据聚类分析算法以及目标划分结果中历史订单对应的第一包装规格，对所述目标划分结果中的历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一。

7.根据权利要求1所述的订单管理方法，其特征在于，对所述第二包装规格进行收缩处理，包括：按照第一收缩因数对所述第二包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成至少一个第三包装规格。

8.根据权利要求7所述的订单管理方法，其特征在于，所述获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格，包括：确定所述目标聚类簇的历史订单集中各历史订单的配送服务方；

获取所述配送服务方的订单资源消耗值的计算规则；

结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值；

根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

9.根据权利要求8所述的订单管理方法，其特征在于，所述结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值，包括：根据目标第三包装规格对应的包装箱的体积计算所述目标第三包装规格的体积参数，其中，所述目标第三包装规格为所述至少一个第三包装规格之一；

将所述计算规则中的第一资源消耗参数与所述体积参数进行乘积运算，并将乘积运算结果与所述计算规则中的第二资源消耗参数进行求和运算；

将求和运算结果与所述第一资源消耗参数进行差值计算，生成所述目标聚类簇的订单资源消耗值。

10.根据权利要求8所述的订单管理方法，其特征在于，所述根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格，包括：将订单资源消耗值小于预设订单资源消耗阈值的第三包装规格确定为所述历史订单集中历史订单对应的第四包装规格；

根据所述第四包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集对应的至少一个第三包装规格，计算所述第四包装规格对所述至少一个第三包装规格的覆盖率；

判断所述覆盖率是否大于第一收缩因数；

若否，则将所述第四包装规格作为所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

11.根据权利要求10所述的订单管理方法，其特征在于，若所述判断所述覆盖率是否大于第一收缩因数的执行结果为是，则执行以下步骤：按照第二收缩因数对所述第四包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第五包装规格；

基于所述至少一个第五包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值。

12.根据权利要求7所述的订单管理方法，其特征在于，所述根据目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格确定所述历史订单集对应的第二包装规格，包括：分别对目标聚类簇的历史订单集中、各历史订单对应的第一包装规格的长、宽、高三个维度的值进行统计，生成每个维度对应的统计结果；

基于所述每个维度对应的统计结果中的最大值构建所述历史订单集对应的第二包装规格。

13.一种订单管理装置，其特征在于，包括：

确定模块，包括：包装规格确定子模块，被配置为根据所述多个历史订单中每个历史订单的交易对象的属性数据，分别确定所述每个历史订单中所述交易对象的至少一种包装规格；计算子模块，被配置为计算所述至少一种包装规格分别对应的第一订单资源消耗值；第一包装规格确定子模块，被配置为根据所述第一订单资源消耗值确定所述每个历史订单对应的第一包装规格；

聚类模块，被配置为基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果；

收缩模块，被配置为对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集中对应的多个第一包装规格中各第一包装规格的长的最大值、宽的最大值、高的最大值，并将基于这三个最大值构建的包装规格作为所述历史订单集对应的第二包装规格，对所述第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

14.一种计算设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器；

所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现权利要求1‑12任意一项所述的订单管理方法的步骤。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现权利要求1‑12任意一项所述的订单管理方法的步骤。

说明书

订单管理方法及装置

技术领域

[0001] 本申请实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种订单管理方法。本申请一个或者多个实施例同时涉及一种订单管理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

[0002] 随着电商业务的快速发展，如何降低物流成本是电商平台类企业普遍面临的挑战。线上的客户订单一般由电商仓库拣选和发货，打包用的纸箱以及快递寄送等在企业物流成本中占据很大比例。在货物打包环节合理规划装箱方案，能帮助企业减少纸箱消耗成本以及快递成本。

[0003] 由于纸箱耗材对商品的保护性强且相对规则，大部分订单的包裹更倾向于采用纸箱进行包装。由于网购习惯的不同，不同的行业不同的客户造就了丰富的订单结构(一个订单包含多少个商品)，对于仓储发货来说，需要针对订单的属性进行分类，从而选择合适的包装箱进行发货以达到成本最优的效果。具体即需要把一个订单中的多个物品放入同一个箱子中，每个物品的体积不得超过箱子容积，并且用到的箱子大小最小。然而，在实际电商仓库打包环节，一般用到大小容积不同的多种箱型，各箱型成本不同。已有算法能高效解决传统的装箱问题，但针对不同订单，由于箱型选择不合理，则会导致包装箱体积利用率降低，进而导致箱型使用成本升高，运输成本也会升高。

发明内容

[0004] 有鉴于此，本申请施例提供了一种订单管理方法。本申请一个或者多个实施例同时涉及一种订单管理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，以解决现有技术中包装箱体积利用率低，箱型运输成本高的技术缺陷。

[0005] 根据本申请实施例的第一方面，提供了一种订单管理方法，包括：

[0006] 根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格；

[0007] 基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果；

[0008] 对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0009] 根据本申请实施例的第二方面，提供了一种订单管理装置，包括：

[0010] 确定模块，被配置为根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格；

[0011] 聚类模块，被配置为基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果；

[0012] 收缩模块，被配置为对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0013] 根据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：

[0014] 存储器和处理器；

[0015] 所述存储器用于存储计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述订单管理方法的步骤。

[0016] 根据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述订单管理方法的步骤。

[0017] 本申请一个实施例实现了一种订单管理方法及装置，其中，所述订单管理方法包括根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果，对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0018] 本申请实施例通过对多个历史订单进行聚类，并通过对聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，以根据收缩结果确定历史订单集中历史订单对应的目标包装规格，并利用所述目标规格对聚类簇中的待打包订单进行打包处理，通过这种方式有利于针对不同类型的订单选择合适的包装规格，从而有利于提高包装箱的空间利用率，并有利于降低订单运输成本，以及有利于提高打包效率。

附图说明

[0019] 图1是本申请一个实施例提供的一种订单管理方法的系统架构图；

[0020] 图2是本申请一个实施例提供的一种订单管理方法的流程图；

[0021] 图3a是本申请一个实施例提供的一种放置结果的示意图；

[0022] 图3b是本申请一个实施例提供的另一种放置结果的示意图；

[0023] 图4是本申请一个实施例提供的一种订单管理过程的示意图；

[0024] 图5是本申请一个实施例提供的一种订单管理方法应用在对电商领域的订单管理方法的处理过程流程图；

[0025] 图6是本申请一个实施例提供的一种订单管理装置的结构示意图；

[0026] 图7是本申请一个实施例提供的一种计算设备的结构框图。

具体实施方式

[0027] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。

[0028] 在本申请一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请一个或多个实施例。在本申请一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本申请一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

[0029] 应当理解，尽管在本申请一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

[0030] 在本申请中，提供了一种订单管理方法。本申请一个或者多个实施例同时涉及一种订单管理装置，一种计算设备，以及一种计算机可读存储介质，在下面的实施例中逐一进行详细说明。

[0031] 本申请实施例提供的所述订单管理方法可以应用于任何需要对订单的包装规格进行管理的领域，例如对电商领域的待处理交易订单的订单包装规格的管理、对餐饮领域的待派送订单的包装规格的管理等等；为了便于理解，本申请实施例以所述订单管理方法应用于对电商领域的待处理交易订单的包装规格管理为例进行详细介绍，但不局限于此。

[0032] 那么在所述订单管理方法应用于对电商领域的待处理交易订单的包装规格管理为例的情况下，所述订单管理方法中所述多个历史订单即为用户通过电商平台进行商品交易生成的交易订单。

[0033] 参见图1，图1示出了根据本申请一个实施例提供的一种订单管理方法的示意图。

[0034] 图1中，首先进行数据的初始化，具体即进行订单数据准备，然后进行订单数据的清洗；实际应用中，可按周/月/季度收集订单数据，所述订单数据包括但不限于商品属性数据、订单配送商、订单实际使用箱型的箱型数据等；其中，所述商品属性数据包括但不限于商品标识信息、商品的长、宽、高以及商品所属类目的类目标识信息；所述箱型数据包括但不限于箱型的长、宽、高等数据；另外，订单数据的收集时间周期可根据实际需求进行自定义，在此不做限制。

[0035] 对订单数据进行清洗后，即可对每个订单进行最优箱型求解，具体即先选择初始化关键点，将订单上的商品按照体积大小进行排序，并按照排序结果取当前未放置的商品集合中的第一个进行放置，具体即将排序结果中的第一个商品按照不同的放置朝向放置在初始化后的关键点；放置完第一个商品后，开始放置第二个商品，放置第二个商品之前需要确定放置第一个商品之后的关键点更新结果，同样的，以关键点更新结果为基础放置第二个商品，以此类推，直至最后一个商品放置完成，则得到订单中商品集合的多种商品放置结果。

[0036] 然后可按照估值算法求出每一种商品放置结果的质量，(估值算法可以选择长、宽、高、方差，或者内部接触面积、最小体积等)，按照估值算法得到的结果，选取排序靠前的c个放置结果保留，其他的剪枝(为了保证算法性能)，即可得到每个订单对应的最优箱型求解结果。

[0037] 求解获得每个订单的最优箱型后，按照每个最优箱型的抛重对最优箱型进行分类，并分别对每个分类结果中包含的最优箱型对订单进行聚类，具体可通过聚类分析算法(Kmeans算法)实现聚类过程。

[0038] 聚类完成后，可根据聚类结果求解每个聚类簇的待推荐最优箱型，即先将每个聚类簇中最大箱型的长、宽、高作为各聚类簇对应的初始箱型，然后按照预设收缩因数对初始箱型进行收缩处理，收缩之后，计算使用收缩后的箱型对订单中的商品进行打包所能带来的收益，即收缩前需要配送费减去收缩后需要的配送费，并将收益最大的箱型作为该聚类簇的待推荐箱型。

[0039] 或者，还可统计待推荐箱型对该聚类簇中订单的最优箱型的覆盖率，如果覆盖率(被覆盖的最优箱型总数/该聚类簇中的最优箱型总数)小于等于第一收缩因数，则可将所述待推荐箱型输出。

[0040] 参见图2，图2示出了根据本申请一个实施例提供的一种订单管理方法的流程图，包括以下步骤：

[0041] 步骤202，根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格。

[0042] 具体的，包装规格即历史订单中交易对象的包装箱的大小，即包装箱的长、宽、高以及包装箱的材质等；所述历史订单中可能涉及至少一个交易对象，并且，在所述历史订单涉及两个或两个以上交易对象的情况下，所述历史订单对应的包装规格则可能有多种。为尽可能选择最优包装规格以降低交易对象的运输成本，并提高包装箱的利用率，本申请实施例在获取多个历史订单的交易数据后，可根据每个历史订单的交易数据(交易对象的数量及大小等数据)分别确定每个历史订单对应的第一包装规格，所述第一包装规格即可以是每个历史订单的最优包装规格。

[0043] 具体实施时，根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，具体可通过以下方式实现：

[0044] 根据所述多个历史订单中每个历史订单的交易对象的属性数据，分别确定所述每个历史订单中所述交易对象的至少一种包装规格；

[0045] 计算所述至少一种包装规格分别对应的第一订单资源消耗值；

[0046] 根据所述第一订单资源消耗值确定所述每个历史订单对应的第一包装规格。

[0047] 具体的，所述交易对象的属性数据，即可以包括但不限于交易对象的大小以及交易对象所属的类目信息等；所述第一订单资源消耗值即用所述至少一种包装规格的包装箱打包历史订单中至少一个交易对象所需的包装箱成本以及运输成本。

[0048] 如前所述，在历史订单涉及两个或两个以上交易对象的情况下，所述两个或两个以上交易对象的打包方式(包装箱中交易对象的放置位置)可能有多种。因此，本申请实施例可根据每个历史订单中两个或两个以上交易对象的属性数据确定这两个或两个以上交易对象的至少两种打包方式，并确定每种打包方式对应的包装规格；然后确定利用所述包装规格对历史订单中的交易对象进行打包所需的包装箱成本以及运费成本；

[0049] 另外，为尽可能选择最优包装规格以降低交易对象的包装箱成本以及运输成本，并提高包装箱的利用率，本申请实施例在计算获得至少一种包装规格分别对应的第一订单资源消耗值后，可将第一订单资源消耗值小于预设阈值的包装规格确定为历史订单的第一包装规格。

[0050] 进一步的，所述属性数据包含体积信息，因此，根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，具体可通过以下方式实现：

[0051] 根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的至少一种包装方案，其中，所述目标历史订单为所述多个历史订单之一；

[0052] 根据所述至少一种包装方案确定所述目标历史订单的第一包装规格。

[0053] 其中，根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的至少一种包装方案，包括：

[0054] 根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的包装顺序，并初始化对象放置关键点；

[0055] 按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象，其中，i为正整数，且i从1开始取值；

[0056] i自增1，判断i是否大于n，其中，n为所述目标历史订单中交易对象的数量，并且n为正整数；

[0057] 若否，则基于所述第i个交易对象的放置结果对所述对象放置关键点进行更新，并返回执行所述按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象的步骤；

[0058] 若是，则将所述至少一个交易对象的放置结果作为所述至少一个交易对象的至少一种包装方案。

[0059] 具体的，所述包装方案即每个历史订单中两个或两个以上交易对象的打包方式(包装箱中交易对象的放置位置)。

[0060] 本申请实施例可将订单中的至少一个交易对象按照体积大小进行排序，并将排序结果作为所述至少一个交易对象的包装顺序(所述至少一个交易对象的放置顺序)；并且，在确定所述至少一个交易对象的包装顺序后，可初始化用于放置包装顺序中第一个交易对象的对象放置关键点。

[0061] 以目标历史订单中包含3个交易对象，并且3个交易对象的包装顺序依次为交易对象1、交易对象2、交易对象3为例，初始化对象放置关键点，即可将虚拟包装箱的任意一个顶点为坐标原点，与所述坐标原点相交的三条棱为x、y、z轴，建立三维坐标系，并将所述坐标原点作为用于放置包装顺序中第一个交易对象的对象放置关键点，所述第一交易对象在所述对象放置关键点的放置方式有6种，具体的放置结果示意图如图3a所示。

[0062] 第一交易对象放置完成后，需判断目标历史订单中的交易对象是否全部放置完毕，在确定未放置完毕的情况下，继续放置包装顺序中的第二交易对象，但在放置第二交易对象之前需要确定放置第一交易对象后的对象放置关键点的更新结果。实际应用中，可将第一交易对象的左下前、右下后、左上后三个顶点作为新的对象放置关键点，由于坐标原点(用于放置包装顺序中第一个交易对象的对象放置关键点)已被第一交易对象占用，因此，可用于放置第二交易对象的对象放置关键点即为所述第一交易对象的左下前、右下后、左上后三个顶点，由于每个关键点处，第二交易对象的放置方式同样有6种，因此，基于这3个关键点放置第二交易对象的放置方式为18种，其中3种放置结果的示意图如图3b所示。

[0063] 从图3b可以看出，放置完第一交易对象后对象放置关键点的更新结果为n＝3，以n＝3个对象放置关键点为基础开始放置第二交易对象，每个对象放置关键点处，第二交易对象同样也有6种放置方式，正交地放在n个对象放置关键点上(即正放，而不是斜放)，得出6n种放置方式。

[0064] 第二交易对象放置完成后，可继续放置第三交易对象，并且所述第三交易对象的放置方式的实现过程与第二交易对象类似，同样需确定对象放置关键点的更新结果，并基于更新后的对象放置关键点放置第三交易对象。第三交易对象的其中两种放置结果的示意图如图3b所示。

[0065] 在目标历史订单中的交易对象均放置完成后，可将交易对象的放置结果作为交易对象的包装方案。因此，目标历史订单中3个交易对象的包装方案即为图3b所示的两种包装方案。

[0066] 确定交易对象的至少一种包装方案后，即可根据包装方案确定目标历史订单中交易对象的至少一种包装规格，其中，所述包装规格即按照所述至少一种包装方案包装目标历史订单中交易对象所需的包装箱的体积大小，确定至少一种包装规格后，可将订单资源消耗值小于预设阈值的包装规格确定为目标历史订单的第一包装规格。

[0067] 根据订单资源消耗值确定目标订单的第一包装规格，有利于保证利用所述第一包装规格进行订单管理所获得的目标包装规格的准确性。

[0068] 此外，按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象之后，还包括：

[0069] 根据第1至第i个交易对象的放置结果确定所述放置结果对应的包装规格；

[0070] 根据所述包装规格筛选所述第1至第i个交易对象的目标放置结果。

[0071] 具体的，通过前述步骤放置完第一交易对象后，对象放置关键点的更新结果为n＝3，以n＝3个对象放置关键点为基础开始放置第二交易对象，可得出6n种放置方式。本申请实施例可按照估值算法求出每一种放置方式的质量(估值算法可以选择每种放置方式对应的长、宽、高、方差，或者每种放置方式中交易对象的接触面积、最小体积等)，按照估值算法得到的结果，选取排序靠前的c个放置方式保留，对其他的放置方式进行剪枝。

[0072] 如图3b中，第二交易对象放置完成后，以图3b所示的第一交易对象和第二交易对象的3种放置方式为例，若按照估值算法计算每种放置方式对应的最小包裹表面积，则第一种放置方式对应的最小包裹表面积为56，第二种放置方式对应的最小包裹表面积为64，第三种放置方式对应的最小包裹表面积为64；按照估值算法得到的结果，选取排序靠前的两种放置方式保留，对第三种放置方式进行剪枝即可，因此，第一种和第二种放置方式即为第一交易对象和第二交易对象的目标放置结果。

[0073] 进一步的，筛选第1至第i个交易对象的目标放置结果后，可基于所述第i个交易对象的放置结果对所述对象放置关键点进行更新，即基于所述目标放置结果中所述第i个交易对象的放置结果对所述目标放置结果中的对象放置关键点进行更新。

[0074] 具体的，由于除目标放置结果外的其他放置结果均被剪枝，而其他未放置的交易对象则会基于目标放置结果继续进行放置，因此，本申请实施例仅需对目标放置结果中的对象关键点进行更新即可，具体的更新方式与前述的实现过程类似，在此不再赘述。

[0075] 通过估值算法对交易对象的多种放置方式进行剪枝处理，将剪枝结果作为交易对象的目标放置结果，并基于所述目标放置结果继续进行其他待放置交易对象的放置过程，有利于减小订单管理过程的计算量，从而保证算法性能。

[0076] 步骤204，基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果。

[0077] 具体的，确定各历史订单的第一包装规格即最优包装规格后，即可根据所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇。

[0078] 具体实施时，基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果，具体可通过以下方式实现：

[0079] 基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行类别划分，生成至少两个划分结果；

[0080] 根据聚类分析算法以及目标划分结果中历史订单对应的第一包装规格，对所述目标划分结果中的历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一。

[0081] 具体的，确定多个历史订单的第一包装规格后，可基于每个第一包装规格对应的包装箱的体积，按照配送服务方计算抛重的算法对历史订单进行分类(比如配送服务方A计算抛重的算法是包装箱体积/8000，配送服务方B计算抛重的算法是箱型体积/9000)，并分别对各分类结果中的历史订单进行聚类处理，具体可根据历史订单的第一包装规格对应的包装箱的长宽高将各包装箱转换为三维空间中的若干个点，用聚类的方式，将所述若干个点聚成M个簇，(M为聚类簇个数，例如想用3种箱型覆盖所有的订单，则N＝3)。

[0082] 实际应用中，针对每一个历史订单的第一包装规格，取其若干维度的数据进行聚类计算(例如：对应包装箱的长宽高，或者包装箱的长宽高+历史订单中交易对象的数量，或者包装箱的长宽高+历史订单覆盖类目数量等)。聚类分析算法可以选择Kmeans，DBscan等。

[0083] 将聚类簇个数M分配到这些分类结果中，根据分配结果分别对各分类结果中的历史订单进行聚类即可。

[0084] 按照抛重对第一包装规格进行分类处理，并分别对各分类结果中的第一包装规格进行聚类，有利于减少聚类过程的计算量，从而提高聚类效率，并有利于提高聚类结果的准确性。

[0085] 步骤206，对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0086] 其中，所述目标聚类簇为所述聚类结果中至少两个聚类簇之一。

[0087] 具体实施时，对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，包括：

[0088] 根据目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格确定所述历史订单集对应的第二包装规格；

[0089] 按照第一收缩因数对所述第二包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第三包装规格。

[0090] 进一步的，根据目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格确定所述历史订单集对应的第二包装规格，包括：

[0091] 分别对目标聚类簇的历史订单集中、各历史订单对应的第一包装规格的长、宽、高三个维度的值进行统计，生成每个维度对应的统计结果；

[0092] 基于所述每个维度对应的统计结果中的最大值构建所述历史订单集对应的第二包装规格。

[0093] 具体的，根据第一包装规格对多个历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇后，可分别对所述目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格的长、宽、高三个维度的值进行统计；其中，对第一包装规格的长的值进行统计生成第一统计结果，对第一包装规格的宽的值进行统计生成第二统计结果，对第一包装规格的高的值进行统计生成第三统计结果，然后可分别选取所述第一统计结果、第二统计结果、第三统计结果中的最大值，并将基于选取的三个最大值构建的包装规格作为所述历史订单集对应的第二包装规格。

[0094] 具体即确定多个第一包装规格中各第一包装规格的长的最大值、宽的最大值、高的最大值，并将基于这三个最大值构建的包装规格作为所述历史订单集对应的第二包装规格。

[0095] 若聚类生成M个聚类簇，则得到M个第二包装规格；

[0096] 对于每个聚类簇的第二包装规格，可分别尝试从对应包装箱的三条棱，即x，y，z轴方向按照预设收缩因素scale(例如scale＝0.5cm)进行包装规格的收缩，即得到3M种收缩结果(得到3M种第三包装规格)。

[0097] 例如：M＝2，通过聚类获得M＝2个聚类簇，并得到M个第二包装规格，分别为(x1,y1,z1)、(x2,y2,z2)，其中x1、y1、z1是第一种第二包装规格对应包装箱的长、宽、高，x2、y2、z2是第二种第二包装规格对应包装箱的长、宽、高；(x1,y1,z1)在x轴收缩后得到(x1‑scale,y1,z1)，(x1,y1,z1)在y轴收缩后得到(x1,y1‑scale,z1)，(x1,y1,z1)在z轴收缩后得到(x1,y1,z1‑scale)；同样的，(x2,y2,z2)在x轴收缩后得到(x2‑scale,y2,z2)，(x2,y2,z2)在y轴收缩后得到(x2,y2‑scale,z2)，(x2,y2,z2)在z轴收缩后得到(x2,y2,z2‑scale)，共得到6种第三包装规格。

[0098] 通过对所述包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，以保证在收缩后的包装规格能够尽可能多的覆盖目标聚类簇中历史订单的第一包装规格的条件下，还能保证在利用所述第三包装规格确定的目标包装规格后，通过所述目标包装规格包装交易对象所需的运费成本降低。

[0099] 进一步的，确定各聚类簇的历史订单集分别对应的至少一个第三包装规格后，可计算通过所述第三包装规格对应的包装箱包装目标聚类簇中各历史订单的交易对象所需的订单资源消耗值，即包装箱成本以及运输成本，以根据所述订单资源消耗值选择合适的待推荐包装规格。

[0100] 具体实施时，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格，具体可通过以下方式实现：

[0101] 确定所述目标聚类簇的历史订单集中各历史订单的配送服务方；

[0102] 获取所述配送服务方的订单资源消耗值的计算规则；

[0103] 结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值；

[0104] 根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0105] 进一步的，结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值，包括：

[0106] 根据目标第三包装规格对应的包装箱的体积计算所述第三包装规格的体积参数，其中，所述目标第三包装规格为所述至少一个第三包装规格之一；

[0107] 将所述计算规则中的第一资源消耗参数与所述体积参数进行乘积运算，并将乘积运算结果与所述计算规则中的第二资源消耗参数进行求和运算；

[0108] 将求和运算结果与所述第一资源消耗参数进行差值计算，生成所述目标聚类簇的订单资源消耗值。

[0109] 具体的，确定各聚类簇的历史订单集分别对应的至少一个第三包装规格后，可计算通过所述第三包装规格对应的包装箱包装目标聚类簇中各历史订单的交易对象所需的订单资源消耗值。

[0110] 由于不同历史订单的配送服务方可能不同，并且，不同配送服务方的订单资源消耗值的计算规则不同，因此，在计算目标聚类簇的订单资源消耗值之前，需先确定目标聚类簇的历史订单集中各历史订单的配送服务方，并确定不同配送服务方的订单资源消耗值的计算规则。

[0111] 例如，若目标聚类簇中包含两个历史订单，其中历史订单1的配送服务方为配送服务方A，历史订单2的配送服务方为配送服务方B，并且，配送服务方A的订单资源消耗值的计算规则为公式(1)，配送服务方B的订单资源消耗值的计算规则为公式(2)。

[0112]

[0113] 其中，所述第二资源消耗参数为订单的首重费用，第一资源消耗参数为续重费用，包装箱体积为第三包装规格中长、宽、高三者的乘积。

[0114] 结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值，具体即为将至少一个第三包装规格中任意一个第三包装规格的长、宽、高三者的乘积代入公式(1)或公式(2)，计算获得目标聚类簇中每个订单对应的订单资源消耗值，并将目标聚类簇中每个订单资源消耗值相加，即获得目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值中的任意一个订单资源消耗值。

[0115] 由于聚类后的聚类簇个数为M，因此可生成3M种第三包装规格，对于每个聚类簇来说，均可生成3种第三包装规格，因此，每个聚类簇可得到3个订单资源消耗值，后续可基于这3个订单资源消耗值确定目标聚类簇中历史订单的目标包装规格。

[0116] 根据订单资源消耗值确定各聚类簇的目标包装规格，有利于降低利用所述目标规格对聚类簇中的待打包订单进行打包处理所需的订单运输成本。

[0117] 具体实施时，根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格，还可通过以下方式实现：

[0118] 将订单资源消耗值小于预设订单资源消耗阈值的第三包装规格确定为所述历史订单集中历史订单对应的第四包装规格；

[0119] 根据所述第四包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集对应的至少一个第三包装规格，计算所述第四包装规格对所述至少一个第三包装规格的覆盖率；

[0120] 判断所述覆盖率是否大于第一收缩因数；

[0121] 若否，则将所述第四包装规格作为所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格；

[0122] 若是，则按照第二收缩因数对所述第四包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第五包装规格；

[0123] 基于所述至少一个第五包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值。

[0124] 具体的，计算通过第三包装规格包装目标聚类簇中历史订单的交易对象所需的包装箱成本以及运费成本后，可将所需包装箱成本和运费成本最少的第三包装规格作为所述目标聚类簇的第四包装规格，并统计第四包装规格对目标聚类簇中历史订单的第三包装规格的覆盖率，如果覆盖率(被覆盖的第三包装规格总数/目标聚类簇中的第三包装规格总数)小于等于第一收缩因数，则可将所述第四包装规格作为所述目标聚类簇的目标包装规格。

[0125] 如果覆盖率大于第一收缩因数，则按照第二收缩因数继续对所述第四包装规格进行收缩调整。

[0126] 例如，将第二包装规格(x1,y1,z1)沿x轴方向收缩scale后，计算收缩后的包装规格(x1‑scale,y1,z1)覆盖的最大第二包装规格的长、宽、高(x1‑scale‑ε1x,y1,z1)，并且，在将(x1‑scale,y1,z1)作为第四包装规格后，若(x1‑scale,y1,z1)对目标聚类簇中历史订单的第三包装规格的覆盖率大于第一收缩因数scale，则按照第二收缩因数ε1x继续对所述第四包装规格的x值进行收缩调整。

[0127] 仍以目标聚类簇中包含历史订单1、历史订单2和历史订单3这3个历史订单为例，若历史订单1的第一包装规格为(3，2，2)，历史订单2的第一包装规格为(4，3，3)，历史订单3的第一包装规格为(5，4，4)，则可确定历史订单3的第一包装规格对应的包装箱体积最大，因此将历史订单3的第一包装规格作为所述目标聚类簇的第二包装规格；

[0128] 预设收缩因数scale＝0.6，那么，在将历史订单3的第二包装规格(5，4，4)沿x轴收缩后的第三包装规格则为(4.4，4，4)，并且，在所述第三包装规格对应的订单资源消耗值最小的情况下，可将所述第三包装规格(4.4，4，4)确定为所述目标聚类簇的第四包装规格；

[0129] 然后，在确定所述第四包装规格对目标聚类簇中历史订单的第三包装规格的覆盖率大于第一收缩因数scale的情况下，则可通过确定所述第四包装规格所覆盖的历史订单1和历史订单2中x的最大值xmax，并将第四包装规格中的x值与xmax的差值作为第二收缩因数，继续对所述第四包装规格中的x值进行收缩处理。

[0130] 上述例子中，历史订单1和历史订单2中x的最大值xmax＝4，因此，第二收缩因数即为x‑xmax＝4.4‑4＝0.4，利用第二收缩因数继续对所述第四包装规格中的x值进行收缩处理即可。

[0131] 另外，在得到聚类结果，并计算出目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值后，可根据计算结果，将每个聚类簇中出现概率小的边缘的点进行剔除，直到每个聚类簇中剩余的点数小于预设点数阈值(后续成为安全因子)为止。

[0132] 实际应用中，所述历史订单可以是已打包的订单，也可以是待打包的订单，若为待打包的订单，则可直接利用所述目标包装规格对该订单进行打包，若为已打包订单，则在有新的待打包订单的情况下，仍然可以通过确定所述待打包订单的第一包装规格，并根据所述第一包装规格对所述待打包订单进行聚类，再根据聚类后所述待打包订单所属聚类簇对应的目标打包规格对所述待打包订单进行打包处理。

[0133] 另外，本申请实施例提供的种订单管理过程的示意图如图4所示，首先按订单逐一分析最优箱型，其中，获取的历史订单为历史订单1、历史订单2、……、历史订单n+1，并确定每个历史订单对应的最优箱型(第一包装规格)，其中历史订单1对应最优箱型1、历史订单2对应最优箱型5、……、历史订单n+1对应最优箱型n；然后将最优箱型按照抛重分层，并对各分层结果中的历史订单进行聚类，即对抛重1kg以下的历史订单集合1中的1000个历史订单进行聚类，对抛重1kg‑2kg的历史订单集合2中的4000个历史订单进行聚类，对抛重2kg‑3kg的历史订单集合3中的3000个历史订单进行聚类，对抛重3kg以上的历史订单集合4中的5000个历史订单进行聚类；最后进行去噪筛选，得到各聚类结果的待推荐优化箱型。

[0134] 本申请一个实施例实现了一种订单管理方法及装置，其中，所述订单管理方法包括根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格，并根据所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇，确定目标聚类簇的历史订单集对应的至少一个第二包装规格，其中，所述目标聚类簇为所述至少两个聚类簇之一，基于所述至少一个第二包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值，根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0135] 本申请实施例通过对多个历史订单进行聚类，并通过计算利用第二包装规格对聚类簇中历史订单的交易对象进行包装所需的订单资源消耗值，以根据订单资源消耗值确定各聚类簇的目标包装规格，并利用所述目标规格对聚类簇中的待打包订单进行打包处理，通过这种方式有利于针对不同类型的订单选择合适的包装规格，从而有利于提高包装箱的空间利用率，并有利于降低订单运输成本，以及有利于提高打包效率。

[0136] 参见图5，以本申请实施例提供的所述订单管理方法应用在对电商领域的订单管理的应用为例，对所述订单管理方法进行进一步说明。其中，图5示出了本申请一个实施例提供的一种订单管理方法的处理过程流程图，包括以下步骤：

[0137] 步骤502，根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的包装顺序，并初始化对象放置关键点。

[0138] 其中，所述目标历史订单为所述多个历史订单之一。

[0139] 步骤504，按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象，其中，i为正整数，且i从1开始取值。

[0140] 步骤506，根据第1至第i个交易对象的放置结果确定所述放置结果对应的包装规格，并根据所述包装规格筛选所述第1至第i个交易对象的目标放置结果。

[0141] 步骤508，i自增1。

[0142] 步骤510，判断i是否大于n，其中，n为所述目标历史订单中交易对象的数量，并且n为正整数。

[0143] 若否，则执行步骤512；若是，则执行步骤514。

[0144] 步骤512，基于所述目标放置结果中所述第i个交易对象的放置结果对所述目标放置结果中的对象放置关键点进行更新。

[0145] 返回执行步骤504。

[0146] 步骤514，将所述至少一个交易对象的放置结果作为所述至少一个交易对象的至少一种包装方案。

[0147] 步骤516，确定所述至少一种包装方案分别对应的包装规格，计算所述包装规格对应的第一订单资源消耗值，并根据所述第一订单资源消耗值确定所述每个历史订单对应的第一包装规格。

[0148] 步骤518，基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行类别划分，生成至少两个划分结果。

[0149] 步骤520，根据聚类分析算法以及目标划分结果中历史订单对应的第一包装规格，对所述目标划分结果中的历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇。

[0150] 其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一。

[0151] 步骤522，根据目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格确定所述历史订单集对应的初始包装规格，并按照第一收缩因数对所述初始包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第二包装规格。

[0152] 步骤524，基于所述至少一个第二包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值。

[0153] 步骤526，将订单资源消耗值小于预设订单资源消耗阈值的第二包装规格确定为所述历史订单集中历史订单对应的第三包装规格。

[0154] 步骤528，根据所述第三包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集对应的至少一个第二包装规格，计算所述第三包装规格对所述至少一个第二包装规格的覆盖率。

[0155] 步骤530，在所述覆盖率小于等于第一收缩因数的情况下，将所述第三包装规格作为所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0156] 另外，在所示覆盖率大于第一收缩因数的情况下，则按照第二收缩因数对所述第三包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第四包装规格；

[0157] 基于所述至少一个第四包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值。

[0158] 本申请实施例通过对多个历史订单进行聚类，并通过计算利用第二包装规格对聚类簇中历史订单的交易对象进行包装所需的订单资源消耗值，以根据订单资源消耗值确定各聚类簇的目标包装规格，并利用所述目标规格对聚类簇中的待打包订单进行打包处理，通过这种方式有利于针对不同类型的订单选择合适的包装规格，从而有利于提高包装箱的空间利用率，并有利于降低订单运输成本，以及有利于提高打包效率。

[0159] 与上述方法实施例相对应，本申请还提供了订单管理装置实施例，图6示出了本申请一个实施例提供的一种订单管理装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：

[0160] 确定模块602，被配置为根据多个历史订单的交易对象分别确定所述多个历史订单对应的第一包装规格；

[0161] 聚类模块604，被配置为基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行聚类，生成对应的聚类结果；

[0162] 收缩模块606，被配置为对所述聚类结果中任意一个目标聚类簇的历史订单集对应的第二包装规格进行收缩处理，获得所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0163] 可选地，所述确定模块602，包括：

[0164] 包装规格确定子模块，被配置为根据所述多个历史订单中每个历史订单的交易对象的属性数据，分别确定所述每个历史订单中所述交易对象的至少一种包装规格；

[0165] 计算子模块，被配置为计算所述至少一种包装规格分别对应的第一订单资源消耗值；

[0166] 第一包装规格确定子模块，被配置为根据所述第一订单资源消耗值确定所述每个历史订单对应的第一包装规格。

[0167] 可选地，所述确定模块602，包括：

[0168] 包装方案确定子模块，被配置为根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的至少一种包装方案，其中，所述目标历史订单为所述多个历史订单之一；

[0169] 第二包装规格确定子模块，被配置为根据所述至少一种包装方案确定所述目标历史订单的第一包装规格。

[0170] 可选地，所述包装确定子模块，包括：

[0171] 包装顺序确定单元，被配置为根据目标历史订单中至少一个交易对象的体积信息确定所述至少一个交易对象的包装顺序，并初始化对象放置关键点；

[0172] 放置单元，被配置为按照所述包装顺序以及所述对象放置关键点放置所述至少一个交易对象中的第i个交易对象，其中，i为正整数，且i从1开始取值；

[0173] 判断单元，被配置为i自增1，判断i是否大于n，其中，n为所述目标历史订单中交易对象的数量，并且n为正整数；

[0174] 若否，则运行更新单元；若是，则运行包装方案确定单元；

[0175] 所述更新单元，被配置为基于所述第i个交易对象的放置结果对所述对象放置关键点进行更新，并返回运行所述放置单元；

[0176] 所述包装方案确定单元，被配置为将所述至少一个交易对象的放置结果作为所述至少一个交易对象的至少一种包装方案。

[0177] 可选的，所述包装方案确定子模块，还包括：

[0178] 包装规格确定单元，被配置为根据第1至第i个交易对象的放置结果确定所述放置结果对应的包装规格；

[0179] 目标放置结果确定单元，被配置为根据所述包装规格筛选所述第1至第i个交易对象的目标放置结果。

[0180] 可选的，所述更新单元，包括：

[0181] 更新子单元，被配置为基于所述目标放置结果中所述第i个交易对象的放置结果对所述目标放置结果中的对象放置关键点进行更新。

[0182] 可选的，所述确定模块602，包括：

[0183] 划分子模块，被配置为基于所述第一包装规格对所述多个历史订单进行类别划分，生成至少两个划分结果；

[0184] 聚类子模块，被配置为根据聚类分析算法以及目标划分结果中历史订单对应的第一包装规格，对所述目标划分结果中的历史订单进行聚类生成至少两个聚类簇，其中，所述目标划分结果为所述至少两个划分结果之一。

[0185] 可选地，所述聚类模块604，包括：

[0186] 第一确定子模块，被配置为根据目标聚类簇的历史订单集中各历史订单对应的第一包装规格确定所述历史订单集对应的第二包装规格；

[0187] 收缩子模块，被配置为按照第一收缩因数对所述第二包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成至少一个第三包装规格。

[0188] 可选的，所述收缩模块606，包括：

[0189] 配送服务方确定子模块，被配置为确定所述目标聚类簇的历史订单集中各历史订单的配送服务方；

[0190] 计算规则获取子模块，被配置为获取所述配送服务方的订单资源消耗值的计算规则；

[0191] 计算子模块，被配置为结合所述计算规则以及所述至少一个第三包装规格计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值；

[0192] 目标包装规格确定子模块，被配置为根据所述至少一个订单资源消耗值确定所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0193] 可选地，所述计算子模块，包括：

[0194] 体积参数计算单元，被配置为根据目标第三包装规格对应的包装箱的体积计算所述目标第三包装规格的体积参数，其中，所述目标第三包装规格为所述至少一个第三包装规格之一；

[0195] 乘积运算单元，被配置为将所述计算规则中的第一资源消耗参数与所述体积参数进行乘积运算，并将乘积运算结果与所述计算规则中的第二资源消耗参数进行求和运算；

[0196] 差值计算单元，被配置为将求和运算结果与所述第一资源消耗参数进行差值计算，生成所述目标聚类簇的订单资源消耗值。

[0197] 可选地，所述目标包装规格确定子模块，包括：

[0198] 第四包装规格确定单元，被配置为将订单资源消耗值小于预设订单资源消耗阈值的第三包装规格确定为所述历史订单集中历史订单对应的第四包装规格；

[0199] 覆盖率计算单元，被配置为根据所述第四包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集对应的至少一个第三包装规格，计算所述第四包装规格对所述至少一个第三包装规格的覆盖率；

[0200] 判断单元，被配置为判断所述覆盖率是否大于预设收缩因数；

[0201] 若所述判断单元的运行结果为否，则运行目标包装规格确定单元；

[0202] 所述目标包装规格确定单元，被配置为将所述第四包装规格作为所述历史订单集中历史订单对应的目标包装规格。

[0203] 可选地，若所述判断单元的运行结果为是，则运行调整单元；

[0204] 所述调整单元，被配置为按照第二收缩因数对所述第四包装规格中的至少一条棱长进行收缩调整，生成所述至少一个第五包装规格；

[0205] 订单资源消耗值确定单元，被配置为基于所述至少一个第五包装规格以及所述目标聚类簇的历史订单集计算所述目标聚类簇的至少一个订单资源消耗值。

[0206] 可选地，所述第一确定子模块，包括：

[0207] 统计单元，被配置为分别对目标聚类簇的历史订单集中、各历史订单对应的第一包装规格的长、宽、高三个维度的值进行统计，生成每个维度对应的统计结果；

[0208] 第二包装规格构建单元，被配置为基于所述每个维度对应的统计结果中的最大值构建所述历史订单集对应的第二包装规格。

[0209] 上述为本实施例的一种订单管理装置的示意性方案。需要说明的是，该订单管理装置的技术方案与上述的订单管理方法的技术方案属于同一构思，订单管理装置的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述订单管理方法的技术方案的描述。

[0210] 图7示出了根据本申请一个实施例提供的一种计算设备700的结构框图。该计算设备700的部件包括但不限于存储器710和处理器720。处理器720与存储器710通过总线730相连接，数据库750用于保存数据。

[0211] 计算设备700还包括接入设备740，接入设备740使得计算设备700能够经由一个或多个网络760通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备740可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi‑MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。

[0212] 在本申请的一个实施例中，计算设备700的上述部件以及图7中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图7所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本申请范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。

[0213] 计算设备700可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备700还可以是移动式或静止式的服务器。

[0214] 其中，处理器720用于执行如下计算机可执行指令，所述处理器用于执行所述计算机可执行指令，其中，所述处理器执行所述计算机可执行指令时实现所述订单管理方法的步骤。

[0215] 上述为本实施例的一种计算设备的示意性方案。需要说明的是，该计算设备的技术方案与上述的订单管理方法的技术方案属于同一构思，计算设备的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述订单管理方法的技术方案的描述。

[0216] 本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该指令被处理器执行时实现所述订单管理方法的步骤。

[0217] 上述为本实施例的一种计算机可读存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述的订单管理方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述订单管理方法的技术方案的描述。

[0218] 上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

[0219] 所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read‑Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

[0220] 需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请实施例，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请实施例所必须的。

[0221] 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，可以参见其它实施例的相关描述。

[0222] 以上公开的本申请优选实施例只是用于帮助阐述本申请。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本申请实施例的内容，可作很多的修改和变化。本申请选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本申请实施例的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本申请。本申请仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。