1.一种基于客户分类的末端配送方法，其特征在于，包括：识别到达末端网点的快递包裹信息，将所有识别出的快递包裹信息录入网点数据库；

从客户信息数据库调取待配送快递的客户信息，利用所述客户信息进行聚类分析，将客户进行分类；

基于网点数据库和聚类分析结果，将当前需要配送的快递加入配送订单中；

将所有待配送地点在地图中进行标注，结合当前车辆使用情况、实时路况信息进行路径规划，快递员或无人车根据规划好的路径进行配送；

所述路径规划包括：结合当前车辆情况与实时路况信息以最小配送成本为目标进行路径规划，将规划好的路径发给对应的快递员或无人车，开始进行末端快递配送；

所述最小配送成本表示为：

Smin＝S1+S2+S3

其中Smin表示末端配送的总成本，S1为固定配送成本、S2为充电成本、S3为时间惩罚成本；

所述固定配送成本公式为：

其中N为配送点数量，K为配送中心快递小车数量，L为配送中心无人车数量，Dij为第i个配送点到第j个配送点之间的距离， 为第i个配送点到第j个配送点之间快递小车的运输成本， 为第i个配送点到第j个配送点之间无人车的运输成本；

所述充电成本为：

其中λ1、λ2分别为峰时与谷时的单位时长电量价格，Ej为第j辆无人车电池总容量，ej为第j辆无人车当前剩余电量，h为快递小车的充电效率，所述充电效率为单位时间内的充电量；Ek为第k辆无人车电池总容量，E1为无人车快充阈值，ek为第k辆无人车当前剩余电量，h1、h2分别为无人车快充与慢充的充电效率；

所述时间惩罚成本计算公式为：

其中Wi为每次配送时的等待时间，Pi为惩罚时间函数；

目标函数的约束条件：

Wi＝Max[Tki‑Ei,Li‑Tki],i∈{1,2,...,N}其中Tij表示配送点i到配送点j的车辆配送时间，Ei和Li分别为快递员与无人车的工作时间，Z为无人车自身最大载重， 是指任意车辆装载的货物不能超过自身最大载重， 是指在该区域N个配送点进行配送时，快递车数量不能超过K，是指在该区域N个配送点进行配送时，无人车数量不能超过L；

所述快递包裹信息包括：快递的客户取件时间、家庭住址信息，识别到达末端网点的快递包裹信息后，对数据进行清洗，筛选出可用的客户数据；

所述聚类分析包括：选取待分类客户的取件时间、家庭住址、取件方式等属性和各预设客户类型对应的聚类中心进行聚类分析，将待分类客户划分为相应的客户类型。

2.如权利要求1所述的基于客户分类的末端配送方法，其特征在于，所述将当前需要配送的快递加入配送订单中包括：根据当前时间、车辆使用情况与待配送客户类型进行比较，判断快递在当前是否需要进行配送，将需要进行配送的快递加入配送订单；将所有待配送地点在地图中进行标注包括：将网点所覆盖的区域栅格化，将当前所有需配送的快递地址在栅格地图中进行标注。

3.如权利要求2所述的基于客户分类的末端配送方法，其特征在于，所述路径规划还包括：利用改进的天牛群搜索算法进行全局路径规划，并将得到的路径规划线路通过四阶贝塞尔曲线进行平滑处理；

所述改进的天牛群搜索算法包括：在初始点将单个天牛拓展成为天牛群，在每一轮迭代中，选取最优个体，并将所有的天牛移动至该最优个体处，进行下一轮迭代，直至寻找到目标点；

所述四阶贝塞尔曲线方程为：

4 2 2 2 3 4

P(t)＝P0(1‑t) +4P1(1‑t) t+6P2(1‑t) t+4P3(1‑t)t+P4t其中t∈(0,1)，P0、P4分别为路径规划中连续的两个路径点，P1、P2、P3为满足当前行驶速度以及方向所产生的控制点。

4.一种采用如权利要求1～3任一所述的基于客户分类的末端配送方法的装置，其特征在于，包括：录入模块，用于识别到达末端网点的快递包裹信息，将所有识别出的快递包裹信息录入网点数据库；

分类模块，用于调取待配送快递的客户信息，利用所述客户信息进行聚类分析，将客户进行分类；

配送分配模块，用于根据聚类分析结果，将当前需要配送的快递加入配送订单中；将所有待配送地点在地图中进行标注，结合当前车辆使用情况、实时路况信息进行路径规划，快递员或无人车根据规划好的路径进行配送；

所述路径规划包括：结合当前车辆情况与实时路况信息以最小配送成本为目标进行路径规划，将规划好的路径发给对应的快递员或无人车，开始进行末端快递配送；

所述最小配送成本表示为：

Smin＝S1+S2+S3

其中Smin表示末端配送的总成本，S1为固定配送成本、S2为充电成本、S3为时间惩罚成本；

所述固定配送成本公式为：

其中N为配送点数量，K为配送中心快递小车数量，L为配送中心无人车数量，Dij为第i个配送点到第j个配送点之间的距离， 为第i个配送点到第j个配送点之间快递小车的运输成本， 为第i个配送点到第j个配送点之间无人车的运输成本；

所述充电成本为：

其中λ1、λ2分别为峰时与谷时的单位时长电量价格，Ej为第j辆无人车电池总容量，ej为第j辆无人车当前剩余电量，h为快递小车的充电效率，所述充电效率为单位时间内的充电量；Ek为第k辆无人车电池总容量，E1为无人车快充阈值，ek为第k辆无人车当前剩余电量，h1、h2分别为无人车快充与慢充的充电效率；

所述时间惩罚成本计算公式为：

其中Wi为每次配送时的等待时间，Pi为惩罚时间函数；

目标函数的约束条件：

Wi＝Max[Tki‑Ei,Li‑Tki],i∈{1,2,...,N}其中Tij表示配送点i到配送点j的车辆配送时间，Ei和Li分别为快递员与无人车的工作时间，Z为无人车自身最大载重， 是指任意车辆装载的货物不能超过自身最大载重， 是指在该区域N个配送点进行配送时，快递车数量不能超过K，是指在该区域N个配送点进行配送时，无人车数量不能超过L；

所述快递包裹信息包括：快递的客户取件时间、家庭住址信息，识别到达末端网点的快递包裹信息后，对数据进行清洗，筛选出可用的客户数据；

所述聚类分析包括：选取待分类客户的取件时间、家庭住址、取件方式等属性和各预设客户类型对应的聚类中心进行聚类分析，将待分类客户划分为相应的客户类型。

5.一种计算设备，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，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至3任意一项所述基于客户分类的末端配送方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处理器执行时实现权利要求1至3任意一项所述基于客户分类的末端配送方法的步骤。