CN104408533A - 一种车辆资源配置方法和系统 - Google Patents

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秦奋
孙威庭
姚海燕
王新建
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ZHEJIANG XINKAIRUI ELECTRIC POWER DEVELOPMENT Co Ltd
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Hangzhou Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
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ZHEJIANG XINKAIRUI ELECTRIC POWER DEVELOPMENT Co Ltd
State Grid Corp of China SGCC
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种车辆资源配置方法和系统，输入资源数值和约束条件，并根据目标函数和输入的资源数值和约束条件利用蚁群算法和循环博弈算法来求出资源配置的最优解，本发明还公开了一种车辆资源配置系统，应用本发明提供的车辆资源配置方法和系统，可以根据约束条件准确计算资源配置结果，合理地对车辆资源进行配置。

Description

一种车辆资源配置方法和系统
技术领域
本发明涉及资源配置领域，特别是涉及一种车辆资源配置方法和系统。
背景技术
随着现代城市化进程的发展和电力电网范围的扩大，供电公司各种车辆也在不断适应企业发展的需要。企业车辆如何在数量、投入产出、经济效益、安全之间实现平衡和兼顾一直是各大企业重点关注和研究的课题。
为了解决当前车辆管理面临的困境，首先，我们要对当前的形式和未来的发展做好分析和预测；然后，根据分析和预测的结果，提出供电公司车辆调度的优化模型；最后，通过该方法解决供电公司所面临的问题。在完成车辆的需求预测之后需要进行合理的资源配置。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种车辆资源配置方法，可以根据约束条件合理地对车辆资源进行配置。
为实现上述目的，本发明提供了一种车辆资源配置方法，包括：
输入需要进行配置的资源数值；
输入资源配置约束条件；
确定资源配置目标函数；
根据确定的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
优选地，所述资源数值包括车辆数。
优选地，所述约束条件包括：救援时间和救援位置。
优选地，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解后还包括：输出所述最优解。
优选地，输出所述最优解后还包括:利用所述最优解配置所述资源。
优选地，利用所述最优解配置所述资源后还包括：更新资源数值。
本发明还提供了一种车辆资源配置系统，包括：
第一输入模块，用于输入需要进行配置的资源数值；
第二输入模块，用于输入资源配置约束条件；
目标函数确定模块，用于确定资源配置目标函数；
运算模块，用于根据输入的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
优选地，所述车辆资源配置系统还包括：
输出模块，用于输出所述最优解。
优选地，所述车辆资源配置系统还包括：
配置模块，用于利用所述最优解配置所述资源。
优选地，所述车辆资源配置系统还包括：
更新模块，用于利用所述最优解配置所述资源后更新资源数值。
应用本发明提供的车辆资源配置方法和系统，输入资源数值和约束条件，并根据目标函数和输入的资源数值和约束条件利用蚁群算法和循环博弈算法来求出资源配置的最优解，可以根据约束条件准确计算资源配置结果，合理地对车辆资源进行配置。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明一种车辆资源配置方法的流程图；
图2为本发明一种车辆资源配置方法的又一流程图；
图3为本发明一种车辆资源配置方法的又一流程图；
图4为本发明一种车辆资源配置方法的又一流程图；
图5为本发明一种车辆资源配置方法的结构示意图；
图6为本发明一种车辆资源配置方法的又一结构示意图；
图7为本发明一种车辆资源配置方法的又一结构示意图；
图8为本发明一种车辆资源配置方法的又一结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种车辆资源配置方法，如图1所示，为本发明车辆资源配置方法的流程图，包括：
步骤S101：输入需要进行配置的资源数值；
输入需要配置的资源数值，资源如车辆。
步骤S102：输入资源配置约束条件；
输入资源配置的约束条件，如救援位置，应急车辆资源有其稀缺性，救援站点的位置有其特殊性和功能性，资源需求点有其突发性和不确定性等性质，这些性质都会影响资源配置的结果。
步骤S103：确定资源配置目标函数；
在资源配置的过程中，资源的费用是一个很重要的因素，制约了资源的数量；而且应急处理时间越短效率越高，救援时间是应急救援需要保证的首要目标，所以资源数量和应急时间是目标函数中的关键因素。
步骤S104：根据确定的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
利用蚁群算法和循环博弈算法在整个优化过程中交替执行得到资源配置的最优解。
应用本发明提供的车辆资源配置方法，输入资源数值和约束条件，并根据目标函数和输入的资源数值和约束条件利用蚁群算法和循环博弈算法来求出资源配置的最优解，可以根据约束条件准确计算资源配置结果，合理地对车辆资源进行配置。
如图2所示，为本发明车辆资源配置方法的又一具体实施例流程图，对应于图1，还包括：
步骤S105：输出所述最优解。
输出资源配置的最优解，如关于车辆数、位置和时间的配置结果。
如图2所示，为本发明车辆资源配置方法的又一具体实施例流程图，对应于图1，还包括：
步骤S105：利用所述最优解配置所述资源。
如图2所示，为本发明车辆资源配置方法的又一具体实施例流程图，对应于图1，还包括：
步骤S105：更新资源数值。
配置资源后可用资源发生变化，更新资源数值。
本发明还公开一种车辆资源配置系统，如图5所示，为本发明车辆资源配置系统具体实施例的结构示意图，包括：
第一输入模块101，用于输入需要进行配置的资源数值；
第二输入模块102，与所述第一输入模块101相连接，用于输入资源配置约束条件；
目标函数确定模块103，与所述第二输入模块102相连接，用于确定资源配置目标函数；
运算模块104，与所述第一输入模块101、第二输入模块102和目标函数确定模块103均相连接，用于根据输入的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
应用本发明提供的车辆资源配置系统，输入资源数值和约束条件，并根据目标函数和输入的资源数值和约束条件利用蚁群算法和循环博弈算法来求出资源配置的最优解，可以根据约束条件准确计算资源配置结果，合理地对车辆资源进行配置。
如图6所示，为本发明车连资源配置系统的又一具体实施例结构示意图，对应于图5，还包括：
输出模块105，与所述运算模块104相连接，用于输出所述最优解。
如图7所示，为本发明车连资源配置系统的又一具体实施例结构示意图，对应于图6，还包括：
配置模块106，与所述输出模块105相连接，用于利用所述最优解配置所述资源。
如图8所示，为本发明车连资源配置系统的又一具体实施例结构示意图，对应于图7，还包括：
更新模块107，与所述配置模块106相连接，用于利用所述最优解配置所述资源后更新资源数值。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本发明所提供的方法和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种车辆资源配置方法，其特征在于，包括：
输入需要进行配置的资源数值；
输入资源配置约束条件；
确定资源配置目标函数；
根据确定的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
2.根据权利要求1所述的车辆资源配置方法，其特征在于，所述资源数值包括车辆数。
3.根据权利要求2所述的车辆资源配置方法，其特征在于，所述约束条件包括：救援时间和救援位置。
4.根据权利要求3所述的车辆资源配置方法，其特征在于，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解后还包括：
输出所述最优解。
5.根据权利要求4所述的车辆资源配置方法，其特征在于，输出所述最优解后还包括:
利用所述最优解配置所述资源。
6.根据权利要求5所述的车辆资源配置方法，其特征在于，利用所述最优解配置所述资源后还包括：
更新资源数值。
7.一种车辆资源配置系统，其特征在于，包括：
第一输入模块，用于输入需要进行配置的资源数值；
第二输入模块，用于输入资源配置约束条件；
目标函数确定模块，用于确定资源配置目标函数；
运算模块，用于根据输入的所述资源数值，利用蚁群算法和循环博弈算法得到目标函数满足约束条件的最优解。
8.根据权利要求7所述的车辆资源配置系统，其特征在于，还包括：
输出模块，用于输出所述最优解。
9.根据权利要求8所述的车辆资源配置系统，其特征在于，还包括：
配置模块，用于利用所述最优解配置所述资源。
10.根据权利要求9所述的车辆资源配置系统，其特征在于，还包括：更新模块，用于利用所述最优解配置所述资源后更新资源数值。
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