CN108346010B - 基于用户需求分析的共享汽车调度方法 - Google Patents

基于用户需求分析的共享汽车调度方法 Download PDF

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Abstract

基于用户需求分析的共享汽车调度方法，涉及共享汽车调度方法。本发明为了解决目前的目前的共享汽车调度依赖于车辆静态数据进行调动存在的车辆利用率较低的问题和调度效率低的问题。本发明首先分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)；然后分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。本发明用于共享汽车的调度。

Description

基于用户需求分析的共享汽车调度方法
技术领域
本发明涉及共享汽车领域，具体涉及共享汽车调度方法。
背景技术
随着互联网技术的不断发展，以及Uber、Airbnb等一系列实物共享平台的出现，共享经济的概念开始迅猛发展，共享汽车作为共享交通体系的重要组成部分也逐渐进入人们的生活。但有别于共享单车的随取随还，当前共享汽车依然采用固定网点取车、任意网点还车的租赁模式，由于城市居民出行需求时空分布的不均，往往某些网点车辆利用率极低，造成车辆资源的极大浪费，而在另一些网点车辆供不应求，造成用户需求无法得到最大满足降低用户体验，这是目前汽车共享租赁产业运营管理中亟待解决的重要问题。
为了调节网点之间的车辆平衡，提升用户使用体验，提高共享车辆利用率，需要根据用户需求的时空分布，以及网点上车辆情况，采用人工调度的方式对不同网点间车辆进行再平衡，以最少成本及时满足用户的用车需求。
目前，汽车共享企业的车辆运营管理方式主要是根据网点车辆的使用情况，以及网点管理人员的信息反馈进行车辆的调度。利用车载GPS及无线通讯设备或网点监控设备，对网点上待运车辆进行监控，如某一网点上车辆停留时间过长则将该网点上待运车辆调离，或者某一网点上长时间无待运车辆则将车辆调入。但是这种运营调度方式仅仅根据车辆静态数据进行调动，无法满足在网点中存在的大量用户用车需求，车辆利用率仍然有待提高。
发明内容
本发明为了解决目前的目前的共享汽车调度依赖于车辆静态数据进行调动存在的车辆利用率较低的问题和调度效率低的问题。进而提出一种基于用户需求分析的共享汽车调度方法。
基于用户需求分析的共享汽车调度方法，包括以下步骤：
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)，其中，Oi(t)为手机APP中用户已确定订单数，Ai(t)为正在触发手机APP的订单数量，η∈(0,1)为触发用户比例系数；
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。
进一步地，所述基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案的过程如下：
根据用户用车需求的时空分布图时，确定某一时段内需要调入车辆网点及可提供调度车辆网点，然后根据车辆GPS及无线通信信息确定调出车辆网点当前可调车辆数，同时确定调入车辆网点可用车辆数；
在获得了调入、调出车辆网点实时待运车辆情况后，根据可调车辆数、可用车位数实施车辆调度。
进一步地，所述确定调出车辆网点当前可调车辆数的过程中需要考虑车辆状况，电量低于正常运行电量阈值的车辆、待修车辆不计入可调车辆数。
进一步地，所述正在触发手机APP的订单数量Ai(t)的确定过程如下：
在统计不同网点上不同时间段内正在触发手机APP的订单数量的情况时需要对手机APP触发的有效性进行判断：
首先判断该手机APP触发信号是否在网点i有效半径Ri内：
如果不在网点i有效半径Ri内，则判定该次触发不属于该网点，不计入该网点的统计数据；如在网点i有效半径Ri内，进一步判断触发手机APP的用户的触发操作过程的时长是否超过有效时长Ti：如果不超过有效时长，则判定该次触发为误触发，不计入该网点的统计数据；如果超过有效时长，则再判断该次触发是否产生实际订单：如果产生了实际订单，则不计入该网点的统计数据；如果没有产生实际订单，则再判断该次触发的同一用户在时间间隔P内是否触发过手机APP：如果触发过则不计入该网点的统计数据，否则判断该次触发为有效触发，计入该网点的统计数据。
本发明具有以下有益效果：
本发明的优点在于通过对网点用户实际及潜在需求的分析获得了网点不同时间段内的真实需求信息，并根据实时车辆情况进行车辆的智能调度，实现网点间车辆动态平衡，最大限度满足用户需求，提升用户体验。而且通过本方法进行车辆调度，形成程序化的调度方案，可以有效的减少调度决策所花费的时间，方便调度员工作。并且由于采用分时段调度，可以大幅提高车辆的利用率，进一步提升用户的使用体验。相比现有的人工调度方法，本发明能够将车辆的利用率提高22％以上，能够将调度效率提升70％以上。
此外，在实施调度过程中还可以做进一步的调入、调出车辆网点间的匹配，进一步降低调度成本。
附图说明
图1为基于用户需求分析的共享汽车调度流程图。
图2为触发手机APP的订单数量的确定流程图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，
基于用户需求分析的共享汽车调度方法，包括以下步骤：
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)，其中，Oi(t)为手机APP中用户已确定订单数，Ai(t)为正在触发手机APP的订单数量，η∈(0,1)为触发用户比例系数；
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。
不同于一般的商品需求分析，在车辆共享租赁中网点上所产生订单数量受到其待运车辆数的限制，因此为了获得更接近真实的用户用车需求，在对用户需求进行分析时不仅仅考虑了已确定订单数量，还考虑了正在触发手机APP的订单数量信息，这一信息反映了用户的潜在需求。因此，网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)就等于用户已确定订单数Oi(t)与正在触发手机APP的订单数量Ai(t)之和,为了获得更好的结果在Ai(t)上乘以比例系数η∈(0,1)。最终，网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)。
实施过程中，可以事先对汽车分时租赁监控中心所存储的一段时间内(如三个月至一年)的所有订单数据进行分析，获得每个网点不同时间段内(如周一16点至17点)的订单数据，并将订单数据平均化后定为不同网点不同时间段内的用户日常需求；可以基于用户的日常需求在对应的网点和时间段准备相应的共享车辆，这样能够在很大程度上知道各个网点各个时段的用车情况(例如上班时间从A网点到B网点的用车数量多，下班时间B网点到A网点的用车数量多；休息日上午住宅区附近网点到商业中心附近网点的用车数量多，下午商业中心附近网点到住宅区附近网点用车数量多等情况)，能够在一定程度上提高车辆利用率和调度效率。同时，利用监控中心监听用户的手机APP中用户已确定订单数Oi(t)和正在触发手机APP的订单数量Ai(t)，并根据GPS信息判断触发信号所隶属网点，再对隶属不同网点的正在触发手机APP的订单数量进行去燥处理，获得用户潜在需求。将不同网点不同时间段的确定订单数与潜在需求相加即为用户的真实需求，并利用该信息作为汽车分时租赁智能调度依据，定值用户需求时空分布图。基于用户日常需求，再通过已确定订单数和正在触发手机APP的订单数量进行调整，可以应对各种突发情况(如天气突变等)，能够进一步提高车辆利用率和调度效率。
在实际车辆调度过程中，还需要根据网点实时代运车辆信息找出可调车辆及可调入车位，并对其进行匹配完成车辆调度。
通过本方法进行车辆调度，形成程序化的调度方案，可以有效的减少调度决策所花费的时间，方便调度员工作。并且由于采用分时段调度，可以大幅提高车辆的利用率，提升用户的使用体验。
具体实施方式二：
本实施方式所述基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案的过程如下：
根据用户用车需求的时空分布图时，确定某一时段内需要调入车辆网点及可提供调度车辆网点，然后根据车辆GPS及无线通信信息确定调出车辆网点当前可调车辆数，同时确定调入车辆网点可用车辆数；
在获得了调入、调出车辆网点实时待运车辆(停在网点上可供用户使用的车辆)情况后，根据可调车辆数、可用车位数实施车辆调度，最大限度满足用户的用车需求。
其他步骤和参数与具体实施方式一相同。
实施方式三：
本实施方式所述确定调出车辆网点当前可调车辆数的过程中需要考虑车辆状况，电量低于正常运行电量阈值的车辆、待修车辆等都不计入可调车辆数。
其他步骤和参数与具体实施方式二相同。
实施方式四：结合图2说明本实施方式，
本实施方式所述正在触发手机APP的订单数量Ai(t)的确定过程如下：
在统计不同网点上不同时间段内正在触发手机APP的订单数量的情况时需要对手机APP触发的有效性进行判断：
首先判断该手机APP触发信号是否在网点i有效半径Ri内：
如果不在网点i有效半径Ri内，则判定该次触发不属于该网点，不计入该网点的统计数据；如在网点i有效半径Ri内，进一步判断触发手机APP的用户的触发操作过程的时长是否超过有效时长Ti：如果不超过有效时长，则判定该次触发为误触发，不计入该网点的统计数据；如果超过有效时长，则再判断该次触发是否产生实际订单：如果产生了实际订单，则不计入该网点的统计数据；如果没有产生实际订单，则再判断该次触发的同一用户在时间间隔P内是否触发过手机APP：如果触发过则不计入该网点的统计数据，否则判断该次触发为有效触发，计入该网点的统计数据。
其他步骤和参数与具体实施方式一至三之一相同。
实施方式五：
基于用户需求分析的共享汽车调度方法，包括以下步骤：
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)，其中，Oi(t)为网点i上某一时间段t内的历史订单数据平均值，Ai(t)为正在触发手机APP的订单数量，η∈(0,1)为触发用户比例系数；
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。
实施过程中，可以事先对汽车分时租赁监控中心所存储的一段时间内(如三个月至一年)的所有订单数据进行分析，获得每个网点不同时间段内(如周一16点至17点)的订单数据，并将订单数据平均化后定为网点i上某一时间段t内的Oi(t)，相当于不同网点不同时间段内的用户实际需求；同时，利用监控中心监听用户正在触发手机APP的订单数量的信号，并根据GPS信息判断触发信号所隶属网点，再对隶属不同网点的正在触发手机APP的订单数量进行去燥处理，获得用户潜在需求。将不同网点不同时间段的用户实际需求与潜在需求相加即为用户的真实需求，并利用该信息作为汽车分时租赁智能调度依据，定值用户需求时空分布图。
在实际车辆调度过程中，还需要根据网点实时代运车辆信息找出可调车辆及可调入车位，并对其进行匹配完成车辆调度。
通过本方法进行车辆调度，形成程序化的调度方案，可以有效的减少调度决策所花费的时间，方便调度员工作。并且由于采用分时段调度，可以大幅提高车辆的利用率，提升用户的使用体验。
虽然本实施方式的调度效率在突发情况下会比具体实施方式一略有下降，但是其程序化简单，程序执行效率较高。相比现有的人工调度方法，依然能够大幅提高车辆的利用率和调度效率。
实施方式六：
本实施方式所述基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案的过程如下：
根据用户用车需求的时空分布图时，确定某一时段内需要调入车辆网点及可提供调度车辆网点，然后根据车辆GPS及无线通信信息确定调出车辆网点当前可调车辆数，同时确定调入车辆网点可用车辆数；
在获得了调入、调出车辆网点实时待运车辆情况后，根据可调车辆数、可用车位数实施车辆调度。
其他步骤和参数与具体实施方式五相同。
实施方式七：
本实施方式所述确定调出车辆网点当前可调车辆数的过程中需要考虑车辆状况，电量低于正常运行电量阈值的车辆、待修车辆不计入可调车辆数。
其他步骤和参数与具体实施方式六相同。
实施方式八：
本实施方式所述正在触发手机APP的订单数量Ai(t)的确定过程如下：
在统计不同网点上不同时间段内正在触发手机APP的订单数量的情况时需要对手机APP触发的有效性进行判断：
首先判断该手机APP触发信号是否在网点i有效半径Ri内：
如果不在网点i有效半径Ri内，则判定该次触发不属于该网点，不计入该网点的统计数据；如在网点i有效半径Ri内，进一步判断触发手机APP的用户的触发操作过程的时长是否超过有效时长Ti：如果不超过有效时长，则判定该次触发为误触发，不计入该网点的统计数据；如果超过有效时长，则再判断该次触发是否产生实际订单：如果产生了实际订单，则不计入该网点的统计数据；如果没有产生实际订单，则再判断该次触发的同一用户在时间间隔P内是否触发过手机APP：如果触发过则不计入该网点的统计数据，否则判断该次触发为有效触发，计入该网点的统计数据。
其他步骤和参数与具体实施方式五、六或七相同。

Claims (6)

1.基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)，其中，Oi(t)为手机APP中用户已确定订单数，Ai(t)为正在触发手机APP的订单数量，η∈(0,1)为触发用户比例系数；
正在触发手机APP的订单数量Ai(t)的确定过程如下：
在统计不同网点上不同时间段内正在触发手机APP的订单数量的情况时需要对手机APP触发的有效性进行判断：
首先判断该手机APP触发信号是否在网点i有效半径Ri内：
如果不在网点i有效半径Ri内，则判定该次触发不属于该网点，不计入该网点的统计数据；如在网点i有效半径Ri内，进一步判断触发手机APP的用户的触发操作过程的时长是否超过有效时长Ti：如果不超过有效时长，则判定该次触发为误触发，不计入该网点的统计数据；如果超过有效时长，则再判断该次触发是否产生实际订单：如果产生了实际订单，则不计入该网点的统计数据；如果没有产生实际订单，则再判断该次触发的同一用户在时间间隔P内是否触发过手机APP：如果触发过则不计入该网点的统计数据，否则判断该次触发为有效触发，计入该网点的统计数据；
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。
2.根据权利要求1所述的基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，所述基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案的过程如下：
根据用户用车需求的时空分布图时，确定某一时段内需要调入车辆网点及可提供调度车辆网点，然后根据车辆GPS及无线通信信息确定调出车辆网点当前可调车辆数，同时确定调入车辆网点可用车辆数；
在获得了调入、调出车辆网点实时待运车辆情况后，根据可调车辆数、可用车位数实施车辆调度。
3.根据权利要求2所述的基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，所述确定调出车辆网点当前可调车辆数的过程中需要考虑车辆状况，电量低于正常运行电量阈值的车辆、待修车辆不计入可调车辆数。
4.基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求情况；网点i上某一时间段t内的用户需求Di(t)＝Oi(t)+ηAi(t)，其中，Oi(t)为网点i上某一时间段t内的历史订单数据平均值，Ai(t)为正在触发手机APP的订单数量，η∈(0,1)为触发用户比例系数；
正在触发手机APP的订单数量Ai(t)的确定过程如下：
在统计不同网点上不同时间段内正在触发手机APP的订单数量的情况时需要对手机APP触发的有效性进行判断：
首先判断该手机APP触发信号是否在网点i有效半径Ri内：
如果不在网点i有效半径Ri内，则判定该次触发不属于该网点，不计入该网点的统计数据；如在网点i有效半径Ri内，进一步判断触发手机APP的用户的触发操作过程的时长是否超过有效时长Ti：如果不超过有效时长，则判定该次触发为误触发，不计入该网点的统计数据；如果超过有效时长，则再判断该次触发是否产生实际订单：如果产生了实际订单，则不计入该网点的统计数据；如果没有产生实际订单，则再判断该次触发的同一用户在时间间隔P内是否触发过手机APP：如果触发过则不计入该网点的统计数据，否则判断该次触发为有效触发，计入该网点的统计数据；
分析用户在车辆共享租赁中不同网点、不同时间对于车辆的需求之后，根据分析结果制定用户用车需求的时空分布图，并基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案。
5.根据权利要求4所述的基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，所述基于用户用车需求的时空分布图以及网点实时待运车辆状态制定动态调度方案的过程如下：
根据用户用车需求的时空分布图时，确定某一时段内需要调入车辆网点及可提供调度车辆网点，然后根据车辆GPS及无线通信信息确定调出车辆网点当前可调车辆数，同时确定调入车辆网点可用车辆数；
在获得了调入、调出车辆网点实时待运车辆情况后，根据可调车辆数、可用车位数实施车辆调度。
6.根据权利要求5所述的基于用户需求分析的共享汽车调度方法，其特征在于，所述确定调出车辆网点当前可调车辆数的过程中需要考虑车辆状况，电量低于正常运行电量阈值的车辆、待修车辆不计入可调车辆数。
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