CN110189006A

CN110189006A - 车辆的调度方法、装置、计算机设备及其存储介质

Info

Publication number: CN110189006A
Application number: CN201910419912.5A
Authority: CN
Inventors: 温金辉; 李峰; 骆柯
Original assignee: Shenzhen Zhongxing Network Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen Zhongxing Network Technology Co Ltd
Priority date: 2019-05-20
Filing date: 2019-05-20
Publication date: 2019-08-30
Anticipated expiration: 2039-05-20
Also published as: CN110189006B

Abstract

本发明公开了一种车辆的调度方法、装置、计算机设备及其存储介质，车辆的调度方法包括获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；根据所述多个待处理订单信息的时间信息，从所述多个候选车辆筛选出目标车辆；获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；将每个所述目标车辆的状态信息、运行时长信息及所述待处理订单信息代入预设数学模型进行求解；根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车。从而可以根据乘客需求进行实时动态调度车辆，能够根据乘客需求进行派车，减少了企业运营成本。

Description

车辆的调度方法、装置、计算机设备及其存储介质

技术领域

本发明涉及公共交通技术领域，尤其涉及一种车辆的调度方法、装置、计算机设备及其存储介质。

背景技术

如今，对于日益拥堵的城市而言，私家车使用量的增多，使得出行日益困难，也使得更多的人选择公交作为出行的首选。对于公共交通运输业，公交车一般都是固定的线路进行载客运输，公交车运行时乘客数量是在不断变化的，当其载客数量进行变化时，公交车在固定的线路进行不断运行会导致其成本增加，也就是说，没有根据乘客需求进行实时动态调度公交车辆的方式来为乘客进行派车。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆的调度方法。

本发明的第二个目的在于提出一种车辆的调度装置。

本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。

本发明的第四个目的在于提出一种计算机存储介质。

为实现上述目的，第一方面，根据本发明实施例一种车辆的调度方法，包括：

获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

根据所述多个待处理订单信息的时间信息，从所述多个候选车辆筛选出目标车辆；

获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；

将每个所述目标车辆的状态信息、运行时长信息及所述待处理订单信息代入预设数学模型进行求解；

根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车。

第二方面，根据本发明实施例的车辆的调度装置，包括：

第一获取模块，用于获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

筛选模块，用于根据所述多个待处理订单信息的时间信息，从所述多个候选车辆筛选出目标车辆；

第二获取模块，用于获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；

计算模块，用于将每个所述目标车辆的状态信息、运行时长信息及所述待处理订单信息代入预设数学模型进行求解；

生成模块，用于根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车。

第三方面，根据本发明实施例的计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的车辆的调度方法。

第四方面，根据本发明实施例的计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的车辆的调度方法。

本发明实施例提供的车辆的调度方法，获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；根据所述多个待处理订单信息的时间信息，从所述多个候选车辆筛选出目标车辆；获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；将每个所述目标车辆的状态信息、运行时长信息及所述待处理订单信息代入预设数学模型进行求解；根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车。从而可以根据乘客需求进行实时动态调度车辆，能够根据乘客需求进行派车，减少了企业运营成本。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

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一些实施例，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，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的车辆的调度方法的交互结构示意图；

图2是本发明实施例提供的车辆的调度方法的流程示意图；

图3是图2所示的步骤S20的具体流程图；

图4是图3所示的步骤S21的具体流程图；

图5是图3所示的步骤S22的具体流程图；

图6是本发明实施例提供的车辆的调度装置结构示意图；

图7是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

参照图1所示，为本发明实施例提供的服务器、移动终端、用户及公交车的结构图，包括：服务器、移动终端、用户及公交车，其中，移动终端可以是智能手机、平板电脑等；服务器可以是计算机等，公交车具有车载GPS定位设备等。服务器将移动终端发送的待处理订单信息进行处理，并从多辆公交车中确定出最佳调度方案，对每个待处理订单进行派车，并将派车的信息发送至移动终端，以供用户查看并帮助出行。

参照图2所示，本发明提供的车辆的调度方法，包括：

S10、获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息。

在本发明的实施例中，待处理订单中包括用户的上车站点信息和下车站点信息，服务器获取多个用户的待处理订单并划分订单需求的线路，在每个场站中都具有多个候选车辆，其中，候选车辆可以是未安排订单的车辆，也可以是安排了订单但载客量未满的车辆。

可选的，每个待处理订单具体乘车需求包括人数、上车站点、下车站点、承诺的最早上车时刻、承诺的最晚下车时刻、承诺的派车响应时刻；每辆候选车辆信息包括额定载客人数、运营服务起止时刻、始发场站、停止运营时的终到场站、车辆当前位置、车辆当前服务的订单信息、车辆当前的行驶路径；车辆当前服务的订单信息包括人数、上车站点、下车站点、承诺的最早上车时刻、承诺的最晚下车时刻、乘客是否已上车；车辆当前的行驶路径包括车辆需开往的各个站点及其到达次序、预计达到时刻、到达后需执行的接收乘客上车的订单、到达后需执行的送达乘客下车的订单。

S20、根据多个待处理订单信息的时间信息，从多个候选车辆筛选出目标车辆。

在本发明的实施例中，待处理订单的时间信息包括车辆的响应时间，在多个候选车辆中，当候选车辆不能够进行派车，比如候选车辆为出现故障的车辆或是已安排订单的车辆，因此需要从多个候选车辆中确定出目标车辆，目标车辆表示能够车辆正常运行并且暂时未安排订单或是安排的订单数未达到载客量，当多个候选车辆中没有确定出目标车辆时，则重新开始获取多个候选车辆信息。

可选的，参照图3所示，根据多个待处理订单信息的时间信息，从多个候选车辆筛选出目标车辆包括：

S21、根据多个待处理订单信息，判断每个待处理订单的响应时间是否超时；

S22、根据多个候选车辆信息，判断每个候选车辆当前服务订单信息是否符合所承诺的上车与下车服务时间；

S23、根据确定出的未超时订单，将符合承诺的上车与下车服务时间的候选车辆中确定目标车辆。

在本发明的实施例中，响应时间可以是但不限于5分钟内，服务器通过对待处理订单进行响应，当待处理的订单成功响应，通过对乘客预约的上车时间和下车时间将多个候选车辆进行筛选，当候选车辆承诺能够到达用户预约的乘车时间，则将确定该候选车辆为目标车辆；当候选车辆承诺不能够到达用户预约的乘车时间，则将排除该候选车辆。

进一步的，参照图4所示，上述步骤S21根据多个待处理订单信息，确定每个待处理订单的响应时间是否超时包括：

S211、根据待处理订单的需求信息，筛选当前时间超过所承诺的派车响应时间的订单；

S212、判断是否存在满足筛选条件的订单；

S213、当存在时，响应满足筛选条件的订单的派车方案为无法派车，重新获取多个待处理订单信息及多辆候选车辆信息；

S214、当不存在时，从多个候选车辆筛选出目标车辆。

其中，待处理订单的需求信息中包括该订单的下单时间，在当前时间超过了某一订单的派车响应时间时，则确定该订单无法派车，可以向用户的移动终端发送提示信息，并且重新获取其他待处理订单信息再次筛选订单；当待处理订单的时间已经响应时，则可以从候选车辆中筛选出目标车辆，以进行派车。

进一步的，参照图5所示，上述步骤S22根据多个候选车辆信息，判断每个候选车辆当前服务订单信息是否符合所承诺的上车与下车服务时间之后还包括：

S221、在多个候选车辆中，根据每个候选车辆的当前服务订单信息筛选符合所承诺的上车与下车服务时间的目标车辆；

S222、判断筛选的目标车辆是否存在；

S223、当不存在时，在预设时间内重新获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

S224、当存在时，确定出目标车辆。

在本发明的实施例中，多个候选车辆可以是正在进行服务但载客量未满，通过对载客量未满的多个候选车辆进行筛选出能够到达上车和下车服务时间的目标车辆，多个候选车辆进行筛选并判断筛选后是否存在目标车辆，当筛选完之后没有载客量未满目标车辆时，则在预设时间内重新获取多个候选车辆信息，预设时间可以是但不限于1秒；当筛选完之后存在目标车辆，则确定为目标车辆以供能够到达上车和下车服务时间的订单进行派车。

S30、获取每个目标车辆的当前位置信息及到达待处理订单站点的运行时长。

其中，上述步骤S30获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息包括：

步骤一，获取每个目标车辆当前位置信息；

步骤二，根据每个目标车辆当前位置信息，计算到达各预设站点的运行时长及各预设站点相互之间的运行时长；

步骤三，根据计算结果，确定运行时长信息。

在本发明的实施例中，服务器根据目标车辆当前所处的位置信息进行计算以及每个站点之间的预设运行时长进行计算，根据不同位置信息中目标车辆计算出到达待处理订单的运行时长，以根据每个目标车辆的运行时长进行派车；比如，场站A中停留了1辆目标车辆，场站B中停留了3辆目标车辆，场站A到达待处理订单站点的运行时长为15分钟，场站B到达待处理订单站点的运行时长为30分钟，在进行计算时，优先派出场站A中运行时长短的目标车辆，当场站A中目标车辆数不足时，则可以派出场站B中的目标车辆。

可选的，根据每个目标车辆当前位置信息，计算到达各预设站点的运行时长及各预设站点相互之间的运行时长包括：根据当前的道路通行状况，计算每个目标车辆从当前位置达到各预设站点的运行时长以及在各预设站点相互之间行驶的运行时长。其中，交通路况在不同时段的状态都不一样，比如堵车、恶劣天气情况时，目标车辆从当前位置到达各预设站点的运行时长也在变化，可以基于预设的数学模型进行计算在道路通行变化时所需要的运行时长。

S40、将每个目标车辆的状态信息、运行时长信息及待处理订单信息代入预设数学模型进行求解。

在本发明的实施例中，预设的数学模型为带有时间窗的车辆路径混合整数规划数学模型。

其中，构建带有时间窗的车辆路径混合整数规划数学模型包括：

定义以下符号：

M是一个很大的数；

订单集合：A；

未指派车辆或乘客未上车、尚未进入接到乘客的订单集合：

未指派车辆的订单集合：

中途停靠站集合：D_s；

临时驻车点是车辆可长时间停靠的地点，临时驻车点集合：D_t；

车辆集合：K；

已经离开场站或临时驻车点、正在执行任务的在途车辆集合：

车辆k当前位置为v_k，其中k∈K；

车辆k的归属场站位置：d_k，其中k∈K；

车辆k，k∈K，其可达点集合：D_k＝{v_k}∪D_s∪D_t∪{d_k}；

车辆k，k∈K，其出发点集合：D_k ＝{v_k}∪D_s；

车辆k，k∈K，其到达点集合：

停靠点i到停靠点j的时间：

在i站上下客所需时长：s_i i∈D_s；

车辆的最大载客量：Q_k k∈K；

订单a的上下客停靠点u,w∈D_s，停靠点u的上客量和停靠点w的下客量：q^a a∈A；

订单a，在u停靠点的上车时间范围：

订单a，在w停靠点的下车时间范围：

用车的固定成本，可配置参数，如0.5(人次)：g_k k∈K；

单位时间成本，可配置参数，如3(人次/小时)：c_k k∈K；

当前时刻：T₀；

车辆k最早从所在地点v_k出发时刻与当前时刻T₀的差值：S_k k∈K

车辆k最晚回到其归属场站d_k的时刻与当前时刻T₀的差值：E_k k∈K

车辆k在地点v_k的载客量：Y_k

决策变量：

K；u表示上车点；w表示下车点；

对于已作出车辆安排的但服务未完成的订单可直接赋值，在模型构建中视为常量。

y_ik i∈D_k；k∈K车辆k在停靠点i完成上下客动作后的载客量；其中车辆在当前位置v_k的载客量需按实际情况赋值，可视为常量；

r_ik i∈D_k；k∈K车辆k离开当前位置v_k的时长；及到达其他停靠点i所用时长，即到达停靠点i的时刻与T₀时刻的差值；

目标函数：

以下为约束条件：

每辆车必须从起点出发(对于车辆k，如果到达点为d_k且与出发点v_k为同一位置，则车辆k相当于没有出发)；

每辆车终点必须是临时驻车点或自身可停靠的场站；

对于乘客尚未上车的订单，若车辆k为订单a服务，则车辆k必须到上客点u；

车辆k为订单a服务，车辆k必须到下客点w；

车辆k不到没有订单的途径站点u停靠；

订单a只能最多由一辆车提供服务；

车辆的出发时刻大于车辆k最早发车时刻；对于在途的车辆，出发时刻为当前时刻；

车辆k从站点i到相邻站点j的时差等于点i到点j的行程时长加上车辆在点i的上下客时长；

车辆k应当在E_k时刻前回到场站；

r_ik≤E_k k∈K；i∈D_t∪{d_k}

如果车辆k为订单a服务，应在之后到达上客站u；

如果车辆k为订单a服务，应在之前到达上客站u；

如果车辆k为订单a服务，应在之前到达下客站w；

如果车辆k为订单a服务，应当先到达上客站u后到达下客站w；

车辆初始载客量；

车辆的载客量不得超过其最大载客量；

y_ik≤Q_k i∈D_k；k∈K

每个站点只能出发一次；

每个站点只能到达一次；

确保每辆车最多只能变更一次路径；

定义z_uw表示单个订单，其中u表示订单的起点，w表示订单的终点；

定义集合G_a的元素为未指派车辆的订单集合的所有子集，即任意g∈G_a存在关系；

从集合G_a剔除一部分元素形成新的集合记为G_b，剔除规则如下，g∈G_a，若集合g内元素大于等于2个，对于任意z_uw,存在且的情况，则剔除g；

从集合G_b选取一个子集记为G_c，需尽可能多地选取集合G_b中的元素，但对于g_x,g_y∈G_b,g_x≠g_y若则不选取g_x到G_c中。

决策变量约束；

r_ik≥0i∈D_k；k∈K

y_ik≥0i∈D_k；k∈K

其次，利用得到的数学模型随着用户乘车需求的动态输入、车辆运营状态转变及道路路况变化设计具体计算步骤，计算方法终止的条件为所有的乘客乘车需求均已响应。

S50、根据求解结果，生成调度方案以进行派车。

其中，根据求解结果，生成调度方案以进行派车的步骤包括：

根据求解结果，分析求解结果中对应每个待处理订单的最优决策；

根据最优决策发送调度方案至多个目标车辆，以对每个待处理订单分别进行派车。

在本发明的实施例中，通过计算出每个用户的订单中的需求信息与服务中的车辆路径信息的组合可能，从而分别为不同路线组合的订单进行车辆调度，在进行车辆调度时，优先选择计算结果中的最优决策进行派车；比如以下场景，在一条直路上从头至尾依次布设距离均等的A,B,C,D,E共5个站点，现2辆车辆J,K服务，其中，车辆J当前在站点A行进路径为{A→B→D}，车辆K当前在站点C行进路径为{C→D→E}，现新增订单起讫点分别为B,C，那么，若指派车辆J，计算得到其最优调度路径为{A→B→C→D}，若指派车辆K计算得到其最优调度路径为{C→B→C→D→E}，比较2候选车辆的运营成本变化，车辆J基本不变，车辆K新增路径{C→B→C}的运营成本，因此，优先选择车辆J为该新增订单服务并变更车辆J的调度路径为{A→B→C→D}。

参照图6所示，本发明还提供了一种车辆的调度装置60，包括：

第一获取模块601，用于获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

筛选模块602，用于根据多个待处理订单信息的时间信息，从多个候选车辆筛选出目标车辆；

第二获取模块603，用于获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；

计算模块604，用于将每个目标车辆的状态信息、运行时长信息及待处理订单信息代入预设数学模型进行求解；

生成模块605，用于根据求解结果，生成调度方案以进行派车。

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。对于装置或系统类实施例而言，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。

参照图7所示，图7示出了本发明实施例提供的计算机设备实施例的结构示意图，为了便于描述，仅示出了与本发明实施例相关的部分。具体的，该计算机设备700包括存储器702、处理器701以及存储在所述存储器702中并可在所述处理器701上运行的计算机程序，所述处理器701执行所述计算机程序时实现如上述实施例所述方法的步骤，例如图2所示的S10至S50的步骤。或者，所述处理器701执行所述计算机程序时实现上述实施例所述装置中的各模块/单元的功能，例如图6所示模块601至605的功能。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器702中，并由所述处理器701执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述计算机设备700中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成第一获取模块601、确定模块602、第二获取模块603、计算模块604及生成模块605。

所述计算机设备700可包括，但不仅限于处理器701、存储器702。本领域技术人员可以理解，图仅仅是计算机设备700的示例，并不构成对计算机设备700的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机设备700还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器701可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器701、数字信号处理器701(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立预设硬件组件等。通用处理器701可以是微处理器701或者该处理器701也可以是任何常规的处理器701等。

所述存储器702可以是所述计算机设备700的内部存储单元，例如计算机设备700的硬盘或内存。所述存储器702也可以是所述计算机设备700的外部存储设备，例如所述计算机设备700上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器702还可以既包括所述计算机设备700的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器702用于存储所述计算机程序以及所述计算机设备700所需的其他程序和数据。所述存储器702还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器701执行时实现如上述实施例中所述方法中的步骤，例如图2所示的步骤S10至步骤S50。或者，所述计算机程序被处理器701执行时实现上述实施例中所述装置中的各模块/单元的功能，例如图6所示的模块601至605的功能。

所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器701执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序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是电载波信号和电信信号。

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或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本发明实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本发明实施例系统中的模块或单元可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子预设硬件、或者计算机软件和电子预设硬件的结合来实现。这些功能究竟以预设硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备700和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备700实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种车辆的调度方法，其特征在于，包括：

获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息；

根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车。

2.根据权利要求1所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述时间信息包括响应时间；所述根据所述多个待处理订单信息的时间信息，从所述多个候选车辆筛选出目标车辆包括：

根据多个待处理订单信息，判断每个待处理订单的响应时间是否超时；

根据多个候选车辆信息，判断每个所述候选车辆当前服务订单信息是否符合所承诺的上车与下车服务时间；

根据确定出的未超时订单，将符合承诺的上车与下车服务时间的候选车辆中确定所述目标车辆。

3.根据权利要求2所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述根据多个待处理订单信息，确定每个待处理订单的响应时间是否超时包括：

根据所述待处理订单的需求信息，筛选当前时间超过所承诺的派车响应时间的订单；

判断是否存在满足所述筛选条件的订单；

当存在时，响应满足所述筛选条件的订单的派车方案为无法派车，重新获取多个待处理订单信息及多辆候选车辆信息；

当不存在时，从所述多个候选车辆筛选出所述目标车辆。

4.根据权利要求2所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述根据多个候选车辆信息，判断每个所述候选车辆当前服务订单信息是否符合所承诺的上车与下车服务时间之后还包括：

在所述多个候选车辆中，根据车辆当前服务订单信息筛选符合所承诺的上车与下车服务时间的目标车辆；

判断筛选的所述目标车辆是否存在；

当不存在时，在预设时间内重新获取多个待处理订单信息及多个候选车辆信息；

当存在时，确定出所述目标车辆。

5.根据权利要求1所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述获取每个目标车辆的状态信息及运行时长信息包括：

获取每个目标车辆当前位置信息；

根据所述每个目标车辆当前位置信息，计算到达各预设站点的运行时长及各预设站点相互之间的运行时长；

根据计算结果，确定所述运行时长信息。

6.根据权利要求5所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述根据所述每个目标车辆当前位置信息，计算到达各预设站点的运行时长及各预设站点相互之间的运行时长包括：

根据当前的道路通行状况，计算每个所述目标车辆从当前位置达到各预设站点的运行时长以及在各预设站点相互之间行驶的运行时长。

7.根据权利要求1所述的车辆的调度方法，其特征在于，所述预设的数学模型为带有时间窗的车辆路径混合整数规划数学模型；

所述根据所述求解结果，生成调度方案以进行派车包括：

根据所述求解结果，分析所述求解结果中对应每个所述待处理订单的最优决策；

根据所述最优决策发送调度方案至多个所述目标车辆，以对每个所述待处理订单分别进行派车。

8.一种车辆的调度装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的车辆的调度方法。

10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的车辆的调度方法。