CN110796323A - 车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents
车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110796323A CN110796323A CN201810880411.2A CN201810880411A CN110796323A CN 110796323 A CN110796323 A CN 110796323A CN 201810880411 A CN201810880411 A CN 201810880411A CN 110796323 A CN110796323 A CN 110796323A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- area
- scheduled
- sub
- vehicle
- areas
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 63
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 47
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 3
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 claims 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质，方法包括：获取待调度区域；将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度。本发明提供的车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质，通过获取待调度区域中有关车辆服务的供需信息，从而获取了待调度区域中的需求情况，进一步根据供需信息对车辆的运力资源进行调度，有效地实现了打车平台或者出租车管理机构能够提前合理地调度运力资源，满足了用户的出行需求，并且缓解了交通压力。
Description
技术领域
本发明涉及网络打车技术领域，尤其涉及一种车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质。
背景技术
为了满足人们日益增长的出行需求，车辆已经成为城市公共交通中的一个重要组成部分，并且随着科学技术的飞速发展，通过打车软件进行网络约车已成为热门的出行方式。
然而，在不同的时间和兴趣点(Point of Interest，简称POI)，打车的需求可能存在差异；例如：上班早高峰期，住宅各小区的出行需求较大；下班高峰期，写字楼或者工业园区等的出行需求较大；周末期间，商场、游乐场等的出行需求较大。而现有技术中的打车平台或者车辆管理机构，由于无法预测准确的出行需求，而导致运力调度不合理：一方面，用户打不到车，降低用户体验；另一方面，司机接不到单，影响司机和平台的收入。
发明内容
本发明实施例提供了一种车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质，可以有效地解决现有技术中存在的由于无法预测准确的出行需求，而导致运力调度不合理的问题。
本发明实施例第一方面提供了一种车辆的调度方法，包括：
获取待调度区域；
将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度。
如上所述的方法，根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息，包括：
获取所述待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，所述历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；
基于所述历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
如上所述的方法，将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，包括：
获取所述待调度区域中的兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；
根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
如上所述的方法，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，包括：
若所述待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为一个类别的子区域；或者，
若所述待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为多个类别的子区域。
如上所述的方法，在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，所述方法还包括：
检测所述待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
若所述待调度区域中的子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
根据所述时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对所述待调度区域中的子区域进行标记更新。
如上所述的方法，根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度，包括：
获取所述供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；
若所述服务车辆数小于需求车辆数，则增加所述待调度区域的服务车辆；或者，
若所述服务车辆数大于需求车辆数，则减少所述待调度区域的服务车辆。
本发明实施例第二方面提供了一种车辆的调度装置，包括：
获取模块，用于获取待调度区域；
划分模块，用于将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
确定模块，用于根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
调度模块，用于根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度。
如上所述的装置，所述确定模块，用于：
获取所述待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，所述历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；
基于所述历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
如上所述的装置，所述划分模块，用于：
获取所述待调度区域中兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；
根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
如上所述的装置，所述划分模块，用于：
若所述待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为一个类别的子区域；或者，
若所述待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为多个类别的子区域。
如上所述的装置，所述装置还包括：
检测模块，用于在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，检测所述待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
所述获取模块，还用于若所述待调度区域中子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
更新模块，用于根据所述时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对所述待调度区域中的子区域进行标记更新。
如上所述的装置，所述调度模块，用于：
获取所述供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；
若所述服务车辆数小于需求车辆数，则增加所述待调度区域的服务车辆；或者，
若所述服务车辆数大于需求车辆数，则减少所述待调度区域的服务车辆。
本发明实施例第三方面提供了一种车辆的调度终端，包括：
存储器；
处理器；以及
计算机程序；
其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如上述第一方面所述的一种车辆的调度方法。
本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；
所述计算机程序被处理器执行以实现如上述第一方面所述的一种车辆的调度方法。
本发明实施例提供的车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质，通过获取待调度区域中的供需信息，从而获取了待调度区域中打车出行供需在时间和空间上的需求情况，进一步根据供需信息对车辆的运力资源进行调度，有效地实现了打车平台或者出租车管理机构能够提前合理地调度运力资源，满足了用户的出行需求，并且缓解了交通压力，有效地保证了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种车辆的调度方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的将所述待调度区域划分为具有类别的子区域的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的再一种车辆的调度方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种车辆的调度装置的结构示意图。
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。
本发明的说明书和权利要求书的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤的过程或结构的装置不必限于清楚地列出的那些结构或步骤而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程或装置固有的其它步骤或结构。
图1是本发明实施例提供的一种车辆的调度方法的流程示意图；图6为本发明实施例提供的根据供需信息对车辆的运力资源进行调度的流程示意图；参考附图1、6所示，本实施提供了一种车辆的调度方法，该调度方法可以合理地调度运力资源，满足用户的出行需求，缓解交通压力，具体的，该调度方法包括：
S101：获取待调度区域；
其中，待调度区域可以是指以商店/商场/学校/医院等所在地点为中心，沿着一定的方向和距离扩展，吸引顾客的辐射范围。
S102：将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
S103：根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
待调度区域供需信息可以包括：待调度区域内的服务车辆信息和需求车辆信息等等；该供需信息可以包括两个维度上的数据内容，时间维度上的供需信息可以是指：不同的时间段具有不同的供需信息，例如：在上班高峰期7:00-9:00之间，需求车辆信息中的需求车辆数会较大；而工作时间段9:30-11:30之间，需求车辆信息中的需求车辆数会较小等等；而空间维度上的供需信息可以是指：不同的区域具有不同的供需信息，例如：在商场附近，需求车辆信息中的需求车辆数会较大；在居民楼或者住宅区附近，需求车辆信息中的需求车辆数会较小等等。
104：根据供需信息对车辆的运力资源进行调度。
在获取到供需信息之后，可以对供需信息进行分析识别，从而可以识别出车辆的供应信息是否已满足用户的需求，若不满足，则可以对车辆的运力资源进行及时的调度，例如：增加车辆或者减少车辆，以满足用户的出行需求，并缓解交通压力；若已满足，则可以继续保持车辆的运力资源的当前状态。
为了提高该方法的实用性，较为优选的，根据供需信息对车辆的运力资源进行调度可以包括：
1041：获取供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；
1042：若服务车辆数小于需求车辆数，则增加待调度区域的服务车辆；或者，
在服务车辆数小于需求车辆数时，说明用户的需求较多，而现有的服务车辆无法满足用户的使用需求，因此，为了满足用户的使用需求，则可以增加待调度区域中的服务车辆数目，具体的，可以调用其他待调度区域的服务车辆或者直接增加服务车辆。
1043：若服务车辆数大于需求车辆数，则减少待调度区域的服务车辆。
在服务车辆数大于需求车辆数时，说明用户的需求较少，而现有的服务车辆已经大于用户的使用需求，因此，为了避免服务车辆的运力资源的浪费，则可以减少待调度区域中的服务车辆数目。
本实施例提供的车辆的调度方法，通过获取待调度区域中的供需信息，从而获取了待调度区域中打车出行供需在时间和空间上的需求情况，进一步根据供需信息对车辆的运力资源进行调度，有效地实现了打车平台或者出租车管理机构能够提前合理地调度运力资源，满足了用户的出行需求，并且缓解了交通压力，有效地保证了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
图2为本发明实施例提供的根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图2可知，本实施例对于供需信息的具体确定方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的设计需求进行设置，较为优选的，本实施例中的根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息，可以包括：
S1031：获取待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；
其中，一个待调度区域中可以包括一个或多个子区域，在确定待调度区域中的子区域之后，可以通过调度平台公司或者调度服务器查询并获取有关车辆服务的历史信息。
S1032：基于历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
在获取到历史信息之后，可以利用预设的预测模型对历史信息进行分析处理，具体的，可以将历史信息以及与历史信息相对应的时间信息和子区域输入到预测模型中，预测模型通过对上述信息的计算处理，可以确定不同时间、不同子区域的供需信息。其中，预测模型可以为现有技术中的预测模型，或者，也可以为由历史经验信息所确定的预测模型，举例来说，该预测模型可以为一个通用的回归预测模型，例如：线性回归模型和xgboost模型，该回归预测模型可以针对每个子区域，预测该子区域未来特定时间的供需信息，比如预测某一子区域未来的10分钟、20分钟、30分钟后的供需信息；而后，通过比较每个子区域的未来供需信息与当前供需信息的差距，来确定未来不同时间、不同子区域服务的供需信息是否满足需求。
通过上述方式确定供需信息，有效地保证了供需信息获取的准确可靠性，进一步提高了该方法使用的精确程度。
图3为本发明实施例提供的将所述待调度区域划分为具有类别的子区域的流程示意图；图4为本发明实施例提供的根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图3-4可知，为了进一步提高该方法的实用性，将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，包括：
S1021：获取所述待调度区域中的兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；
其中，兴趣点POI为“Point of Interest”的缩写，其可以是指根据用户行为、用户选择或者用户需求所确定的目标对象，在地理信息数据中，该目标对象可以是一栋房子、一个商场、一个邮筒、一个公交站等；并且，在地图数据中，兴趣点可以以高亮的方式突出显示，以便于用户查看。
另外，POI数据是可以按照目标对象的性质(也即静态类别属性)进行分类的，一般情况下，不同性质的目标对象可以对应不同的POI类别。在实际应用过程中，POI类别可以包括一级类和二级类，其中，二级类为一级类别的子类，而每个类别都有相应的行业的编码和对应名称，以方便信息的采集和区分，例如：POI数据中存在一级类的交通运输、公共管理、金融保险、生活服务等等，而公共管理所对应的编码可以为01，交通运输所对应的编码可以为02，进一步的，该交通运输中还可以包括多个二级类的POI数据，例如：汽车站0201、收费站0209、汽车服务0213等等。需要说明的是，本申请中的POI类别优选为POI类别中的一级类别。
S1022：根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
一般情况，POI的静态类别属性相同，其在各个时间段里(例如，上班早高峰、下班早高峰)出发密集度(历史发单量)相同，因此，可以将POI所在待调度区域聚类为不同类别，例如：住宅区、工作区、商业区等；然而，POI的分类往往不是按照类别属性规律地分布在每个待调度区域，因此，还需考虑POI在地图上的分布和密集程度情况；具体的，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域可以包括：
S10221：若所述待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为一个类别的子区域；或者，
S10222：若所述待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为多个类别的子区域。
其中，每个子区域中对应一种静态类别属性的POI。当待调度区域中不同属性类别的POI进行规律排列时，则将同属性类别且相邻的POI连接成一个区域(即，POI点数据连接起来组成一个区域)，该待调度区域可以被分为多个子区域，且每个子区域中仅包含一种属性类别的POI；因此，一个待调度区域中可以包含一个或多个类别，而待调度区域中每个子区域对应一个类别，也即，每个子区域中对应一种静态类别属性的POI。
图5为本发明实施例提供的再一种车辆的调度方法的流程示意图；在上述实施例的基础上，继续参考附图5可知，本实施例中，在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，该方法还包括：
S401：检测待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
S402：若待调度区域中的子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
S403：根据时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对待调度区域中的子区域进行标记更新。
其中，每个子区域中可能不仅仅包含一个静态类别属性的POI数据，因此，为了保证该调度方法使用的精确程度，可以对所划分的每个子区域进行检测，判断该子区域中是否还包含其他静态类别属性的POI数据，当每个划分的子区域中还包含其他静态类别属性的POI数据时，则可以获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息，进而使得每个子区域在不同时间可以对应不同的类别，类别会定时更新；例如，待调度区域A中既有住宅小区也有商场，且它们的位置相互穿插，相邻的住宅小区组成的区域中含有商场，商场组成的区域中含有住宅小区，则不论是上班高峰期还是娱乐休闲时间，该区域出行需求都比较高，因此，该待调度区域被分为住宅区和商业区两类，早高峰时属于住宅区，娱乐时间属于商业区。
具体应用时，本实施例提供了一种基于地图及打车数据，预测待调度区域打车出行时空维度供需变化而进行车辆调度的方法，该方法可以根据待调度区域中POI的静态类别属性，以及POI在地图上的分布和密集程度，对待调度区域进行聚类，进而预测每个待调度区域的出行供需在时间和空间上的变化，便于打车平台或者出租车管理机构能够提前合理地调度运力资源，满足出行需求，缓解交通压力。具体的，该方法的步骤包括：
步骤1：根据待调度区域中POI静态类别属性，及待调度区域中POI在地图上的分布和密集程度，对待调度区域进行聚类；具体的：
(1)若同一个待调度区域中仅包含一种POI类别属性，则该待调度区域对应一个类别。
(2)若同一个待调度区域中包含多种静态属性类别的POI，则该待调度区域对应多个类别。
步骤2：基于待调度区域中每个子区域的历史信息，计算不同时间、不同子区域内出行供需变化，预估待调度区域出行供需在时间和空间上的变化。
经过上述步骤1对待调度区域进行聚类处理后，一个待调度区域对应一个分类(即，仅包含一个子区域)，或者对应多个分类(即，包含多个子区域)，或者不同时间下对应一个分类。进而，将每个子区域的历史信息，包括在该子区域中车辆的出行轨迹数据、订单数据等，输入到预测模型中(该预测模型为其他团队负责)，计算不同时间、不同子区域的出行供需关系变化，即，未来不同时间、不同子区域服务的车辆是否满足需求的车辆。然后，根据计算结果，预估待调度区域出行供需在时间和空间上的变化，从而可以获取到供需信息。
步骤3：根据待调度区域在不同时间出行供需变化的预测结果，对运力资源进行调度。
根据不同时间、每个待调度区域出行供需关系变化的预估结果，平台公司或者调度服务器可以对运力资源进行调度，从而实现对待调度区域的服务车辆的调整。例如，若预测的结果时是明天早高峰时间子区域A的服务车辆数供给小于需求车辆数，则平台公司或者调度服务器会从其他待调度区域调用车辆，增大该待调度区域的服务车辆；反之，则从该待调度区域调出车辆。
本实施例提供的车辆的调度方法，通过获取待调度区域中有关车辆服务的供需信息，从而获取了待调度区域中打车出行供需在时间和空间上的变化情况，进一步根据供需信息对车辆的运力资源进行调度，有效地实现了打车平台或者出租车管理机构能够提前合理地调度运力资源，满足了用户的出行需求，并且缓解了交通压力，有效地保证了该方法的实用性，有利于市场的推广与应用。
图7为本发明实施例提供的一种车辆的调度装置的结构示意图；参考附图7可知，本实施例的又一方面提供了一种车辆的调度装置，该调度装置可以执行上述的车辆的调度方法，具体的，该调度装置可以包括：
获取模块1，用于获取待调度区域；
划分模块2，用于将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
确定模块3，用于根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
调度模块4，用于根据供需信息对车辆的运力资源进行调度。
其中，在调度模块4根据供需信息对车辆的运力资源进行调度时，该调度模块4用于执行：获取供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；若服务车辆数小于需求车辆数，则增加待调度区域的服务车辆；或者，若服务车辆数大于需求车辆数，则减少待调度区域的服务车辆。
本实施例对于确定模块1、划分模块2、确定模块3和调度模块4的具体形状结构不做限定，本领域技术人员可以根据其实现的功能作用对其进行任意设置，在此不再赘述；另外，本实施例中确定模块1、划分模块2、确定模块3和调度模块4所实现的操作步骤的具体实现过程以及实现效果与上述实施例中步骤S101-S104、S1041-S1043的具体实现过程以及实现效果相同，具体可参考上述陈述内容，在此不再赘述。
在上述实施例的基础上，继续参考附图7可知，本实施例对于供需信息的具体确定方式不做限定，本领域技术人员可以根据具体的设计需求进行设置，较为优选的，在确定模块3根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息，该确定模块3用于执行：获取待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；基于历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
进一步的，在划分模块2将所述待调度区域划分为具有类别的子区域时，该划分模块2用于执行：获取所述待调度区域中兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
其中，在划分模块2根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域时，该划分模块2具体用于执行：若待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将待调度区域区域划分为一个类别的子区域；或者，若待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将待调度区域划分为多个类别的子区域。
进一步的，本实施例中的装置还包括：
检测模块5，用于在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，检测待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
获取模块1，还用于若待调度区域中的子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
更新模块6，用于根据时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对待调度区域中的子区域进行标记更新。
本实施例提供的一种车辆的调度装置能够用于执行图2-图6实施例所对应的方法，其具体执行方式和有益效果类似，在这里不再赘述。
本实施例的另一方面提供了一种车辆的调度终端，包括：
存储器；
处理器；以及
计算机程序；
其中，计算机程序存储在存储器中，并被配置为由处理器执行以实现上述的一种车辆的调度方法。
本实施例的再一方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；
计算机程序被处理器执行以实现如上述的一种车辆的调度方法。
最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解上述实施例方法中的全部或者部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可存储于一计算机可读存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可以为磁盘、光盘、只读存储记忆体(ROM)或随机存储记忆体(RAM)等。
本发明实施例中的各个功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独的物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。上述提到的存储介质可以是只读存储器、磁盘或光盘等。
以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各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，或者对其中部分或者全部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范围。
Claims (14)
1.一种车辆的调度方法，其特征在于，包括：
获取待调度区域；
将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息，包括：
获取所述待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，所述历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；
基于所述历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，包括：
获取所述待调度区域中的兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；
根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，包括：
若所述待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为一个类别的子区域；或者，
若所述待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为多个类别的子区域。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，所述方法还包括：
检测所述待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
若所述待调度区域中的子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
根据所述时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对所述待调度区域中的子区域进行标记更新。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度，包括：
获取所述供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；
若所述服务车辆数小于需求车辆数，则增加所述待调度区域的服务车辆；或者，
若所述服务车辆数大于需求车辆数，则减少所述待调度区域的服务车辆。
7.一种车辆的调度装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待调度区域；
划分模块，用于将所述待调度区域划分为具有类别的子区域；
确定模块，用于根据所述子区域内的历史信息、所述子区域的类别，确定待调度区域供需信息；
调度模块，用于根据所述供需信息对车辆的运力资源进行调度。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块，用于：
获取所述待调度区域中在每个子区域内的有关车辆服务的历史信息，所述历史信息包括以下至少之一：车辆轨迹数据、车辆服务订单数据；
基于所述历史信息确定不同时间、不同子区域内的供需信息。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述划分模块，用于：
获取所述待调度区域中兴趣点POI数据，所述兴趣点POI数据包括：兴趣点POI经纬度和兴趣点POI类别；
根据所述POI类别和POI经纬度进行聚类处理，根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域，所述子区域的类别和所述子区域中兴趣点的类别相同。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述划分模块，用于：
若所述待调度区域中包括一种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为一个类别的子区域；或者，
若所述待调度区域中包括多种静态类别属性的POI数据，则将所述待调度区域划分为多个类别的子区域。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
检测模块，用于在根据聚类结果将所述待调度区域划分为具有类别的子区域之后，检测所述待调度区域中的子区域是否存在其他静态类别属性的POI数据；
所述获取模块，还用于若所述待调度区域中的子区域还包括其他静态类别属性的POI数据，则获取所有静态类别属性的POI数据所对应的时间信息；
更新模块，用于根据所述时间信息和所对应的静态类别属性的POI数据对所述待调度区域中的子区域进行标记更新。
12.根据权利要求7-11中任意一项所述的装置，其特征在于，所述调度模块，用于：
获取所述供需信息中的服务车辆数和需求车辆数；
若所述服务车辆数小于需求车辆数，则增加所述待调度区域的服务车辆；或者，
若所述服务车辆数大于需求车辆数，则减少所述待调度区域的服务车辆。
13.一种车辆的调度终端，其特征在于，包括：
存储器；
处理器；以及
计算机程序；
其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种车辆的调度方法。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；
所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种车辆的调度方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810880411.2A CN110796323A (zh) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | 车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810880411.2A CN110796323A (zh) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | 车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110796323A true CN110796323A (zh) | 2020-02-14 |
Family
ID=69425741
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810880411.2A Pending CN110796323A (zh) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | 车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110796323A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112330956A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-02-05 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 车辆自动调度的控制方法及装置 |
| CN112836978A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-05-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种数据处理方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN112950058A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-11 | 北京骑胜科技有限公司 | 车辆调度方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN113487108A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种车辆充电调度方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113554333A (zh) * | 2021-08-01 | 2021-10-26 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 运力平衡方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
| CN114822067A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-29 | 江苏罗思韦尔电气有限公司 | 一种汽车自动驾驶调度方法及系统 |
| CN114943456A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-26 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116612640A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-18 | 之江实验室 | 一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN113554333B (zh) * | 2021-08-01 | 2024-05-28 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 运力平衡方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105138590A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-12-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 轨迹预测方法和装置 |
| CN106373387A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-02-01 | 先锋智道（北京）科技有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及系统 |
| CN106528597A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 兴趣点的标注方法以及装置 |
| CN108062855A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-22 | 北京物资学院 | 高峰用车时间段车辆调度的方法及系统 |
| WO2018113787A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种区域划分方法及装置和存储介质 |
-
2018
- 2018-08-03 CN CN201810880411.2A patent/CN110796323A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105138590A (zh) * | 2015-07-31 | 2015-12-09 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 轨迹预测方法和装置 |
| CN106528597A (zh) * | 2016-09-23 | 2017-03-22 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 兴趣点的标注方法以及装置 |
| CN106373387A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-02-01 | 先锋智道（北京）科技有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及系统 |
| WO2018113787A1 (zh) * | 2016-12-23 | 2018-06-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种区域划分方法及装置和存储介质 |
| CN108062855A (zh) * | 2017-12-18 | 2018-05-22 | 北京物资学院 | 高峰用车时间段车辆调度的方法及系统 |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112330956A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-02-05 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 车辆自动调度的控制方法及装置 |
| CN112330956B (zh) * | 2020-10-13 | 2023-03-07 | 西安艾润物联网技术服务有限责任公司 | 车辆自动调度的控制方法及装置 |
| CN112836978A (zh) * | 2021-02-08 | 2021-05-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种数据处理方法、装置、设备、介质和产品 |
| CN112950058A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-11 | 北京骑胜科技有限公司 | 车辆调度方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN113487108B (zh) * | 2021-07-28 | 2023-12-26 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种车辆充电调度方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113487108A (zh) * | 2021-07-28 | 2021-10-08 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种车辆充电调度方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113554333A (zh) * | 2021-08-01 | 2021-10-26 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 运力平衡方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
| CN113554333B (zh) * | 2021-08-01 | 2024-05-28 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 运力平衡方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
| CN114822067A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-29 | 江苏罗思韦尔电气有限公司 | 一种汽车自动驾驶调度方法及系统 |
| CN114943456A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-26 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114943456B (zh) * | 2022-05-31 | 2024-05-07 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116612640B (zh) * | 2023-07-14 | 2023-12-26 | 之江实验室 | 一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN116612640A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-18 | 之江实验室 | 一种车辆调度方法、装置、存储介质及电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110796323A (zh) | 车辆的调度方法、装置、终端及计算机可读存储介质 | |
| Fitzsimmons | A methodology for emergency ambulance deployment | |
| US10692028B2 (en) | Optimal demand-based allocation | |
| CN108765933B (zh) | 一种推荐上车点的方法、装置、设备及存储介质 | |
| Chuen et al. | Mode choice between private and public transport in Klang Valley, Malaysia | |
| US9805431B2 (en) | Systems and methods for allocating networked vehicle resources in priority environments | |
| Bates | History of demand modelling | |
| Sadhukhan et al. | Commuters’ perception towards transfer facility attributes in and around metro stations: experience in Kolkata | |
| EP3358509A1 (en) | Method, apparatus and device for acquiring area where demands do not match transport capacity in vehicle usage service, and non-volatile computer storage medium | |
| US8854219B2 (en) | System, method and program product for providing populace movement sensitive weather forecasts | |
| US20180225796A1 (en) | Resource Allocation in a Network System | |
| CN104599088A (zh) | 基于订单的调度方法和调度系统 | |
| CN109087502B (zh) | 基于订单分布的车辆调度方法、调度系统、计算机设备 | |
| Austin et al. | Taxicabs as public transportation in Boston, Massachusetts | |
| du Preez et al. | A quantitative clustering analysis of paratransit route typology and operating attributes in Cape Town | |
| CN104252495A (zh) | 用于对路段评级的方法和系统 | |
| CN109841054B (zh) | 一种推荐上车点的方法、装置、设备及存储介质 | |
| Zhang et al. | Impacts of urban built environment on empty taxi trips using limited geolocation data | |
| Jäger et al. | Analyzing and modeling a City’s spatiotemporal taxi supply and demand: A case study for Munich | |
| Nugraha et al. | Off-street parking space allocation and reservation system using event-driven algorithm | |
| Mao et al. | Customer attractiveness evaluation and classification of urban commercial centers by crowd intelligence | |
| Baptista et al. | A case study on the application of an approximated hypercube model to emergency medical systems management | |
| CN108806254B (zh) | 城市交通走廊的识别方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| Nicoletta et al. | Bayesian spatio-temporal modelling and prediction of areal demands for ambulance services | |
| CN110704731B (zh) | 一种充电桩链式推荐方法和装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200214 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |