CN111144790B - 任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 - Google Patents
任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111144790B CN111144790B CN201911419240.4A CN201911419240A CN111144790B CN 111144790 B CN111144790 B CN 111144790B CN 201911419240 A CN201911419240 A CN 201911419240A CN 111144790 B CN111144790 B CN 111144790B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle parking
- parking station
- current
- current vehicle
- execution path
- 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.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title abstract description 18
- 230000008901 benefit Effects 0.000 claims abstract description 251
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 64
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 27
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims abstract description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 29
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 claims description 15
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims 1
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 5
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
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
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
- B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
- B60L53/80—Exchanging energy storage elements, e.g. removable batteries
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
- Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
- Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
- Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
- Y02T90/14—Plug-in electric vehicles
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Transportation (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
Abstract
本申请提供任务处理方法、系统、终端及可读存储介质,所述方法包括:获取当前时刻执行路径中执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,获取从初始时刻到当前时刻这一时间段内执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失,获取执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本,根据基本收益、丢单损失以及移动成本,得到当前时刻执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益,采用上述方法计算所有执行路径对应的所有总收益,根据所有总收益确定目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化确定对重要程度较高的目标车辆停车站点的车辆补充电能,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
Description
技术领域
本申请涉及交通工具技术领域,特别是涉及一种任务处理方法、系统、终端及可读存储介质。
背景技术
随着人口的日益增长和越来越大的能源消耗,能源短缺问题逐渐加重,当前以电池为动力的新能源车辆成为社会关注的热点问题之一。其中,新能源车辆包括,共享电动车、共享助力车以及共享汽车等等。通常,新能源车辆结束行驶时,需要停放在专用的车辆停放站点,方便运维人员对新能源车辆进行充电或更换电池,以备下次正常使用。
传统技术中,运维人员先对距离当前位置最近的车辆停放站点中的新能源车辆进行充电或更换电池,然后依次对距离当前位置较远的车辆停放站点中的新能源车辆进行充电或更换电池。每个车辆停放站点驶入的车辆和驶出的车辆在不断变化,流动性较大的车辆停放站点对车辆进行充电或更换电池的紧需程度较大。因此,传统的方式确定当前时刻对车辆停放站点中的车辆进行充电或更换电池,会降低车辆运维商对车辆电池换电任务处理的效率。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高车辆运维商对车辆电池换电任务处理的效率的任务处理方法、系统、终端及可读存储介质。
本申请实施例提供一种任务处理方法,所述方法包括:
获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
在其中一个实施例中,所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,包括:
获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益;
获取从所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的总车辆数量;
根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益,其中,所述可行驶次数用于表征所述当前车辆停车站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许所述车辆的可行驶次数,其中,所述第一权重表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度;
根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
在其中一个实施例中,所述获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益,包括:
获取所述初始时刻,所述当前车辆停车站点内的车辆,将电池电量从起始电量消耗至终止电量,相同可行驶次数的车辆对应的第一总数量;
对所述第一总数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到初始时刻所述当前车辆停车站点获取的所述第一收益。
在其中一个实施例中,所述获取从所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,驶入所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点的总车辆数量,包括:
获取所述初始时刻到中间时刻这一时间段内,从所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点驶出的车辆对应的第二总数量,以及从所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点驶入的车辆对应的第三总数量;
根据所述第二总数量与所述第三总数量,获取从所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,驶入所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点的所述总车辆数量。
在其中一个实施例中,所述根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益,包括:
对所述总车辆数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的所述第二收益。
在其中一个实施例中,所述根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,包括:
对所述第一收益与所述第二收益进行第二算术运算,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
在其中一个实施例中,所述获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失,包括:
获取所述当前时刻,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆的第一数量;
获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶出所述当前车辆停车站点的车辆的第二数量;
对所述第一数量、所述第二数量以及所述第二权重进行融合处理,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点的所述丢单损失,其中,所述第二权重表征当前车辆停车站点的丢单损失的重要程度。
在其中一个实施例中,所述融合处理包括算术运算和极值运算。
在其中一个实施例中,所述获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本,包括:
获取所述第一执行路径中所述上一虚拟车辆停车站点到所述当前车辆停车站点之间的间隔距离;
根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述移动成本。
在其中一个实施例中,所述根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述移动成本,包括:
对所述间隔距离与所述单位距离损失的第三权重进行第三算术运算,得到所述移动成本。
在其中一个实施例中,所述根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益,包括:
对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
在其中一个实施例中,所述对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益,包括:
对所述基本收益与所述丢单损失进行加法运算,得到加法运算结果;
对所述加法运算结果与所述移动成本进行减法运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
在其中一个实施例中,所述根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,包括:
求取所有执行路径对应的所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
在其中一个实施例中,所述求取所有执行路径对应的所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,包括:
求取所有执行路径对应的所有总收益中的极大值收益,将所述极大值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本申请实施例提供一种任务处理系统,所述系统包括:
基本收益获取模块,用于获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
丢单损失获取模块,用于获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
移动成本获取模块,用于获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
总收益获取模块,用于根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
循环模块,用于将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
确定模块,用于根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本申请实施例提供一种终端,包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在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以下步骤:
获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本申请实施例提供一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本实施例提供的任务处理方法,该方法可以获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,获取从初始时刻到当前时刻这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失,获取第一执行路径中从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本,根据基本收益、丢单损失以及移动成本,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益,将第二执行路径作为第一执行路径,继续执行获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益,根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化,确定不同时刻待执行任务的目标车辆停车站点,从而对不同时刻重要程度较高的目标车辆停车站点的车辆补充电能,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
附图说明
图1为一实施例提供的任务处理方法的应用场景图;
图2为另一实施例提供的任务处理方法的流程示意图;
图3为另一实施例提供的当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益的流程示意图;
图4为另一实施例提供的获取当前车辆停车站点的丢单损失的流程示意图;
图5为另一实施例提供的获取车辆从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本的流程示意图;
图6为另一实施例提供的获取当前车辆停车站点可获取的总收益的流程示意图;
图7为一实施例提供的任务处理系统的结构示意图;
图8为一个实施例提供的终端的内部结构图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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。
本实施例提供的任务处理方法,可以适用于图1所示的任务处理系统中。如图1所示,该系统包括车辆停放站点、车辆、电池以及后台服务器。可选的,车辆停放站点可以为停放新能源车辆的停车场或者停车点,并且车辆停放站点内设置有充电桩以及存放有多颗电池,能够对新能源车辆进行充电或者更新电能高的电池。可选的,一个区域内可以设置有多个车辆停放站点。可选的,电池安装于车辆上,其中,车辆可以将当前的行驶里程发送至后台服务器,电池可以将当前的实时的电量信息发送至后台服务器,后台服务器可以对接收到行程信息和电量信息进行一系列处理,以得到当前电池允许当前车辆行驶的里程分布,进而更佳准确的得到电池将电量从起始电量消耗至终止电量,允许车辆行驶的总里程,再通过该总里程与日单均行驶里程,得到电池剩余电量允许车辆的可行驶次数。进一步地,后台服务器可以根据所有车辆停放站点内每辆车的可行驶次数,进行一系列运算处理,根据运算处理结果依次确定当前时刻首先需要车辆补充电能的车辆停放站点。可选的,后台服务器的数据库中可以存储电池的历史耗电信息,以及车辆的历史行程信息。其中,后台服务器与车辆、电池之间可以通过无线连接进行通信。可选的,无线连接的方式可以是Wi-Fi,移动网络或蓝牙连接。在实施例中,上述车辆可以为共享电动车、共享助力车、共享汽车等等,还可以为具有以电池为动力的交通工具,对此本实施例不作任何限定,且对车辆的型号也不做任何限定;上述电池可以为与车辆能够匹配的任意电池。在下述实施例中将具体介绍任务处理方法的具体过程。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,通过下述实施例并结合附图,对本发明实施例中的技术方案的进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定发明。
图2为一实施例提供的任务处理方法的流程示意图。本实施例涉及的是如何确定当前时刻首先需要车辆补充电能的车辆停放站点。如图2所示,该方法包括:
步骤S1000、获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务。
具体的,上述当前车辆停车站点可以表征为仿真环境中建立的当前车辆停车站点。可选的,执行路径可以包括执行一个区域内每个车辆停车站点任务的过程中,运维人员从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径;相当于从第一个车辆停车站点到第二个车辆停车站点的行驶子路径、从第二个车辆停车站点到第三个车辆停车站点的行驶子路径、第三个车辆停车站点到第四个车辆停车站点的行驶子路径,以此类推,直到倒数第二个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶子路径,将所有行驶子路径结合,得到执行路径。可选的,所有车辆停车站点之间的行驶路径可以不止一条,可以包括按照任务顺序确定的行驶路径。可选的,车辆停车站点任务可以为对车辆停车站点内的缺电车辆充电或更换电池的任务,其中,更换电池的电量可以大于车辆当前安装的电池的电量。可选的,假设当前时刻为tp,p表示当前车辆停车站点。在本实施例中,基本收益可以表征为Ip n,n表示车辆停放站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许车辆的可行驶次数。
在本实施例中,可以假设补充电能的任务是瞬间完成的。可选的,后台服务器可以获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益。可选的,第一执行路径可以为所有执行路径中的任意一条执行路径,该执行路径可以包括每个车辆停车站点,并将任意一个车辆停车站点可以假设为当前时刻的当前车辆停车站点。其中,基本收益可以表征为当前时刻运维人员给一条执行路径中的当前车辆停车站点补充电能后,当前时刻当前车辆停车站点接收所有订单能够得到的收益,该订单可以表征用户使用车辆能够正常下单的行驶信息,行驶信息包括车辆被使用的起始点、终止点以及行驶时间。
步骤S2000、获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失。
具体的,后台服务器可以获取从初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失;该丢单损失可以理解为当前车辆停车站点内的车辆当前时刻电量不足或者车辆存在故障,导致用户下单失败造成当前车辆停车站点丢单,从初始时刻到当前时刻这一时间段内,总丢单数量对当前车辆停车站点造成的损失。可选的,上述初始时刻可以为执行任务序列过程的开始时刻。在本实施例中,丢单损失可以表征为
步骤S3000、获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本。
具体的,后台服务器可以获取第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本。运维人员在执行任务序列的过程中,可以在执行完第一执行路径中的上一虚拟车辆停车站点任务后,从第一执行路径中的上一虚拟车辆停车站点前往当前车辆停车站点,执行当前车辆停车站点任务。其中,执行任务序列可以包括执行所有车辆停车站点任务。可选的,上一虚拟车辆停车站点与当前车辆停车站点之间的间隔距离不同,从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本不同。在本实施例中,移动成本可以表征为Cost(pi),i表示当前车辆停车站点在第一执行路径中,从第一个虚拟车辆停车站点开始的相应编号,第一个虚拟车辆停车站点的编号为1。
步骤S4000、根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益。
具体的,后台服务器可以对根据基本收益、丢单损失以及移动成本进行极值运算、算术运算或者组合运算,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益。可选的,上述极值运算可以为极大值运算、极小值运算;上述算术运算可以为加法运算、减法运算、乘法运算以及除法运算;上述组合运算可以为极值运算的组合运算、算术运算的组合运算或者极值运算和算术运算的组合运算。在本实施例中,总收益可以表征为f。
可选的,上述步骤S4000中根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益的过程,可以通过以下过程实现:对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
在本实施例,后台服务器可以对基本收益、丢单损失以及移动成本进行算术运算,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益。可选的,总收益可以表征为当前时刻当前车辆停车站点的净收益。
步骤S5000、将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益。
具体的,后台服务器在除去第一执行路径后剩余的所有执行路径中,选取任意执行路径作为第二执行路径,并将第二执行路径作为第一执行路径,继续执行上述过程,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第二执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益;其中,第二执行路径中的当前车辆停车站点和第一执行路径中的当前车辆停车站点可以为同一个虚拟车辆停车站点。可选的,重复上述过程,计算当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,每条执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益;其中,每条执行路径对应的总收益可以相同,也可以不相同。
步骤S6000、根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
具体的,后台服务器可以根据每条执行路径对应的总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,该目标车辆停车站点可以为实际执行任务序列过程中,当前时刻首先需要对车辆补充电能的车辆停车站点。其中,可以将所有总收益中的任意一个总收益对应的执行路径中的其中一个车辆停车站点,确定为当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本实施例提供的任务处理方法,该方法可以获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,获取从初始时刻到当前时刻这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失,获取第一执行路径中从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本,根据基本收益、丢单损失以及移动成本,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益,将第二执行路径作为第一执行路径,继续执行获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益,根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化,确定不同时刻待执行任务的目标车辆停车站点,从而对不同时刻重要程度较高的目标车辆停车站点的车辆补充电能,提高车辆停车站点的收益,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
图3为另一实施例提供的当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益的流程示意图,上述步骤S1000中获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益的过程,可以通过以下步骤实现:
步骤S1100、获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益。
具体的,假设运维人员在初始时刻可以对第一执行路径中当前车辆停车站点内的车辆补充电能,此时,后台服务器可以获取该时刻,当前车辆停车站点获取的收益,即第一收益I0。
可选的,上述步骤S1100中获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益的过程,可以通过以下步骤实现:
步骤S1110、获取所述初始时刻,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点内的车辆,将电池电量从起始电量消耗至终止电量,相同可行驶次数的车辆对应的第一总数量。
需要说明的是,一个区域内可以设置有多个车辆停放站点,该区域可以为全国不同的省、不同的城市或不同的县;但是,在实施例中,该区域可以为一个城市,一个城市内的不同区均可以设置一个或多个车辆停放站点,从每条执行路径中的第二个车辆停放站点开始,每个车辆停放站点均可以作为当前车辆停车站点。可选的,每个车辆停放站点内可停放的车辆数量可以大于等于0。可选的,后台服务器可以计算所有车辆停放站点内所有车辆将电池电量从起始电量Estart消耗至终止电量Eend,允许车辆的可行驶次数Num。可选的,起始电量Estart可以表征为车辆被用户从车辆停放站点驶出前,电池当前的剩余电量;终止电量Eend可以表征车辆需要充电不能正常行驶时的电量。可选的,车辆的可行驶次数Num可以通过车辆将电池电量从起始电量Estart消耗至终止电量Eend车辆的可行驶里程,与车辆被使用时的平均行驶里程获取。
其中,获取所有车辆停放站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许车辆的可行驶次数,包括:获取所有车辆停放站点内的每辆车将电池从起始电量Estart消耗至终止电量Eend,允许车辆行驶的总里程S;获取当前时间段内车辆的日单均行驶里程;通过所述总里程S与所述日单均行驶里程,计算所有车辆停放站点内的每辆车将电池电量从所述起始电量Estart消耗至所述终止电量Eend,允许车辆的可行驶次数Num。
可以理解的是,上述总里程S可以表征为电池剩余电量可允许车辆行驶的最长里程。需要说明的是,后台服务器可以根据历史数据以及不同影响因素下的行驶里程分布,计算总里程S。可选的,上述当前时间段的时间区间可以为任意时间间隔;当前时间段可以为一天24小时内的任意时间段。可选的,当前时间段内每辆车的日单均行驶里程可以表征为一个时间段内一个区域所有车辆出行的行驶里程之和,与所有车辆出行的行驶里程的总数量作商的结果;还可以表征为一个时间段内一个区域中,一个车辆停放站点停放的所有车辆出行的行驶里程之和,与所有车辆出行的行驶里程的总数量作商的结果。可选的,上述区域可以为全国不同的省、不同的城市或不同的县。需要说明的是,计算每个车辆停放站点内的每辆车将电池从当前起始电量Estart消耗至终止电量Eend,允许车辆行驶的总里程S的过程中,每个车辆停放站点对应的日单均行驶里程可以相同,也可以不相同。
其中,获取当前时间段内车辆的日单均行驶里程的过程,具体可以包括:获取初始预设周期内当前时间段中,从车辆停放站点驶出的所有车辆对应的所述日单均行驶里程。
还可以理解的是,后台服务器可以获取初始预设周期当前时间段内,从一个车辆停放站点驶出的所有车辆对应的所有行驶里程,然后所有行驶里程求平均值,得到初始预设周期内当前时间段中,从该车辆停放站点驶出的所有车辆对应的日单均行驶里程。可选的,上述初始预设周期可以以小时、天、月为单位;但是,在本实施例中,初始预设周期可以以天为单位,可以为连续多天。例如,一车辆停车站点A中有十辆车,预设周期为两天,当前时间段为上午9点至10点,其中,第一天该时间段内有两辆车C和D,从车辆停放站点A驶出,该天车辆C共行驶三段里程,分别为a1、a2、a3,该天车辆D共行驶两段里程,分别为b1、b2;第二天该时间段内有两辆车E和F,从车辆停放站点A驶出,该天车辆E共行驶四段里程,分别为c1、c2、c3、c4,该天车辆F共行驶两段里程,分别为d1、d2,则两天内上午9点至10点中,从车辆停放站点A驶出的所有车辆对应的日单均行驶里程等于,两辆车两天内在上午9点至10点这一时间段内所有行驶里程,即(a1+a2+a3+b1+b2+c1+c2+c3+c4+d1+d2),除以所有行驶里程的数量11的结果。
在本实施例中,后台服务器可以所有虚拟车辆停放站点内的每辆车将电池电量从起始电量Estart消耗至终止电量Eend,允许车辆行驶的总里程S,与初始预设周期内当前时间段中,从每个虚拟车辆停放站点驶出的所有车辆对应的日单均行驶里程进行算术运算、逻辑运算或者组合运算处理,得到每个虚拟车辆停放站点内的每辆车将电池电量从起始电量Estart消耗至终止电量Eend,允许车辆的可行驶次数Num。可选的,上述算术运算可以为加法运算、减法运算、乘法运算以及除法运算;逻辑运算可以为与、或、非、异或、异非等等;上述组合运算可以为算术运算中的多种运算组合处理、逻辑运算中的多种运算组合处理或者算术运算和逻辑运算中的多种运算组合处理。
步骤S1120、对所述第一总数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到初始时刻所述当前车辆停车站点获取的所述第一收益。
具体的,上述第一算术运算可以加法运算、减法运算、乘法运算以及除法运算。可选的,初始时刻第一执行路径中当前车辆停车站点内的车辆补充电能后,当前车辆停车站点获取的第一收益I0可以表征虚拟车辆停放站点内的车辆补充电能的重要程度。可选的,第一权重可以表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度,相同可行驶次数的车辆不充电能的重要程度可以相同,不同可行驶次数的车辆不充电能的重要程度可以不相同,在本实施例中,上述第一算术运算可以为加法运算和乘法运算,即加权求和运算。可选的,初始时刻,对相同可行驶次数的车辆补充电能的第一权重可以表示为w0,则该当前车辆停车站点获取的第一收益I0可以等于c0*w0,c0可以表征第一总数量,c表示t0时刻相同的可行驶次数。
步骤S1200、获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的总车辆数量。
可选的,上述步骤S1200中获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的总车辆数量的过程,可以通过以下步骤实现:
步骤S1210、获取所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆对应的第二总数量,以及从所述当前车辆停车站点驶入的车辆对应的第三总数量。
具体的,上述预设时间段可以为以当前时刻为起始时间未来一段时间;在本实施例中,预设时间段可以为当前时刻之后的一小时。其中,第二总数量N可以为从第一执行路径中当前车辆停车站点驶出的所有车辆的总数量;第三总数量M可以为从第一执行路径中当前车辆停车站点驶入的所有车辆的总数量。
其中,所述获取所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,从所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点驶出的车辆对应的第二总数量,以及从所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点驶入的车辆对应的第三总数量的过程,可以通过以下步骤实现:根据历史时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的车辆的第一历史数量,以及驶出所述当前车辆停车站点的车辆的第二历史数量,对初始预测模型进行训练处理,得到目标预测模型;通过所述目标预测模型,预测预设时间段内,从所述当前虚拟车辆停放站点驶出的车辆的第二总数量N,以及从所述当前虚拟车辆停放站点驶入的车辆的第三总数量M。
在本实施例中,历史时间段可以为预设时间段之前的任意一段时间,该段时间的间隔时间可以不固定。需要说明的是,若本实施例预估当前时刻之后一小时内从虚拟车辆停放站点驶出的车辆的第二总数量N,以及从第一执行路径中当前虚拟车辆停放站点驶入的车辆的第三总数量M,则历史时间段可以为当前时刻之前的一小时、两小时、三小时、四小时等等时间段。例如,当前时刻为9点,预测时间段为9点到10点,则历史时间段可以为8点到9点,7点到9点,6点到9点,5点到9点等等时间段,该时间段的终止时间为9点;另外,历史时间段还可以为跨天对应的时间段。
需要说明的是,上述第一历史数量可以为历史时间段内,驶入当前虚拟车辆停放站点的车辆对应的总数量;第一执行路径中当前车辆停车站点对应的第一历史数量可以相等,也可以不相等。可选的,上述第二历史数量可以为历史时间段内,驶出当前虚拟车辆停放站点的车辆对应的总数量;当前车辆停车站点对应的第二历史数量可以相等,也可以不相等。可选的,上述初始预测模型可以为机器学习模型,该机器学习模型可以为线性回归模型;在本实施例中,线性回归模型可以为长短期记忆模型、逻辑回归模型或XGboost模型等等。可选的,后台服务器可以通过历史时间段内,驶入第一执行路径中当前车辆停车站点的车辆的第一历史数量,以及驶出第一执行路径中当前虚拟车辆停放站点的车辆的第二历史数量,对初始预测模型进行训练处理,得到目标预测模型。其中,初始预测模型可以为任意一个线性回归模型,线性回归模型的参数可以初始化为任意数值。可选的,初始预测模型的训练过程与神经网络模型的训练过程可以相同,都是通过训练集数据对初始预测模型进行训练,通过测试集进行验证达到一定准确率时可以得到一个最优模型。可选的,线性回归模型可以为长短期记忆模型、逻辑回归模型或XGboost模型等等。可选的,初始预测模型的训练过程,训练集和测试集可以为一个区域内,车辆每次出行时的历史耗电量与历史耗电量中每消耗1%电量时的行驶里程,且这些数据为车辆每次出行时,电池电量从起始电量E’start消耗至终止电量E’end的过程中每消耗1%电量时的行驶里程中的部分数据。可选的,起始电量E’start可以为历史时间段内,车辆每次出行时的实际起始电量;终止电量Eend可以为历史时间段内,车辆每次出行过程中消耗的终止电量。可选的,训练集和测试集可以不相同。另外,训练集和测试集中的起始电量E’start与本实施例中预估车辆行驶的总里程对应的起始电量Estart可以等于,也可以不相等;训练集和测试集中的终止电量E’end与本实施例中预估车辆行驶的总里程S对应的终止电量Eend可以等于,也可以不相等。
进一步地,后台服务器可以通过预测的目标预测模型,预测当前时刻之后一小时内,从当前虚拟车辆停放站点驶出的车辆的第二总数量N,以及从当前虚拟车辆停放站点驶入的车辆的第三总数量M。
步骤S1220、根据所述第二总数量与所述第三总数量,获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的所述总车辆数量。
具体的,后台服务器可以对第二总数量与第三总数量进行算术运算,得到算术运算结果,然后根据算术运算结果与初始时刻、当前时刻进行算术运算,得到从初始时刻到当前时刻这一时间段内,驶入第一执行路径中当前车辆停车站点的总车辆数量。在本实施例中,上述算术运算可以为减法运算、乘法运算、除法运算和极值运算。该极值运算可以为极大值运算。
步骤S1300、根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益,其中,所述可行驶次数用于表征所述当前车辆停车站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许所述车辆的可行驶次数,所述第一权重表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度。
可选的,上述步骤S1300中根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益的过程,具体可以包括以下过程:对所述总车辆数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的所述第二收益。
具体的,第二收益可以表示为I2,则第二收益可以通过以下公式(1)表示为:
其中,t1表示t1时刻,表示运维人员从执行任务序列开始时刻t0算起,到达执行路径中第一个当前车辆停车站点的时间,w0可以表示对相同可行驶次数的车辆补充电能的第一权重,其中,表示当前时刻tp当前车辆停车站点内可使用的车辆总数。
步骤S1400、根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
可选的,上述步骤S1400中根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益的过程,具体可以包括以下过程:对所述第一收益与所述第二收益进行第二算术运算,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
具体的,后台服务器可以对第一收益I1和第二收益I2进行第二算术运算,得到执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻第一执行路径中当前车辆停车站点可得到的基本收益可选的,上述第二算术运算可以为加法运算。其中,基本收益/>可以通过公式(2)表示为:
本实施例提供的任务处理方法,该方法可以获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,进而根据基本收益得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,当前车辆停车站点可获取的总收益,并根据总收益确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化,确定当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,当前车辆停车站点可获取的总收益,从而根据总收益确定不同时刻要程度较高的目标车辆停车站点,以对该目标车辆停车站点的车辆补充电能,提高车辆停车站点的收益,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
图4为另一实施例提供的获取当前车辆停车站点的丢单损失的流程示意图,上述步骤S2000中获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失的过程,可以通过以下方式实现:
步骤S2100、获取所述当前时刻,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆的第一数量。
具体的,当前时刻tp从第一执行路径中当前车辆停车站点驶出的车辆的第一数量,可以表征为当前时刻,第一执行路径中当前车辆停车站点内的所有车辆因缺电不能让用户正常下单造成的丢单数量,可以等于当前时刻tp从当前虚拟车辆停放站点驶出的车辆的数量Ntp,与当前时刻tp从当前虚拟车辆停放站点驶入的车辆的数量Mtp,即(Ntp-Mtp)。
步骤S2200、获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶出所述当前车辆停车站点的车辆的第二数量。
具体的,从所述初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,驶出第一执行路径中当前车辆停车站点的车辆的第二数量可以等于
步骤S2300、对所述第一数量、所述第二数量以及所述第二权重进行融合处理,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点的所述丢单损失,其中,所述第二权重表征当前车辆停车站点的丢单损失的重要程度。
具体的,上述融合处理可以包括算术运算和极值运算。可选的,当前时刻tp当前车辆停车站点内可使用的车辆总数量可以等于其中,后台服务器可以根据第一数量、第二数量以及当前时刻tp当前车辆停车站点内可使用的车辆总数量,得到从初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单数可以通过公式(3)表示为:
进一步地,后台服务器可以对从初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单数,与当前车辆停车站点的丢单损失对应的第二权重ωloss进行融合处理,得到从初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失其中,丢单损失/>可以通过公式(4)表示为:
其中,可以表征从初始时刻t0到当前时刻tp这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的最小丢单数。在本实施例中,极大值和极小值的求解均是一种理想化处理。
可选的,如图5所示,图5为另一实施例提供的获取车辆从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本的流程示意图,上述步骤S3000中获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本的过程,可以通过以下方式实现:
步骤S3100、获取所述第一执行路径中所述上一虚拟车辆停车站点到所述当前车辆停车站点之间的间隔距离。
可以理解的是,后台服务器可以调用高德接口,高德接口根据上一虚拟车辆停车站点的位置获取上一虚拟车辆停车站点的第一坐标,高德接口还可以根据当前车辆停车站点的位置获取当前车辆停车站点的第二坐标;该第一坐标和第二坐标的表示形式可以为二维平面坐标,还可以为经纬度坐标。后台服务器可以采用欧式距离或者geohash算法,计算第一执行路径中上一虚拟车辆停车站点到当前车辆停车站点之间的间隔距离dis,该间隔距离dis可以为地面直线距离,还可以为地面折线距离之和。在本实施例中,第一执行路径中上一虚拟车辆停车站点到当前车辆停车站点之间的间隔距离dis可以表征为上一虚拟车辆停车站点中心到当前车辆停车站点中心之间的间隔距离。
步骤S3200、根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述车辆从所述上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的所述移动成本。
可选的,上述步骤3200中根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述车辆从所述上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的所述移动成本的过程,具体可以包括:对所述间隔距离与单位距离损失的第三权重进行第三算术运算,得到所述车辆从所述上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的所述移动成本。
还可以理解的是,后台服务器可以对间隔距离dis与每单位距离损失的第三权重进行第三算术运算,得到第一执行路径中从上一虚拟车辆停车站点到达当前车辆停车站点的移动成本Cost(pi)。在本实施例中,上述第三算术运算可以为乘法运算。其中,每个单位距离损失对应的第三权重可以相同,也可以不同。其中,移动成本Cost(pi)可以通过公式(5)表示为:
Cost(pi)=dis(pi,pi-1)*ωdis (5);
其中,pi为当前车辆停车站点的位置坐标,pi-1为上一虚拟车辆停车站点的位置坐标。若每个单位距离损失对应的第三权重不相同,则利用每个单位距离与对应第三权值相乘,得到移动成本Cost(pi)。
本实施例提供的任务处理方法,该方法可以获取从初始时刻到当前时刻这一时间段内,第一执行路径中当前车辆停车站点的丢单损失,进而根据获取到的基本收益、丢单损失以及获取到的移动成本,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益,将第二执行路径作为第一执行路径,继续执行获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益,根据所有总收益的大小顺序,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化,确定不同时刻待执行任务的目标车辆停车站点,从而对不同时刻重要程度较高的目标车辆停车站点的车辆补充电能,提高车辆停车站点的收益,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
作为其中一个实施例,上述步骤S4000中根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益的过程,具体可以包括如下步骤:对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
具体的,上述第四算术运算可以为加法运算、减法运算、乘法运算或除法运算,或者为几种运算的组合运算。在本实施例中,上述第四算术运算可以为几种运算的组合运算。
可选的,如图6所示,图6为另一实施例提供的获取当前车辆停车站点可获取的总收益的流程示意图,所述对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益的步骤,具体包括:
步骤S4100、对所述基本收益与所述丢单损失进行加法运算,得到加法运算结果。
可以理解的是,后台服务器可以对基本收益与丢单损失/>进行加法运算得到加法运算结果。
步骤S4200、对所述加法运算结果与所述移动成本进行减法运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
还可以理解的是,后台服务器可以对加法运算结果与移动成本Cost(pi)进行减法运算,得到当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,第一执行路径中当前车辆停车站点可获取的总收益
可选的,上述步骤S6000中根据所有总收益的大小顺序,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点的过程,可以包括:求取所有执行路径对应的所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
进一步地,后台服务器可以求取所有执行路径对应的所有总收益中的极大值收益,并将极大值收益对应的执行路径中的当前车辆停车站点作为当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;或者后台服务器可以求取所有执行路径对应的所有总收益中的极小值收益,并将极小值收益对应的执行路径中的当前车辆停车站点作为当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
可选的,所述求取所有执行路径对应的所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点的步骤,具体可以包括:求取所有执行路径对应的所有总收益中的极大值收益,将所述极大值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
在本实施例中,后台服务器可以求取所有执行路径对应的所有总收益中的极大值收益,以并将极大值收益对应的执行路径中的当前车辆停车站点作为当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本实施例提供的任务处理方法,该方法可以确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;该方法可以根据时间的变化,确定不同时刻待执行任务的目标车辆停车站点,从而对不同时刻重要程度较高的目标车辆停车站点的车辆补充电能,提高车辆停车站点的收益,进而提高车辆运维商对任务处理的效率。
应该理解的是,虽然图2~图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2~图6中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
关于任务处理系统的具体限定可以参见上文中对于任务处理方法的限定,在此不再赘述。上述终端的任务处理系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于终端中的处理器中,也可以以软件形式存储于终端中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
图7为一实施例提供的任务处理系统结构示意图。如图7所示,该系统可以包括:基本收益获取模块11、丢单损失获取模块12、移动成本获取模块13、总收益获取模块14、循环模块15以及确定模块16。
具体的,所述基本收益获取模块11,用于获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
所述丢单损失获取模块12,用于获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
所述移动成本获取模块13,用于获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
所述总收益获取模块14,用于根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
所述循环模块15,用于将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
所述确定模块16,用于根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述基本收益获取模块11包括:第一获取单元、第二获取单元、第三获取单元以及第四获取单元。
其中,所述第一获取单元,用于获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益;
所述第二获取单元,用于获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的总车辆数量;
所述第三获取单元,用于根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益,其中,所述可行驶次数用于表征所述当前车辆停车站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许所述车辆的可行驶次数,所述第一权重表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度;
所述第四获取单元,用于根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述第一获取单元包括:第一获取子单元以及第二获取子单元。
其中,所述第一获取子单元,用于获取所述初始时刻,所述当前车辆停车站点内的车辆,将电池电量从起始电量消耗至终止电量,相同可行驶次数的车辆对应的第一总数量;
所述第二获取子单元,用于对所述第一总数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到初始时刻所述当前车辆停车站点获取的所述第一收益。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述第二获取单元包括:第三获取子单元以及第四获取子单元。
其中,所述第三获取子单元,用于获取所述初始时刻到中间时刻的时间段内,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆对应的第二总数量,以及从所述当前车辆停车站点驶入的车辆对应的第三总数量;
所述第四获取子单元,用于根据所述第二总数量与所述第三总数量,获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的所述总车辆数量。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述第三获取单元具体用于对所述总车辆数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的所述第二收益。
其中,所述根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,包括:对所述第一收益与所述第二收益进行第二算术运算,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述丢单损失获取模块12包括:第五获取单元、第六获取单元以及融合处理子单元。
具体的,所述第五获取单元,用于获取所述当前时刻,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆的第一数量;
所述第六获取单元,用于获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶出所述当前车辆停车站点的车辆的第二数量;
所述融合处理子单元,用于对所述第一数量、所述第二数量以及所述第二权重进行融合处理,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述第一执行路径中所述当前车辆停车站点的所述丢单损失,其中,所述第二权重表征当前车辆停车站点的丢单损失的重要程度。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述移动成本获取模块13包括:第七获取单元以及第八获取单元。
其中,所述第七获取单元,用于获取所述第一执行路径中所述上一虚拟车辆停车站点到所述当前车辆停车站点之间的间隔距离;
所述第八获取单元,用于根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述车辆从所述上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的所述移动成本。
其中,所述第八获取单元具体用于对所述间隔距离与单位距离损失的第三权重进行第三算术运算,得到所述车辆从所述上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的所述移动成本。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在其中一个实施例中,所述确定模块16包括:确定单元。
具体的,所述确定单元,用于求取所有执行路径对应的所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
其中,所述确定单元具体用于求取所有执行路径对应的所有总收益中的极大值收益,将所述极大值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本实施例提供的任务处理系统,可以执行上述方法实施例,其实现原理和技术效果类似,在此不再赘述。
在一个实施例中,提供了一种终端,其内部结构图可以如图8所示。该终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中,该终端的处理器用于提供计算和控制能力。该终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种任务处理方法。该终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该终端的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是终端外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图8中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的终端的限定,具体的终端可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种终端,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
在一个实施例中,提供了一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:
获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
获取所述第一执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
将第二执行路径作为所述第一执行路径,继续执行所述获取当前时刻第一执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,直到得到所有执行路径中所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益为止,得到所有执行路径对应的所有总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非均限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (12)
1.一种任务处理方法,其特征在于,所述方法包括:
获取当前时刻执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,所述基本收益为根据第一收益、及第二收益得到的收益;其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述执行路径包括每个车辆停车站点,所述执行路径中从第二个车辆停车站点开始的每个车辆停放站点均可以作为当前车辆停车站点,将任意一个车辆停车站点假设为当前车辆停车站点;所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;所述基本收益表征为当前时刻运维人员给执行路径中的当前车辆停车站点补充电能后,当前时刻当前车辆停车站点接收所有订单能够得到的收益;所述第一收益为运维人员在初始时刻对执行路径中当前车辆停车站点内的车辆补充电能后,初始时刻当前车辆停车站点获取的收益,所述第一收益为当前车辆停车站点内的车辆,将电池电量从起始电量消耗至终止电量,相同可行驶次数的车辆对应的第一总数量,对所述第一总数量与第一权重进行第一算术运算,得到初始时刻所述当前车辆停车站点获取的收益;所述第一收益表征当前车辆停放站点内的车辆补充电能的重要程度,所述第一权重表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度,所述可行驶次数用于表征所述当前车辆停车站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许所述车辆的可行驶次数,所述第二收益为与相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度有关的收益;所述初始时刻为执行任务序列过程的开始时刻,所述执行任务序列包括执行所有车辆停车站点任务;
获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
运维人员在执行任务序列的过程中,在执行完执行路径中的上一虚拟车辆停车站点任务后,从执行路径中的上一虚拟车辆停车站点前往当前车辆停车站点,执行当前车辆停车站点任务,获取所述执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,所述所有总收益为执行路径中将任意一个车辆停车站点假设为当前时刻的当前车辆停车站点时,所有当前车辆停车站点可获取的总收益。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取当前时刻执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,包括:
获取所述初始时刻,所述车辆在所述当前车辆停车站点内补充电能后,所述当前车辆停车站点获取的第一收益;
获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶入所述当前车辆停车站点的总车辆数量,所述总车辆数量为当前时刻当前车辆停车站点可使用的车辆总数;
根据所述总车辆数量以及所述第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益;
根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述执行路径中所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取从所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,驶入所述执行路径中所述当前车辆停车站点的总车辆数量,包括:
获取所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,从所述执行路径中所述当前车辆停车站点驶出的车辆对应的第二总数量,以及从所述执行路径中所述当前车辆停车站点驶入的车辆对应的第三总数量;
根据所述第二总数量与所述第三总数量,获取从所述初始时刻到所述当前时刻这一时间段内,驶入所述执行路径中所述当前车辆停车站点的所述总车辆数量。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述总车辆数量以及第一权重,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的第二收益,包括:
对所述总车辆数量与所述第一权重进行第一算术运算,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点获取的所述第二收益;
以及优选地,所述根据所述第一收益与所述第二收益,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,包括:
对所述第一收益与所述第二收益进行第二算术运算,得到执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失,包括:
获取所述当前时刻,从所述当前车辆停车站点驶出的车辆的第一数量;
获取从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,驶出所述当前车辆停车站点的车辆的第二数量;
对所述第一数量、所述第二数量以及第二权重进行融合处理,得到从所述初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述执行路径中所述当前车辆停车站点的所述丢单损失,其中,所述第二权重表征当前车辆停车站点的丢单损失的重要程度;
以及优选地,所述融合处理包括算术运算和极值运算。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本,包括:
获取所述执行路径中所述上一虚拟车辆停车站点到所述当前车辆停车站点之间的间隔距离;
根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述移动成本。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述间隔距离与单位距离损失的第三权重,得到所述移动成本,包括:
对所述间隔距离与所述单位距离损失的第三权重进行第三算术运算,得到所述移动成本。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的总收益,包括:
对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益;
以及优选地,所述对所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本进行第四算术运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益,包括:
对所述基本收益与所述丢单损失进行加法运算,得到加法运算结果;
对所述加法运算结果与所述移动成本进行减法运算,得到所述当前时刻执行完当前车辆停车站点任务后,所述当前车辆停车站点可获取的所述总收益。
9.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,包括:
求取所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点;
以及优选地,所述求取所有总收益中的极值收益,将所述极值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,包括:
求取所有总收益中的极大值收益,将所述极大值收益对应的执行路径中的所述当前车辆停车站点作为所述当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点。
10.一种任务处理系统,其特征在于,所述系统包括:
基本收益获取模块,用于获取当前时刻执行路径中,执行完当前车辆停车站点任务后,当前时刻所述当前车辆停车站点可得到的基本收益,所述基本收益为根据第一收益、及第二收益得到的收益,其中,执行路径包括执行完所有车辆停车站点任务,从第一个车辆停车站点到最后一个车辆停车站点的行驶路径,所述执行路径包括每个车辆停车站点,所述执行路径中从第二个车辆停车站点开始的每个车辆停放站点均可以作为当前车辆停车站点,将任意一个车辆停车站点假设为当前车辆停车站点;所述车辆停车站点任务包括对车辆停车站点内的缺电车辆补充电能的任务;所述基本收益表征为当前时刻运维人员给执行路径中的当前车辆停车站点补充电能后,当前时刻当前车辆停车站点接收所有订单能够得到的收益;所述第一收益为运维人员在初始时刻对执行路径中当前车辆停车站点内的车辆补充电能后,初始时刻当前车辆停车站点获取的收益,所述第一收益为当前车辆停车站点内的车辆,将电池电量从起始电量消耗至终止电量,相同可行驶次数的车辆对应的第一总数量,对所述第一总数量与第一权重进行第一算术运算,得到初始时刻所述当前车辆停车站点获取的收益;所述第一收益表征当前车辆停放站点内的车辆补充电能的重要程度,所述第一权重表征对相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度,所述可行驶次数用于表征所述当前车辆停车站点内的车辆将电池电量从起始电量消耗至终止电量,允许所述车辆的可行驶次数,所述第二收益为与相同可行驶次数的车辆补充电能的重要程度有关的收益;所述初始时刻为执行任务序列过程的开始时刻,所述执行任务序列包括执行所有车辆停车站点任务;丢单损失获取模块,用于获取从初始时刻到所述当前时刻的时间段内,所述当前车辆停车站点的丢单损失;
移动成本获取模块,用于运维人员在执行任务序列的过程中,在执行完执行路径中的上一虚拟车辆停车站点任务后,从执行路径中的上一虚拟车辆停车站点前往当前车辆停车站点,执行当前车辆停车站点任务,获取所述执行路径中,车辆从上一虚拟车辆停车站点到达所述当前车辆停车站点的移动成本;
总收益获取模块,用于根据所述基本收益、所述丢单损失以及所述移动成本,得到所述当前时刻执行完所述当前车辆停车站点任务后,所述执行路径中所述当前车辆停车站点可获取的总收益;
确定模块,用于根据所有总收益的大小,确定当前时刻待执行任务的目标车辆停车站点,所述所有总收益为执行路径中将任意一个车辆停车站点假设为当前时刻的当前车辆停车站点时,所有当前车辆停车站点可获取的总收益。
11.一种终端,包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在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权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
12.一种可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911419240.4A CN111144790B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911419240.4A CN111144790B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111144790A CN111144790A (zh) | 2020-05-12 |
CN111144790B true CN111144790B (zh) | 2023-07-18 |
Family
ID=70522874
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911419240.4A Active CN111144790B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111144790B (zh) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113547949B (zh) * | 2021-07-02 | 2022-12-27 | 上海钧正网络科技有限公司 | 换电任务生成方法、装置、终端及存储介质 |
CN116894571B (zh) * | 2023-09-11 | 2024-02-20 | 浙江小遛信息科技有限公司 | 共享车辆的换电方法和服务器 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107886405A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-06 | 北京蜜蜂出行科技有限公司 | 一种电动力车辆分时租赁系统及运营方法 |
CN108045243A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-18 | 杭州骑迹科技有限公司 | 一种电动车的换电分配方法和服务器 |
CN109492895A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-19 | 北京摩拜科技有限公司 | 更换电动车电池的方法、系统、服务器和存储介质 |
CN109859009A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-06-07 | 武汉小安科技有限公司 | 共享单车电池更换方法、装置、设备及存储介质 |
CN110497816A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-26 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于管理车辆充电的方法及装置 |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911419240.4A patent/CN111144790B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107886405A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-06 | 北京蜜蜂出行科技有限公司 | 一种电动力车辆分时租赁系统及运营方法 |
CN108045243A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-18 | 杭州骑迹科技有限公司 | 一种电动车的换电分配方法和服务器 |
CN109492895A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-19 | 北京摩拜科技有限公司 | 更换电动车电池的方法、系统、服务器和存储介质 |
CN109859009A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-06-07 | 武汉小安科技有限公司 | 共享单车电池更换方法、装置、设备及存储介质 |
CN110497816A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-11-26 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于管理车辆充电的方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111144790A (zh) | 2020-05-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Wu et al. | The multi-depot electric vehicle scheduling problem with power grid characteristics | |
Weikl et al. | A practice-ready relocation model for free-floating carsharing systems with electric vehicles–Mesoscopic approach and field trial results | |
Yang et al. | Deploying battery swap stations for shared electric vehicles using trajectory data | |
CN108334991B (zh) | 一种电动汽车充电站规划方法及系统 | |
CN103915869B (zh) | 一种基于移动设备的电动汽车智能充电系统及方法 | |
Schwenk et al. | Integrating battery aging in the optimization for bidirectional charging of electric vehicles | |
CN111144790B (zh) | 任务处理方法、系统、终端及可读存储介质 | |
US20180314998A1 (en) | Resource Allocation in a Network System | |
CN111062629B (zh) | 车辆调度方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
CN102884401A (zh) | 用于将电池操作的运输装置引导至重整站的方法和引导单元 | |
Kim et al. | Idle vehicle relocation strategy through deep learning for shared autonomous electric vehicle system optimization | |
CN107392462A (zh) | 一种考虑分类特性的电动汽车并网调度方法 | |
JP2020156194A (ja) | 制御装置及びプログラム | |
CN111861086B (zh) | 一种资源配置方法和系统 | |
CN109741626A (zh) | 停车场停车情况预测方法、调度方法和系统 | |
CN106327028A (zh) | 一种终端能源消耗量预测方法及装置 | |
CN112550044B (zh) | 充电站负荷调整方法、系统、装置、设备和存储介质 | |
Zhang et al. | Stochastic modeling and analysis of public electric vehicle fleet charging station operations | |
Guo et al. | Shared autonomous vehicle management considering competition with human-driven private vehicles | |
CN115829134A (zh) | 面向源网荷不确定性的供电调度方法及系统 | |
CN115689310A (zh) | 城市纯电动公交系统资源配置经济性的鲁棒评估方法 | |
Wang et al. | Multi-task dispatch of shared autonomous electric vehicles for Mobility-on-Demand services–combination of deep reinforcement learning and combinatorial optimization method | |
CN110232544B (zh) | 一种运输路径规划方法及装置、存储介质及电子设备 | |
US20230303091A1 (en) | Simulation-based optimization framework for controlling electric vehicles | |
Varone et al. | Solar parking lot management: An IoT platform for smart charging EV fleets, using real-time data and production forecasts |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |