CN111178736B - 车辆投放方法和服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种车辆投放方法和服务器。所述方法包括：获取投放任务和投放任务中的调入点的权重，将其中权重最大的调入点作为第一调入点；根据第一调入点的位置确定一个或者多个待过滤调入点；根据第一调入点的位置确定投放任务的候选调入点；将投放任务的候选调入点按照权重从大到小进行排序；按照排序，根据投放任务的候选调入点的车辆缺口数，将投放任务的待过滤调入点的车辆投放数分配给投放任务的候选调入点；将被分配了车辆投放数的候选调入点作为目标候选调入点，对任务进行更新；将更新后的投放任务下发给终端设备。

Description

车辆投放方法和服务器
技术领域
本发明涉及车辆管理技术领域，尤其涉及车辆投放方法和服务器。
背景技术
共享经济已经成为时代发展的趋势，生活中出现了各种共享车辆，例如由政府出资的公共自行车，由企业运行的共享自行车、三轮车、电动车、汽车等，极大地提升了居民出行的便利性。用户通过搭载有APP(application，应用)的终端(例如手机)实现对共享车辆的使用。
在日常运营过程中，有可能需要重新投放共享车辆；例如，当已投放车辆出现破损时，需要回收破损车辆并补充投放车辆；例如，某个车辆停放点的车辆不能满足需求时，也需要投放共享车辆。因此，有必要提出一种高效的车辆投放方法。
发明内容
本发明实施例的一个目的是提供一种新的车辆投放方案。
根据本发明的第一方面，提供了一种车辆投放方法，包括：
获取投放任务，所述投放任务包括行驶路径、所述行驶路径含有的调入点和所述行驶路径含有的调入点的车辆投放数；
获取所述投放任务中的调入点的权重，将其中权重最大的调入点作为第一调入点；
根据所述第一调入点的位置确定一个或者多个待过滤调入点，所述待过滤调入点是所述投放任务中距离所述第一调入点的距离大于预设的第一距离阈值的调入点；
根据所述第一调入点的位置确定所述投放任务的候选调入点，所述投放任务的候选调入点是距离所述第一调入点的距离小于预设的第二距离阈值的候选调入点，所述候选调入点是当前没有被规划进任一个投放任务的调入点，所述第一距离阈值大于第二距离阈值；
将所述投放任务的候选调入点按照权重从大到小进行排序；
按照所述排序，根据所述投放任务的候选调入点的车辆缺口数，将所述投放任务的待过滤调入点的车辆投放数分配给所述投放任务的候选调入点；
将被分配了车辆投放数的候选调入点作为目标候选调入点，对所述任务进行更新，所述更新包括：从所述投放任务中删除待过滤调入点和待过滤调入点的车辆投放数，将目标候选调入点和目标候选调入点被分配的车辆投放数加入到所述投放任务中；
将更新后的投放任务下发给终端设备。
可选地，在将更新后的投放任务下发给终端设备之前，还包括：
对更新后的投放任务重新进行路径规划，使得投放任务的路程最短。
可选地，通过以下方式确定调入点的车辆缺口数：
lack_demand＝Unlock-Lock-Supply-ApNum
其中，lack_demand为调入点的车辆缺口数，Unlock为未来预设时间内预计从调入点骑出的车辆数，lock为未来预设时间内预计新停放入调入点的车辆数，Supply为调入点的当前车辆数，ApNum为已经下发的投放任务中将要投放至调入点的车辆数。
可选地，通过以下方式确定调入点的权重：
P＝benefit×lack_demand/a
其中，P为调入点的权重；lack_demand为调入点的车辆缺口数；a为第一调节常数；benefit为调入点的单车投放收益，根据调入点的车辆周转率确定。
可选地，通过以下方式确定调入点的单车投放收益：
benefit＝fence_turnover×(1+decay+decay2+decay3)×NIPT
其中，fence_turnover为调入点的车辆周转率；NIPT为骑行订单的平均收入；decay为调入点的收益衰减系数，根据调入点的车辆周转率和调入点所在城市的平均车辆周转率确定。
可选地，调入点的衰减系数，通过以下方式确定：
其中，city_turnover为调入点所属城市的平均车辆周转率；b为第二调节常数。
可选地，所述获取投放任务，包括：
获取路径规划信息，所述路径规划信息包括：仓库的位置、调入点的位置、调入点的权重、调入点的车辆缺口数、调度载具的容量；
基于所述路径规划信息进行路径规划，包括：在调度载具的容量的约束下，根据调入点与仓库的距离、调入点彼此之间的距离、调入点的车辆缺口数、调入点的权重进行路径规划以生成投放任务组，所述投放任务组中包括一个或者多个所述投放任务。
可选地，所述根据调入点与仓库的距离、调入点彼此之间的距离、调入点的车辆缺口数、调入点的权重进行路径规划以生成投放任务组，包括：
将投放任务的路程作为成本，将调入点的权重作为收入，基于投放任务组的总收益最大化原则进行所述路径规划。
可选地，还包括：对所述路径规划信息进行预处理，生成路径规划输入数据；
所述基于所述路径规划信息进行路径规划，是通过将所述路径规划数据输入至预设的路径规划算法程序实现。
可选地，所述路径规划输入数据包括：
距离数组，所述距离数组包括每个点位至其它点位的距离数据，所述点位对应于所述仓库或者一个调入点；
权重数组，所述权重数组包括每个点位的权重，其中，代表所述仓库的点位的权重为零；
车辆缺口数组，所述车辆缺口数组包括每个点位的车辆缺口数，其中，代表所述仓库的点位的车辆缺口数为零；
调度载具容量数组，所述调度载具容量数组包括每个调度载具的容量。
根据本发明的第二方面，提供了一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行第一方面所述的车辆投放方法。
本发明实施例提供的车辆投放方案，能够基于调入点彼此之间的距离对投放任务调整，避免运营人员的单次投放任务的行驶路线过长，兼顾了运营人员的效益，从而进一步提高整体投放效率。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。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获得其他相关的附图。
图1示出了本公开实施例提供的共享车辆运营系统的示意图；
图2示出了本公开实施例提供的车辆投放方法的流程图；
图3示出了本公开实施例提供的车辆投放方法的流程图；
图4示出了本公开实施例提供的服务器的示意图。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本公开的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本公开的范围。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
<共享车辆运营系统>
如图1所示，共享车辆运营系统100包括服务器1000、运营人员的终端2000、车辆3000、网络4000。
服务器1000是提供处理能力、数据库、通讯设施的业务点。服务器1000可以是整体式服务器或是跨多计算机或计算机数据中心的分散式服务器。服务器可以是各种类型的，例如但不限于，网络服务器，新闻服务器，邮件服务器，消息服务器，广告服务器，文件服务器，应用服务器，交互服务器，数据库服务器，或代理服务器。在一些实施例中，每个服务器可以包括硬件，软件，或用于执行服务器所支持或实现的合适功能的内嵌逻辑组件或两个或多个此类组件的组合。例如，服务器例如刀片服务器、云端服务器等，或者可以是由多台服务器组成的服务器群组，可以包括上述类型的服务器中的一种或多种等等。
在一个例子中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。尽管服务器也可以包括扬声器、麦克风等等，但是，这些部件与本发明无关，故在此省略。其中，处理器1100例如可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括USB接口、串行接口、红外接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。
在本实施例中，运营人员的终端2000是具有通信功能、业务处理功能的电子设备。终端2000可以是运营人员所持有的移动终端，例如手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑等等，其上搭载有相应的APP，运营人员可以通过APP接收车辆投放任务、回收故障车辆等。
如图1所示，运营人员的终端2000可以包括处理器2100、存储器2200、接口装置2300、通信装置2400、显示装置2500、输入装置2600、输出装置2700、摄像装置2800，等等。其中，处理器2100可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器2200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置2300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置2400例如能够进行有线或无线通信，例如包括Wifi通信模块、蓝牙通信模块、2G/3G/4G通信模块等。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置2600例如可以包括触摸屏、键盘或者麦克风等。输出装置2700用于输出信息，例如可以是扬声器，用于为运营人员输出语音信息。摄像装置2800用于拍摄故障车辆，例如对故障车辆进行扫码以登记故障车辆，例如拍摄故障车辆的故障处的图片上传到服务器等，摄像装置2800例如是摄像头等。终端2000可以包括定位装置(图中没有示出)，例如可以包括GPS定位模块、北斗定位模块等GNSS定位模块。
车辆3000是任何可以分时或分地出让使用权供不同用户共享使用的车辆，例如，用于共享的共享自行车、共享助力车、共享电动车、共享车等等。车辆3000可以是自行车、三轮车、电动助力车、摩托车以及四轮乘用车等各种形态。
如图1所示，车辆3000可以包括处理器3100、存储器3200、接口装置3300、通信装置3400、输出装置3500、输入装置3600、定位装置3700、传感器3800，等等。其中，处理器3100可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器3200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置3300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置3400例如能够进行有线或无线通信，例如包括Wifi通信模块、蓝牙通信模块、2G/3G/4G通信模块等。输出装置3500例如可以是输出信号的装置，可以是显示装置，例如液晶显示屏、触摸显示屏等，也可以是扬声器等输出语音信息等。输入装置3600例如可以包括触摸屏、键盘等，也可以是麦克风输入语音信息。定位装置3700用于提供定位功能，例如可以包括GPS定位模块、北斗定位模块等GNSS定位模块。传感器3800用于获取车辆姿态信息，例如可以是加速度计、陀螺仪、或者三轴、六轴、九轴微机电系统(MEMS)等。
网络4000可以是无线通信网络也可以是有线通信网络，可以是局域网也可以是广域网。在图1所示的车辆系统中，车辆3000与服务器1000、终端2000与服务器1000，可以通过网络4000进行通信。此外，车辆3000与服务器1000、终端2000与服务器1000通信所基于的网络4000可以是同一个，也可以是不同的。
应当理解的是，尽管图1仅示出一个服务器1000、终端2000、车辆3000，但不意味着限制对应的数目，运营系统100100中可以包含多个服务器1000、多个终端2000、多个车辆3000。
以车辆3000为共享自行车为例，回收系统100为共享自行车的回收系统。服务器1000用于提供支持投放共享自行车、回收故障共享自行车所需的功能。终端2000可以是手机，其上安装有关于共享自行车的应用程序，共享自行车应用程序可以帮助运营人员投放共享自行车、回收故障共享自行车等。
图1所示的运营系统100仅是解释性的，并且决不是为了要限制本发明、其应用或用途。尽管在图1中对服务器1000、终端2000、车辆3000示出了多个装置，但是，本发明可以仅涉及其中的部分装置。
应用于本发明的实施例中，服务器1000的存储器1200用于存储指令，指令用于控制处理器1100进行操作以执行本发明实施例提供的车辆投放方法。本领域技术人员可以根据本发明所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作是本领域公知技术，故在此不再详细描述。
<调入点>
在对本发明的车辆投放方法实施例做说明之前，先介绍一下如何确定调入点的车辆缺口数和调入点的权重。
本发明实施例中，预先划分有停车点，要求用户按照停车点停放车辆。停车点例如可以是电子围栏的形式或者是实体围栏的形式。本发明实施例中，可以预先设置有投放点，要求共享车辆只能投放在这些投放点中。投放点例如可以是电子围栏的形式或者是实体围栏的形式，投放点也作为停车点被使用。
本发明实施例中，调入点是指当前需要投放车辆的围栏区域。调入点可以是指当前需要投放车辆的停车点，也可以是指当前需要投放车辆的投放点。
对于任一个围栏区域，可以通过以下方式确定该围栏区域的车辆缺口数，如果车辆缺口数是正值，说明该围栏区域有投放车辆需求，判断该围栏区域为调入点。如果车辆缺口数是零或者负值，说明该围栏区域没有车辆投放需求，判断该围栏区域不是调入点。
在一个实施例中，按照公式(1)确定一个围栏区域的车辆缺口数：
lack_demand＝Unlock–Lock–Supply–ApNum， 公式(1)
其中，lack_demand为该围栏区域的车辆缺口数，Unlock为未来预设时间内预计从该围栏区域骑出的车辆数，lock为未来预设时间内预计新停放入该围栏区域的车辆数，Supply为该围栏区域的当前车辆数，ApNum为已经下发的投放任务中将要投放至该围栏区域的车辆数。未来预设时间内从该围栏区域骑出的车辆数和未来预设时间内新停放入该调入点的车辆数，可以利用该围栏区域的历史数据预测得到，该未来预设时间的长度例如可以为24小时。
在另一个实施例中，按照公式(2)确定一个围栏区域的车辆缺口数：
lack_demand＝Number_threshold–Supply， 公式(2)
其中，lack_demand为该围栏区域的车辆缺口数，Number_threshold为该围栏区域的车辆数量阈值。该围栏区域的车辆数量阈值可以根据该围栏区域的历史运营数据获得，例如，该围栏区域的平均日车辆数的70％作为该围栏区域的车辆数量阈值。
这种方式确定的车辆缺口数具有实时性，并且更能够真实反映未来预设时间内该围栏对车辆投放的需求。
在本发明实施例中，也可以通过与该围栏区域有关的历史运营数据确定该围栏区域的车辆缺口数。
对于任一个调入点，可以通过以下方式确定该调入点的权重：
P＝benefit×lack_demand/a， 公式(3)
benefit＝fence_turnover×(1+decay+decay2+decay3)×NIPT， 公式(4)
P为该调入点的权重。lack_demand为该调入点的车辆缺口数。a为第一调节常数，具体数值可以根据实际情况进行设置。benefit为该调入点的单车投放收益，即向该调入点投放一辆车所产生的投放收益，可以根据该调入点的车辆周转率确定。fence_turnover为该调入点的车辆周转率。NIPT为骑行订单的平均收入；decay为该调入点的收益衰减系数，可以根据该调入点的车辆周转率和该调入点所在城市的平均车辆周转率确定。city_turnover为该调入点所属城市的平均车辆周转率。b为第二调节常数，具体数值可以根据实际情况进行设置。
通过这种方式确定的调入点的权重，考虑了调入点的实际运营情况，也考虑到了调入点所在城市的整体运营情况，能够体现不同调入点的重要程度的差异，后续利用调入点的权重进行投放任务路径规划，有利于提高整体投放效率。
在一个具体的例子中，调入点的车辆周转率可以按照以下方式确定：
调入点的车辆周转率＝该调入点的车辆在预设时间长度内的总骑行次数/该调入点在预设时间长度内的车辆总数。该预设时间长度例如可以是24小时。
该调入点的车辆在预设时间长度内的总骑行次数，是指在该预设时间长度内，从该调入点骑出的车辆被骑行的总次数。例如，在该预设时间长度内，调入点A1停放的车辆B，被用户C1使用后停放在停车点A2，用户C2从停车点A2将车辆B骑走后停放到停车点A3，用户C3从停车点A3将车辆B骑走后停放到停车点A4，则对于车辆B来说，在该预设时间长度内一共被骑行了3次，这3次都将被统计到该调入点的车辆在预设时间长度内的总骑行次数中。
该调入点在预设时间长度内的车辆总数，是指在该预设时间长度内，该调入点含有过的车辆的总数。
在一个具体的例子中，城市的平均车辆周转率，可以是该城市的全部调入点的车辆周转率的平均值。
在一个具体的例子中，城市的平均车辆周转率可以按照以下方式确定：
城市的平均车辆周转率＝该城市在预设时间长度内的总订单数量/该城市在预设时间长度内保有的车辆总数。
在一个具体的例子中，调入点的车辆周转率和城市的平均车辆周转率以同样的预设时间长度进行衡量。
在本发明实施例中，也可以根据实际运行情况设定调入点的权重。例如，某些调入点的订单特别高频，则将该调入点的权重设置成相对比较高的数值。
本发明实施例中，对调入点的判断、设置调入点的车辆缺口数、设置调入点的权重，可以由前述服务器按照预先编写的程序实现。
<车辆投放方法>
<例子一>
参见图2所示，本发明实施例提供的车辆投放方法，可以由前述服务器执行，包括以下步骤：
S202、获取路径规划信息，路径规划信息包括：仓库的位置、调入点的位置、调入点的权重、调入点的车辆缺口数、调度载具的容量。
对于一个城市来说，仓库的数量可能有多个，围栏区域也可能是多个，每个仓库只对应于一部分围栏区域，可以预先为每个仓库设置有围栏区域名单。在一个具体的例子中，仓库的围栏区域名单中的每个围栏区域，距离该仓库的距离不应超过预设的距离阈值，该预设的距离阈值例如可以是20千米。该围栏区域名单还可以基于实际运营情况设定。路径规划信息中的仓库和调入点应当是匹配的，即该仓库对应的调入点应当在该仓库的围栏区域名单中，从该仓库中取出的车辆只能投放到与该仓库匹配的调入点。
S204、基于路径规划信息进行路径规划，包括：在调度载具的容量的约束下，根据调入点与仓库的距离、调入点彼此之间的距离、调入点的车辆缺口数、调入点的权重进行路径规划以生成投放任务组，投放任务组中包括一个或者多个投放任务，投放任务包括行驶路径、行驶路径含有的调入点和行驶路径含有的调入点的车辆投放数。
在一个实施例中，行驶路径包括使用调度载具从仓库出发、进行车辆投放、最后返回仓库的全过程。
在步骤S204中，将路径规划信息输入至预设的路径规划算法程序中，由路径规划算法程序进行路径规划，输出投放任务组。路径规划算法程序可以基于谷歌的OR-Tools开源优化算法包实现。路径规划算法可以采用处罚-放弃访问(Penalties and DroppingVisits)路径规划算法。
一个投放任务只对应于一个调度载具，在调度载具的容量的约束下，是指一个投放任务中所含有的车辆投放数的总和不能超过该投放任务所对应的调度载具的容量。调度载具是用于运输投放车辆的交通工具，例如卡车、货车等，调度载具的容量是指该调度载具一次可以承载的最大车辆数。在很多情况下，一个仓库对应的调度载具是同一种交通工具，其容量是相同的。
对于步骤S204，可以是将投放任务的路程作为成本，将调入点的权重作为收入，基于投放任务组的总收益最大化原则进行路径规划。按照这种方式，并不要求对全部调入点都完成投放工作；最后规划出的投放任务组中，可能有一个任务或者多个任务，可能利用了部分或者全部调度载具，也可能只利用了部分调度载具，可能只对部分调入点实施了投放工作。在一个实施例中，按照这种方式，如果生成的投放任务组的总收益是零或者是负值，不进行投放任务的下发，以避免效益亏损的投放工作。在一个实施例中，按照这种方式，如果生成的投放任务组的总收益没有达到预设的收益阈值，不进行投放任务的下发，以避免效益过低的投放工作。
在一个具体的例子中，对路径规划信息进行预处理，生成路径规划输入数据。再将路径规划输入数据输入至预设的路径规划算法程序中，由路径规划算法程序进行路径规划，输出投放任务组。
在一个具体的例子中，对路径规划信息进行预处理得到的路径规划输入数据，包括：
(1)距离数组，距离数组包括每个点位至其它点位的距离数据，点位对应于仓库或者一个调入点；
(2)权重数组，权重数组包括每个点位的权重，其中，代表仓库的点位的权重为零；
(3)车辆缺口数组，车辆缺口数组包括每个点位的车辆缺口数，其中，代表仓库的点位的车辆缺口数为零；
(4)调度载具容量数组，调度载具容量数组包括每个调度载具的容量。
数组中的数据都带有身份标签，以指明是哪个点位和哪个调度载具。
利用路径规划输入数组进行路径规划，可以简化计算机程序及其执行过程，便于实施方案。
S206、将投放任务下发给终端设备。
在步骤S206中，可以为投放任务安排出库时间，生成含有投放任务信息和出库时间的工单，将工单下发给相关运营人员的终端设备。
本发明实施例提供的车辆投放方案，能够根据调入点的实际情况为调入点分配权重，基于调入点的权重进行投放任务路径规划，从而提高整体投放效率。
<例子二>
参见图3所示，本发明实施例提供的车辆投放方法，可以由前述服务器执行，包括以下步骤：
S302、获取投放任务，投放任务包括行驶路径、行驶路径含有的调入点和行驶路径含有的调入点的车辆投放数。
在这一实施例中，投放任务可以按照前述步骤S202和步骤S204生成，也可以按照其他方式生成。
S304、获取投放任务中的调入点的权重，将其中权重最大的调入点作为第一调入点。
S306、根据第一调入点的位置确定一个或者多个待过滤调入点，待过滤调入点是投放任务中距离第一调入点的距离大于预设的第一距离阈值的调入点。
S308、根据第一调入点的位置确定投放任务的候选调入点，投放任务的候选调入点是距离第一调入点的距离小于预设的第二距离阈值的候选调入点。
在这一实施例中，候选调入点是指，当前没有被规划进任一个投放任务的调入点。例如，当前的调入点一共为20个，有10个调入点被规划进了投放任务(这些投放任务可以是同一个投放任务也可以是不同的投放任务)，则另外10个调入点作为候选调入点。
第一距离阈值大于第二距离阈值，例如，第一距离阈值是15千米，第二距离阈值是10千米。
S310、将投放任务的候选调入点按照权重从大到小进行排序。
S312、按照上述排序，根据投放任务的候选调入点的车辆缺口数，将投放任务的待过滤调入点的车辆投放数分配给投放任务的候选调入点。
以一个具体的例子说明步骤S312，按照权重从大到小进行排序，投放任务的候选调入点依次为：
候选调入点N1，车辆缺口数为M1；
候选调入点N2，车辆缺口数为M2；
候选调入点N3，车辆缺口数为M3；
候选调入点N4，车辆缺口数为M4；
候选调入点N5，车辆缺口数为M5。
投放任务的待过滤调入点包括待过滤调入点M1和待过滤调入点M2，过滤调入点M1和待过滤调入点M2的车辆投放数的总和为S。
利用S先尽量满足候选调入点N1的车辆缺口。如果S-M1的结果为正值，继续尽量满足候选调入点N2的车辆缺口。如果S-M1-M2的结果为正值，继续满足候选调入点N3的车辆缺口。以此类推，直到S被分配完毕没有剩余，或者，直到投放任务的全部候选调入点的车辆缺口都被尽量满足，这两种情况出现任一就可以停止分配。
S314、将被分配了车辆投放数的候选调入点作为目标候选调入点，对任务进行更新，更新包括：从投放任务中删除待过滤调入点和待过滤调入点的车辆投放数，将目标候选调入点和目标候选调入点被分配的车辆投放数加入到投放任务中。
举例说明，如果在步骤S312中，候选调入点N1和候选调入点N2被分配了车辆投放数，则候选调入点N1和候选调入点N2成为目标候选调入点。从投放任务中删除待过滤调入点M1和待过滤调入点M2，增加候选调入点N1和候选调入点N2。
经过步骤S314后，目标候选调入点被规划进了投放任务中，不再作为候选调入点。
S316、将更新后的投放任务下发给终端设备。
在步骤S316中，可以为投放任务安排出库时间，生成含有投放任务信息和出库时间的工单，将工单下发给相关运营人员的终端设备。
在一个实施例中，在步骤316之前，将更新后的投放任务下发给终端设备之前，还包括步骤S318：对更新后的投放任务重新进行路径规划，使得投放任务的总路程最短。利用步骤S318，可以进一步提高投放效率。
本发明实施例提供的车辆投放方案，能够基于调入点彼此之间的距离对投放任务调整，避免运营人员的单次投放任务的行驶路线过长，兼顾了运营人员的效益，有利于提高投放效率。
<服务器>
在本实施例中，还提供一种服务器200，用于实施本发明任意一项实施例提供的车辆投放方法，如图4所示，包括：
存储器210，用于存储计算机指令；
处理器220，用于从存储器210中调用计算机指令，以执行上述实施例提供的任意一项车辆投放方法。
在本实施例中，服务器200可以具体各种实体形式。例如，服务器200可以是云端服务器。服务器200还可以是如图1所示的服务器1000。
<计算机可读存储介质>
在本实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实施本发明任意一项实施例提供的车辆投放方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于服务器实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。
这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (7)

1.一种车辆投放方法，包括：
获取投放任务，所述投放任务包括行驶路径、所述行驶路径含有的调入点和所述行驶路径含有的调入点的车辆投放数；
获取所述投放任务中的调入点的权重，将其中权重最大的调入点作为第一调入点；
根据所述第一调入点的位置确定一个或者多个待过滤调入点，所述待过滤调入点是所述投放任务中距离所述第一调入点的距离大于预设的第一距离阈值的调入点；
根据所述第一调入点的位置确定所述投放任务的候选调入点，所述投放任务的候选调入点是距离所述第一调入点的距离小于预设的第二距离阈值的候选调入点，所述候选调入点是当前没有被规划进任一个投放任务的调入点，所述第一距离阈值大于第二距离阈值；
将所述投放任务的候选调入点按照权重从大到小进行排序；
按照所述排序，根据所述投放任务的候选调入点的车辆缺口数，将所述投放任务的待过滤调入点的车辆投放数分配给所述投放任务的候选调入点；
将被分配了车辆投放数的候选调入点作为目标候选调入点，对所述任务进行更新，所述更新包括：从所述投放任务中删除待过滤调入点和待过滤调入点的车辆投放数，将目标候选调入点和目标候选调入点被分配的车辆投放数加入到所述投放任务中；
将更新后的投放任务下发给终端设备；
其中，通过以下方式确定调入点的权重：
P＝benefit×lack_demand/a
其中，P为调入点的权重；lack_demand为调入点的车辆缺口数；a为第一调节常数；benefit为调入点的单车投放收益，根据调入点的车辆周转率确定；
其中，通过以下方式确定调入点的单车投放收益：
benefit＝fence_turnover×(1+decay+decay2+decay3)×NIPT
其中，fence_turnover为调入点的车辆周转率；NIPT为骑行订单的平均收入；decay为调入点的收益衰减系数，根据调入点的车辆周转率和调入点所在城市的平均车辆周转率确定；
其中，调入点的衰减系数，通过以下方式确定：
其中，city_turnover为调入点所属城市的平均车辆周转率；b为第二调节常数；
其中，通过以下方式确定调入点的车辆缺口数：
lack_demand＝Unlock-Lock-Supply-ApNum
其中，lack_demand为调入点的车辆缺口数，Unlock为未来预设时间内预计从调入点骑出的车辆数，lock为未来预设时间内预计新停放入调入点的车辆数，Supply为调入点的当前车辆数，ApNum为已经下发的投放任务中将要投放至调入点的车辆数；或者，
通过以下方式确定调入点的车辆缺口数；
lack_demand＝Number_threshold–Supply
其中，Number_threshold为该围栏区域的车辆数量阈值。
2.根据权利要求1所述的方法，在将更新后的投放任务下发给终端设备之前，还包括：
对更新后的投放任务重新进行路径规划，使得投放任务的路程最短。
3.根据权利要求1所述的方法，所述获取投放任务，包括：
获取路径规划信息，所述路径规划信息包括：仓库的位置、调入点的位置、调入点的权重、调入点的车辆缺口数、调度载具的容量；
基于所述路径规划信息进行路径规划，包括：在调度载具的容量的约束下，根据调入点与仓库的距离、调入点彼此之间的距离、调入点的车辆缺口数、调入点的权重进行路径规划以生成投放任务组，所述投放任务组中包括一个或者多个所述投放任务。
4.根据权利要求3所述的方法，所述根据调入点与仓库的距离、调入点彼此之间的距离、调入点的车辆缺口数、调入点的权重进行路径规划以生成投放任务组，包括：
将投放任务的路程作为成本，将调入点的权重作为收入，基于投放任务组的总收益最大化原则进行所述路径规划。
5.根据权利要求3所述的方法，还包括：对所述路径规划信息进行预处理，生成路径规划输入数据；
所述基于所述路径规划信息进行路径规划，是通过将所述路径规划数据输入至预设的路径规划算法程序实现。
6.根据权利要求5所述的方法，所述路径规划输入数据包括：
距离数组，所述距离数组包括每个点位至其它点位的距离数据，所述点位对应于所述仓库或者一个调入点；
权重数组，所述权重数组包括每个点位的权重，其中，代表所述仓库的点位的权重为零；
车辆缺口数组，所述车辆缺口数组包括每个点位的车辆缺口数，其中，代表所述仓库的点位的车辆缺口数为零；
调度载具容量数组，所述调度载具容量数组包括每个调度载具的容量。
7.一种服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机指令，所述处理器用于从所述存储器中调用所述计算机指令，以执行如权利要求1-6任一项所述的车辆投放方法。
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