CN111401608B - 客运车辆的线路规划方法、装置及存储介质 - Google Patents

客运车辆的线路规划方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术，揭露了一种客运车辆的线路规划方法，该方法包括：实时或定时对请求池中的待处理用车请求进行分类并写入对应的请求列表中，当请求列表满足处理条件时，基于请求列表生成目标计算列表，并调用与目标请求列表对应的线路规划算法对所述目标计算列表进行分析计算，得到线路规划集合，在实际资源池中找出与所述线路规划集合匹配的匹配结果，并将匹配结果反馈至客户端。本发明还揭露了一种电子装置及计算机存储介质。利用本发明，实现基于乘客用车请求的动态组客并规划出客运车辆的最佳线路，减少资源浪费，提高线路规划的效率。

Description

客运车辆的线路规划方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种客运车辆的线路规划方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
目前客运行业对车辆的配车基本采用人工调度配车的方法，预先配置固定线路、固定站点、固定时间的人车建制，司机需要固定时间出发、固定站点停车、固定路线行驶，当有距离站点较远的乘客需要乘车时无法乘坐车辆，或者，在车辆的，满载率较低时仍需要按照计划出行，从资源商来说是一种浪费，变相出现了很多车辆空跑的现象，大大增加了运输成本，造成客运系统的资源无法充分利用，乘客的利益收到损害。
随着人们出行请求日益增加，如何根据多个乘客的出行请求实现动态组客、生成客运车辆的最佳规划路线、防止资源浪费成为亟待解决的问题。
发明内容
鉴于以上内容，本发明提供一种客运车辆的线路规划方法、电子装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于快速根据乘客用车请求进行组客并规划出客运车辆的最佳线路，提高线路规划的效率，提高资源利用率。
为实现上述目的，本发明提供一种客运车辆的线路规划方法，该方法包括：
步骤S1，定时或实时从预设请求池中获取待处理用车请求，所述待处理用车请求包括请求参数；
步骤S2，基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，并将所述待处理用车请求写入与所述请求类型对应的请求列表中；
步骤S3，获取所述请求列表中的请求数量，将所述请求数量大于或等于第一预设阈值的请求列表作为待处理请求列表，基于所述待处理请求列表生成目标计算列表，调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合；
步骤S4，基于预设筛选规则及第一资源池中的资源，从所述线路规划集合中筛选出目标线路集合，并确定与所述目标线路集合对应的资源匹配结果；及
步骤S5，将所述资源匹配结果反馈至所述目标计算列表中各请求对应的客户端。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种电子装置，该装置包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的客运车辆的线路规划程序，所述客运车辆的线路规划程序被所述处理器执行时可实现如上所述客运车辆的线路规划方法中的任意步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括客运车辆的线路规划程序，所述客运车辆的线路规划程序被处理器执行时，可实现如上所述客运车辆的线路规划方法中的任意步骤。
本发明提出的客运车辆的线路规划方法、电子装置及计算机可读介质，实时或定时对请求池中的待处理用车请求进行分类并写入对应的请求列表中，当请求列表满足处理条件时，基于请求列表生成目标计算列表，并调用与目标请求列表对应的线路规划算法对所述目标计算列表进行分析计算，得到线路规划集合，在实际资源池中找出与所述线路规划集合匹配的匹配结果，并将匹配结果反馈至相应的客户端。1、当请求列表满足一定的条件时，生成目标计算列表对目标请求进行批量处理，可以提高用户用车请求的处理效率，从而提高线路规划的效率，提升用户体验；2、通过对请求池中的用车请求进行分类划分至不同类型的请求列表中，且不同类别的请求列表对应不同的线路规划算法，当批量处理用车请求时，调用与该用车请求的请求类别对应的算法进行处理，可充分利用算法的计算能力，提高线路规划的效率；3、通过利用路由记录表对算法状态、目标计算类别的特征标识等信息进行记录，并定时监控算法状态，可充分利用算法的计算能力，避免算法资源浪费；4、通过计算目标计算列表的特征标识，并将该特征标识与历史特征表示进行对比，可快速判断目标计算列表是否被计算过，防止请求重复处理，减少计算资源浪费；综上，利用本发明，可基于用户用车请求实现动态拼单及线路规划，减少资源浪费，提高线路规划的效率。
附图说明
图1为本发明客运车辆的线路规划方法较佳实施例的流程图；
图2为本发明线路规划系统较佳实施例的示意图；
图3为本发明电子装置较佳实施例的示意图；
图4为图3中客运车辆的线路规划程序的程序模块示意图。
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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种客运车辆的线路规划方法。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
参照图1所示，为本发明客运车辆的线路规划方法较佳实施例的流程图。
在本实施例中，该方法包括：步骤S1-步骤S5。
步骤S1，定时或实时从预设请求池中获取待处理用车请求，所述待处理用车请求包括请求参数。
以下以电子装置为执行主体，对本申请各实施例的内容进行说明。
上述请求池用于存储用户通过客户端提交的用车请求。
上述请求参数包括但不仅限于请求编号、出发时间、出发地、目的地、专车或拼车、即时使用或预约等信息。
在步骤S1之前，该方法还包括：
控制服务器接收用户通过客户端发出的用车请求，将所述用车请求写入所述请求池中。
上述客户端上安装有客户端APP或者客户端小程序。请求服务器接收到用车请求后，将用车请求写入到请求池中，供电子装置定时或实时(例如，每隔10分钟，或者，每当请求池中写入一个新的用车请求时)获取待处理用车请求并进行后续处理。
步骤S2，基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，并将所述待处理用车请求写入与所述请求类型对应的请求列表中。
为了便于后续对请求进行处理，在请求池中将请求按照预设请求类型对请求进行划分，并将其保存至相应请求类型对应的请求列表中。故在本实施例中，请求池中的请求以请求列表的形式保存，每个请求列表对应一种请求类型，可以理解的是，所述多个请求列表中可能存在内容为空的请求列表。
在本实施例中，所述基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，包括：
从所述待处理用车请求的请求参数中获取第一预设字段，根据预先确定的预设字段与请求类型的映射关系，确定所述待处理用车请求对应的请求类型。
例如，上述第一预设字段包括：出发地(例如，深圳)或者出发地对应的范围(例如，深圳市福田区)，出发地不同的请求基本不可能进行拼单组合。
再例如，上述第一预设字段还包括用车时间，用车时间不在同一天或者同一个时间段的请求也不可能进行拼单组合。
确定各待处理用车请求的请求类型后，分别将其写入各自对应的请求列表中。在请求列表中，请求按照时间先后顺序进行排序。
在实际应用过程中，请求类型是按照业务进行划分的，通过将不同的请求类型的待处理用车请求进行划分，有利于提高组单计算效率，提高系统计算性能。在实际操作过程中，请求类型的粒度划分可结合请求数量等实际情况进行调整。
步骤S3，获取所述请求列表中的请求数量，将所述请求数量大于或等于第一预设阈值的请求列表作为待处理请求列表，基于所述待处理请求列表生成目标计算列表，调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合。
在本实施例中，待获取请求数量的请求列表指的是上述待处理用车请求对应的请求列表，并非请求池中所有请求类型对应的请求列表。
当一个请求列表中请求数量超过第一预设阈值(例如，10)时，将请求列表中预设数量(例如，10个或10个以上)的排序靠前的请求作为目标请求，并基于预设数量的目标请求生成目标计算列表，然后调用算法对目标计算列表中的请求进行分析计算。需要说明的是，目标计算列表中目标请求的数量需结合上述第一预设阈值并根据实际情况进行调整。
本步骤的目的在于，通过批量处理请求，能有效地节省计算资源，提高计算效率。
在本实施例中，所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，包括：
a1.根据预设的请求类型与线路规划算法的映射关系，确定当前请求类型对应的目标线路规划算法；
a2.判断所述目标线路规划算法是否可用；
a3.当判断所述目标线路规划算法可用时，从预设算法仓中调用所述目标线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算。
在本实施例中，算法仓中包括多种线路规划算法，每种请求类型对应一种线路规划算法。
为了充分利用算法能力，同一种算法一次仅处理一个目标计算列表中的请求，因此需对算法可用性进行判断。在本实施例中，所述判断所述目标线路规划算法是否可用，包括：
从预设路由计算表中读取所述目标线路规划算法的算法状态，当所述算法状态为空闲时，判断所述目标线路规划算法当前可用，当目标算法状态为处理中时，判断所述目标算法当前不可用。
当判断所述目标线路规划算法可用并调用算法进行分析计算后，需在路由计算表中更新所述目标线路规划算法的算法状态(由空闲更新为处理中)，以在处理下一个目标计算列表时及时了解目标线路规划算法的算法状态。
为进一步提高处理效率，所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，还包括：
a4.当判断所述目标线路规划算法不可用时，从所述路由计算表中读取所述目标线路规划算法处于处理中状态的时间，当所述时间超过第二预设阈值时，更新所述目标线路规划算法的算法状态，并返回执行步骤a2。
例如，上述第二预设阈值为20分钟。假设当前目标计算列表为列表A，目标线路算法正在处理的目标计算列表为列表B，当目标线路算法当前不可用且处于处理中状态的时间超过20分钟，判断列表B计算失败，更新算法状态为空闲，并基于列表A重新判断目标线路算法是否可用并执行后续步骤。
上述实施例通过新增路由记录表，记录各目标计算列表的特征标识(即，历史特征标识)、调用算法、算法状态及时间等相关信息，可以有效管控算法调用时间和调用频率，充分利用算法能力，并保证了数据的有效性。
为了避免目标计算列表重复计算，在其他实施例中，在步骤a3之前还包括：
计算所述目标计算列表的特征标识，并将所述目标计算列表的特征标识与所述路由计算表中的历史特征标识进行比对；
当所述路由计算表中不存在一致的历史特征标识时，执行步骤a3；
并将所述目标计算列表对应的特征标识、请求类型、算法状态、算法处理时间存储至所述路由记录表中。
上述特征标识的计算算法可以但不仅限于MD5算法，上述特征标识可以是根据目标计算列表中各目标请求的请求编号计算出的MD5值。
需要说明的是，若目标计算列表的特征标识与路由记录表中的历史特征标识一致，说明其对应的目标计算列表已被计算过但未组单成功，无需重复计算，则等待下一组目标计算列表。
上述步骤中计算目标计算列表的特征标识的目的在于快速判断目标计算列表是否重复，避免因重复分析计算造成的计算资源浪费。
步骤S4，基于预设筛选规则及第一资源池中的资源，从所述线路规划集合中筛选出目标线路集合，并确定与所述目标线路集合对应的资源匹配结果。
其中，第一资源池为实际资源池，包括：实际在线的司机、可用的人车建制等。
在本实施例中，所述预设筛选规则包括：
获取所述第一资源池中司机的实时地理位置，根据所述线路规划集合中的出发站点，筛选出在所述线路规划集合中的出发站点预设范围内的可选司机；
根据所述第一资源池中人车建制信息获取所述可选司机对应的第一可选车辆及所述第一可选车辆的车型信息，从所述第一可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的车型数据匹配的第二可选车辆；
获取所述第二可选车辆的实际满载率，从所述第二可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的满载率匹配的第三可选车辆；及
根据所述第三可选车辆确定目标线路集合。
目标线路规划算法计算出结果为线路规划集合，根据线路规划集合中每条线路规划上的出发站点，寻找站点附近5公里范围内在线可用的司机(司机休息吃饭、请假、工作中都已排除)，筛选出司机之后，通过司机查询是否有可用的人车建制(司机和车辆的排班表)找到一条可用的人车建制来使用。当找到满足要求的人车建制不止一条时，为了尽量不浪费资源，取距离最近者或者车型最接近者或者满载率最接近者作为每一条目标线路的最终匹配结果。需要说明的是，目标线路集合中可能只包括一条目标线路，也可能包括两条或两条以上目标线路。在确定出目标线路集合后，分别确定每一条目标线路对应的人车建制，生成资源匹配结果。如果在匹配人车过程中，找不到司机、或者找不到人车匹配，均可算匹配派车失败。匹配派车成功之后生成任务，任务下发通知到相应的司机和订单中的乘客。
步骤S5，将所述资源匹配结果反馈至所述目标计算列表中各请求对应的客户端。
需要说明的是，对于同一个目标计算列表，可能部分请求能成功处理，另一部分的请求处理失败。向成功处理的请求对应的用户反馈资源匹配结果(匹配车辆、司机、时间、线路等)，向处理失败的请求对应的用户反馈匹配失败的信息。
乘客收到通知后，可根据实际情况选择支付，支付成功之后可根据线路规划进行行程安排。
需要说明的是，算法仓中各请求类型对应的线路规划算法是基于输入条件计算输出结果以规划出最优线路，在其他实施例中，所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合，包括：
b1.从所述目标计算列表中各请求的请求参数中获取第二预设字段，并从预设存储路径获取预先配置的模型参数条件；
b2.根据所述出发地/目的地确定出所述目标计算列表对应的满足所述模型参数条件中的第一预设条件的第一请求组合；
b3.分别计算所述第一请求组合中各组合中的不同出发地/目的地的地理距离，筛选出出发站点之间的地理距离满足所述模型参数条件中的第二预设条件的请求组合作为第二请求组合；
b4.分别计算所述第二请求组合中各请求组合的出发地的时间距离，筛选出出发时间与所述时间距离满足所述模型参数条件中的第三预设条件的请求组合作为第三请求组合；及
b5.分别计算每个第三请求组合的线路总运行时间，基于运行时间最小化原则剔除绕路的线路，并基于第二资源池中可用的资源，选择总运行时间最短的组合生成线路规划集合。
上述第二预设字段包括但不仅限于出发地、目的地、出发时间。上述模型参数条件包括：出发地/目的地数量阈值、请求组合中出发地/目的地之间的距离限制参数、请求组合中出发时间限制条件等。
上述第一预设条件包括：不同出发地/目的地的数量不超过第三预设阈值，例如，出发地/目的地的数量不超过2个。也就是说，上述第一请求组合中包括所有满足2个出发地/2个目的地的请求组合。
上述第一地理距离可利用现有的地图来确定，这里不作赘述。上述第二预设条件包括：不同出发地/目的地距离不超过距离限制参数，例如，不同出发地/目的地之间的距离不超过10km。也就是说，上述第二请求组合中包括所有满足不同出发地/目的地之间的距离不超过10km的请求组合。
假设目标请求1在O1预约出发时间为[t1,t2]，请求2在O2预约出发时间为[t1',t2']，O1和O2两个站点实际时间距离为Δt(0<Δt≤时间距离限制参数)，上述第三预设条件包括：(t1+t2)/2+Δt∈[t1',t2']。基于第三预设条件筛选出第三请求组合。
上述第二资源池为虚拟资源池。当第三请求组合中包括两个或两个以上的请求组合时，为了避免绕路，选择总运行时间最短的请求组合作为最终的线路规划集合。
电子装置在调用到当前请求类型对应的目标算法后，从预设存储路径(例如，预设接口，或者，数据库)获取预先配置的模型参数条件，包括：满座率、上车站数、下车站数、输出结果期限(即，算法处于处理中状态的时间限制)、出发地距离限制、目的地距离限制、缓冲时间、人车编制每天任务量、提供车型大小阈值范围等。
算法运算过程举例：
输入条件：请求订单集合、虚拟资源池、未满座的任务资源、站点之间距离、模型配置参数。
输出结果：线路集合(A-B-C-D)、当前线路订单集合、当前线路订单人数、当前线路集合对应站点集合、当前线路使用车型。
算法规则：
满足2个出发地2个目的地所有订单组合方案下的动态组客；
组合的线路中出发站点之间距离需小于距离限制参数的上限；
当O1和O2两个站点实际时间距离为Δt(0<Δt≤距离限制参数)时，假设请求1在O1预约出发时间为[t1,t2]，请求2在O2预约出发时间为[t1',t2']，如果(t1+t2)/2+Δt∈[t1',t2']，则在满足满载率且目的地不超过2个的的条件下，这两类请求可组合成一条线路；
遵循匹配线路总运行时间最小化原则来去掉绕路的线路。
按照后台车型的最小车型、最大车型和满载率进行组订单组合，订单组合完成后，通过站点、时间等查询虚拟资源池的车型剩余车辆，然后进行订单的切分组合，选择不同车型满足请求。
例如，O1、O2为出发站点，D1、D2为目的站点，类似如下：
请求：O1→D1，O1→D1，对应生成线路规划集合O1→D1；
请求：O1→D1，O1→D2，对应生成线路规划集合O1→D1→D2；
请求：O1→D1，O1→D2，对应生成线路规划集合O1→D1→D2；
请求：(O1→D1，O2→D1，O1→D2，O2→D2)或(O1→D1，O2→D2)或(O1→D1，O2→D1，O2→D2)或(O1→D1，O1→D2，O2→D2)，对应生成线路规划集合O1→O2→D1→D2。
上述实施例提出的客运车辆的线路规划方法，实时或定时对请求池中的待处理用车请求进行分类并写入对应的请求列表中，当请求列表满足处理条件时，基于请求列表生成目标计算列表，并调用与目标请求列表对应的线路规划算法对所述目标计算列表进行分析计算，得到线路规划集合，在实际资源池中找出与所述线路规划集合匹配的匹配结果，并将匹配结果反馈至相应的客户端。1、当请求列表满足一定的条件时，生成目标计算列表对目标请求进行批量处理，可以提高用户用车请求的处理效率，从而提高线路规划的效率，提升用户体验；2、通过对请求池中的用车请求进行分类划分至不同类型的请求列表中，且不同类别的请求列表对应不同的线路规划算法，当批量处理用车请求时，调用与该用车请求的请求类别对应的算法进行处理，可充分利用算法的计算能力，提高线路规划的效率；3、通过利用路由记录表对算法状态、目标计算类别的特征标识等信息进行记录，并定时监控算法状态，可充分利用算法的计算能力，避免算法资源浪费；4、通过计算目标计算列表的特征标识，并将该特征标识与历史特征表示进行对比，可快速判断目标计算列表是否被计算过，防止请求重复处理，减少计算资源浪费；综上，可基于乘客用车请求实现动态拼单组客并规划出客运车辆的最佳线路，减少资源浪费，提高线路规划的效率。
本发明还提出一种线路规划生成系统。参照图2所示，为本发明线路规划生成系统较佳实施例的示意图。
在本实施例中，所述线路规划生成系统1包括：电子装置2、服务器3及客户端4。所述客户端4为用户(乘客)使用的终端，所述客户端4上安装有客户端APP或者小程序，用户通过客户端APP或者小程序发出用车请求。所述服务器3用于接收用户通过客户端4发出的用车请求，并将用车请求写入请求池5中；所述电子装置2用于管理请求池5、调用算法对用车请求进行拼单并计算线路规划等，并得到最终匹配结果，将匹配结果反馈至客户端4。
本发明还提出一种电子装置2。参照图3所示，为本发明电子装置2较佳实施例的示意图。
在本实施例中，电子装置2可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有数据处理功能的终端设备，服务器可以是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器等。
该电子装置2包括存储器21、处理器22，及网络接口23。
其中，存储器21至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器21在一些实施例中可以是所述电子装置2的内部存储单元，例如该电子装置2的硬盘。
存储器21在另一些实施例中也可以是所述电子装置2的外部存储设备，例如该电子装置2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器21还可以既包括该电子装置2的内部存储单元也包括外部存储设备。
存储器21不仅可以用于存储安装于该电子装置2的应用软件及各类数据，例如客运车辆的线路规划程序10等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器22在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器21中存储的程序代码或处理数据，例如客运车辆的线路规划程序10等。
网络接口23可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子装置2与其他电子设备之间建立通信连接，例如，客户端(图中未示出)。
图3仅示出了具有组件21-23的电子装置2，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对电子装置2的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
可选地，该电子装置2还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。其中，显示器也可以称为显示屏或显示单元，用于显示在电子装置2中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
在图3所示的电子装置2实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器21中存储客运车辆的线路规划程序10的程序代码，处理器22执行客运车辆的线路规划程序10的程序代码时，实现如下步骤：
获取步骤，定时或实时从预设请求池5中获取待处理用车请求，所述待处理用车请求包括请求参数。
上述请求池5用于存储用户通过客户端提交的用车请求。
上述请求参数包括但不仅限于请求编号、出发时间、出发地、目的地、专车或拼车、即时使用或预约等信息。
在其他实施例中，处理器22执行客运车辆的线路规划程序10的程序代码时，在获取步骤之前，还实现如下步骤：
控制服务器3接收用户通过客户端4发出的用车请求，将所述用车请求写入所述请求池5中。
上述客户端上安装有客户端APP或者客户端小程序。服务器3接收到用车请求后，将用车请求写入到请求池5中，供电子装置2定时或实时(例如，每隔10分钟，或者，每当请求池5中写入一个新的请求时)获取待处理用车请求并进行后续处理。
分类步骤，基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，并将所述待处理用车请求写入与所述请求类型对应的请求列表中。
为了便于后续对请求进行处理，在请求池5中将请求按照预设请求类型对请求进行划分，并将其保存至相应请求类型对应的请求列表中。故在本实施例中，请求池5中的请求以请求列表的形式保存，每个请求列表对应一种请求类型，可以理解的是，所述多个请求列表中可能存在内容为空的请求列表。
在本实施例中，所述基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，包括：
从所述待处理用车请求的请求参数中获取第一预设字段，根据预先确定的预设字段与请求类型的映射关系，确定所述待处理用车请求对应的请求类型。
例如，上述第一预设字段包括：出发地(例如，深圳)或者出发地对应的范围(例如，深圳市福田区)，出发地不同的请求基本不可能进行拼单组合。
再例如，上述第一预设字段还包括用车时间，用车时间不在同一天或者同一个时间段的请求也不可能进行拼单组合。
确定各待处理用车请求的请求类型后，分别将其写入各自对应的请求列表中。在请求列表中，请求按照时间先后顺序进行排序。
在实际应用过程中，请求类型是按照业务进行划分的，通过将不同的请求类型的待处理用车请求进行划分，有利于提高组单计算效率，提高系统计算性能。在实际操作过程中，请求类型的粒度划分可结合请求数量等实际情况进行调整。
分析步骤，获取所述请求列表中的请求数量，将所述请求数量大于或等于第一预设阈值的请求列表作为待处理请求列表，基于所述待处理请求列表生成目标计算列表，调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合。
在本实施例中，待获取请求数量的请求列表指的是上述待处理用车请求对应的请求列表，并非请求池5中所有请求类型对应的请求列表。
当一个请求列表中请求数量超过第一预设阈值(例如，10)时，将请求列表中预设数量(例如，10个或10个以上)的排序靠前的请求作为目标请求，并基于预设数量的目标请求生成目标计算列表，然后调用算法对目标计算列表中的请求进行分析计算。需要说明的是，目标计算列表中目标请求的数量需结合上述第一预设阈值并根据实际情况进行调整。
本步骤的目的在于，通过批量处理请求，能有效地节省计算资源，提高计算效率。
在本实施例中，所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，包括：
a1.根据预设的请求类型与线路规划算法的映射关系，确定当前请求类型对应的目标线路规划算法；
a2.判断所述目标线路规划算法是否可用；
a3.当判断所述目标线路规划算法可用时，从预设算法仓中调用所述目标线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算。
在本实施例中，算法仓中包括多种线路规划算法，每种请求类型对应一种线路规划算法。
为了充分利用算法能力，同一种算法一次仅处理一个目标计算列表中的请求，因此需对算法可用性进行判断。在本实施例中，所述判断所述目标线路规划算法是否可用，包括：
从预设路由计算表中读取所述目标线路规划算法的算法状态(算法状态包括两种：处理中或者空闲)，当所述算法状态为空闲时，判断所述目标线路规划算法当前可用，当目标算法状态为处理中时，判断所述目标算法当前不可用。
当判断所述目标线路规划算法可用并调用算法进行分析计算后，需在路由计算表中更新所述目标线路规划算法的算法状态(由空闲更新为处理中)，以在处理下一个目标计算列表时及时了解目标线路规划算法的算法状态。
为进一步提高处理效率,所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，还包括：
a4.当判断所述目标线路规划算法不可用时，从所述路由计算表中读取所述目标线路规划算法处于处理中状态的时间，当所述时间超过第二预设阈值时，更新所述目标线路规划算法的算法状态，并返回执行步骤a2。
例如，上述第二预设阈值为20分钟。假设当前目标计算列表为列表A，目标线路算法正在处理的目标计算列表为列表B，当目标线路算法当前不可用且处于处理中状态的时间超过20分钟，判断列表B计算失败，更新算法状态为空闲，并基于列表A重新判断目标线路算法是否可用并执行后续步骤。
上述实施例通过新增路由记录表，记录各目标计算列表的特征标识(即，历史特征标识)、调用算法、算法状态及时间等相关信息，可以有效管控算法调用时间和调用频率，充分利用算法能力，并保证了数据的有效性。
为了避免目标计算列表重复计算，在其他实施例中，在步骤a3之前还包括：
计算所述目标计算列表的特征标识，并将所述目标计算列表的特征标识与所述路由计算表中的历史特征标识进行比对；
当所述路由计算表中不存在一致的历史特征标识时，执行步骤a3；
并将所述目标计算列表对应的特征标识、请求类型、算法状态、算法处理时间存储至所述路由记录表中。
上述特征标识的计算算法可以但不仅限于MD5算法，上述特征标识可以是根据目标计算列表中各目标请求的请求编号计算出的MD5值。
需要说明的是，若目标计算列表的特征标识与路由记录表中的历史特征标识一致，说明其对应的目标计算列表已被计算过但未组单成功，无需重复计算，则等待下一组目标计算列表。
上述步骤中计算目标计算列表的特征标识的目的在于快速判断目标计算列表是否重复，避免因重复分析计算造成的计算资源浪费。
匹配步骤，基于预设筛选规则及第一资源池中的资源，从所述线路规划集合中筛选出目标线路集合，并确定与所述目标线路集合对应的资源匹配结果。
其中，第一资源池为实际资源池，包括：实际在线的司机、可用的人车建制等。
在本实施例中，所述预设筛选规则包括：
获取所述第一资源池中司机的实时地理位置，根据所述线路规划集合中的出发站点，筛选出在所述线路规划集合中的出发站点预设范围内的可选司机；
根据所述第一资源池中人车建制信息获取所述可选司机对应的第一可选车辆及所述第一可选车辆的车型信息，从所述第一可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的车型数据匹配的第二可选车辆；
获取所述第二可选车辆的实际满载率，从所述第二可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的满载率匹配的第三可选车辆；及
根据所述第三可选车辆确定目标线路集合。
目标线路规划算法计算出结果为线路规划集合，根据线路规划集合中每条线路规划上的出发站点，寻找站点附近5公里范围内在线可用的司机(司机休息吃饭、请假、工作中都已排除)，筛选出司机之后，通过司机查询是否有可用的人车建制(司机和车辆的排班表)找到一条可用的人车建制来使用。当找到满足要求的人车建制不止一条时，为了尽量不浪费资源，取距离最近者或者车型最接近者或者满载率最接近者作为每一条目标线路的最终匹配结果。需要说明的是，目标线路集合中可能只包括一条目标线路，也可能包括两条或两条以上目标线路。在确定出目标线路集合后，分别确定每一条目标线路对应的人车建制，生成资源匹配结果。如果在匹配人车过程中，找不到司机、或者找不到人车匹配，均可算匹配派车失败。匹配派车成功之后生成任务，任务下发通知到相应的司机和订单中的乘客。
反馈步骤，将所述资源匹配结果反馈至所述目标计算列表中各请求对应的客户端。
需要说明的是，对于同一个目标计算列表，可能部分请求能成功处理，另一部分的请求处理失败。向成功处理的请求对应的用户反馈资源匹配结果(匹配车辆、司机、时间、线路等)，向处理失败的请求对应的用户反馈匹配失败的信息。
乘客收到通知后，可根据实际情况选择支付，支付成功之后可根据线路规划进行行程安排。
需要说明的是，算法仓中各请求类型对应的线路规划算法是基于输入条件计算输出结果以规划出最优线路，在其他实施例中，上述“调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合，包括：
b1.从所述目标计算列表中各请求的请求参数中获取第二预设字段，并从预设存储路径获取预先配置的模型参数条件；
b2.根据所述出发地/目的地确定出所述目标计算列表对应的满足所述模型参数条件中的第一预设条件的第一请求组合；
b3.分别计算所述第一请求组合中各组合中的不同出发地/目的地的地理距离，筛选出出发站点之间的地理距离满足所述模型参数条件中的第二预设条件的请求组合作为第二请求组合；
b4.分别计算所述第二请求组合中各请求组合的出发地的时间距离，筛选出出发时间与所述时间距离满足所述模型参数条件中的第三预设条件的请求组合作为第三请求组合；及
b5.分别计算每个第三请求组合的线路总运行时间，基于运行时间最小化原则剔除绕路的线路，并基于第二资源池中可用的资源，选择总运行时间最短的组合生成线路规划集合。
上述第二预设字段包括但不仅限于出发地、目的地、出发时间。上述模型参数条件包括：出发地/目的地数量阈值、请求组合中出发地/目的地之间的距离限制参数、请求组合中出发时间限制条件等。
上述第一预设条件包括：不同出发地/目的地的数量不超过第三预设阈值，例如，出发地/目的地的数量不超过2个。也就是说，上述第一请求组合中包括所有满足2个出发地/2个目的地的请求组合。
上述第一地理距离可利用现有的地图来确定，这里不作赘述。上述第二预设条件包括：不同出发地/目的地距离不超过距离限制参数，例如，不同出发地/目的地之间的距离不超过10km。也就是说，上述第二请求组合中包括所有满足不同出发地/目的地之间的距离不超过10km的请求组合。
假设目标请求1在O1预约出发时间为[t1,t2]，请求2在O2预约出发时间为[t1',t2']，O1和O2两个站点实际时间距离为Δt(0<Δt≤时间距离限制参数)，上述第三预设条件包括：(t1+t2)/2+Δt∈[t1',t2']。基于第三预设条件筛选出第三请求组合。
上述第二资源池为虚拟资源池。当第三请求组合中包括两个或两个以上的请求组合时，为了避免绕路，选择总运行时间最短的请求组合作为最终的线路规划集合。
电子装置2在调用到当前请求类型对应的目标算法后，从预设存储路径(例如，预设接口，或者，数据库)获取预先配置的模型参数条件，包括：满座率、上车站数、下车站数、输出结果期限(即，算法处于处理中状态的时间限制)、出发地距离限制、目的地距离限制、缓冲时间、人车编制每天任务量、提供车型大小阈值范围等。
上述实施例提出的电子装置2，实时或定时对请求池5中的待处理用车请求进行分类并写入对应的请求列表中，当请求列表满足处理条件时，基于请求列表生成目标计算列表，并调用与目标请求列表对应的线路规划算法对所述目标计算列表进行分析计算，得到线路规划集合，在实际资源池中找出与所述线路规划集合匹配的匹配结果，并将匹配结果反馈至相应的客户端4。1、当请求列表满足一定的条件时，生成目标计算列表对目标请求进行批量处理，可以提高用户用车请求的处理效率，从而提高线路规划的效率，提升用户体验；2、通过对请求池中的用车请求进行分类划分至不同类型的请求列表中，且不同类别的请求列表对应不同的线路规划算法，当批量处理用车请求时，调用与该用车请求的请求类别对应的算法进行处理，可充分利用算法的计算能力，提高线路规划的效率；3、通过利用路由记录表对算法状态、目标计算类别的特征标识等信息进行记录，并定时监控算法状态，可充分利用算法的计算能力，避免算法资源浪费；4、通过计算目标计算列表的特征标识，并将该特征标识与历史特征表示进行对比，可快速判断目标计算列表是否被计算过，防止请求重复处理，减少计算资源浪费；综上，利用本发明，可基于乘客用车请求实现动态拼单组客并规划出客运车辆的最佳线路，减少资源浪费，提高线路规划的效率。
可选地，在其他的实施例中，客运车辆的线路规划程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器21中，并由一个或多个处理器22所执行，以完成本发明，本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
例如，参照图4所示，为图3中客运车辆的线路规划程序10的程序模块示意图，该实施例中，客运车辆的线路规划程序10可以被分割为模块110-150，所述模块110-150所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
获取模块110，用于定时或实时从预设请求池5中获取待处理用车请求，所述待处理用车请求包括请求参数；
分类模块120，用于基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，并将所述待处理用车请求写入与所述请求类型对应的请求列表中；
分析模块130，用于获取所述请求列表中的请求数量，将所述请求数量大于或等于第一预设阈值的请求列表作为待处理请求列表，基于所述待处理请求列表生成目标计算列表，调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合；
匹配模块140，用于基于预设筛选规则及第一资源池中的资源，从所述线路规划集合中筛选出目标线路集合，并确定与所述目标线路集合对应的资源匹配结果；及
反馈模块150，用于将所述资源匹配结果反馈至所述目标计算列表中各请求对应的客户端4。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括客运车辆的线路规划程序10，所述客运车辆的线路规划程序10被处理器执行时实现如上所述的客运车辆的线路规划方法中的任意步骤，在此不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种客运车辆的线路规划方法，适用于电子装置，其特征在于，该方法包括：
步骤S1，定时或实时从预设请求池中获取用户通过客户端发出的待处理用车请求，所述待处理用车请求包括请求参数；
步骤S2，基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，并将所述待处理用车请求写入与所述请求类型对应的请求列表中；
步骤S3，获取所述请求列表中的请求数量，将所述请求数量大于或等于第一预设阈值的请求列表作为待处理请求列表，基于所述待处理请求列表生成目标计算列表，调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合；
步骤S4，基于预设筛选规则及第一资源池中的资源，从所述线路规划集合中筛选出目标线路集合，并确定与所述目标线路集合对应的资源匹配结果，其中，第一资源池为实际资源池，包括实际在线的司机、可用的人车建制；及
步骤S5，将所述资源匹配结果反馈至所述目标计算列表中各请求对应的客户端；
其中，所述基于预设分类规则及所述请求参数确定所述待处理用车请求的请求类型，包括：从所述待处理用车请求的请求参数中获取第一预设字段，根据预先确定的预设字段与请求类型的映射关系，确定所述待处理用车请求对应的请求类型；
所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，包括：a1.根据预设的请求类型与线路规划算法的映射关系，确定当前请求类型对应的目标线路规划算法；a2.判断所述目标线路规划算法是否可用；a3.当判断所述目标线路规划算法可用时，从预设算法仓中调用所述目标线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算；
所述判断所述目标线路规划算法是否可用，包括：从预设路由计算表中读取所述目标线路规划算法的算法状态，当所述算法状态为空闲时，判断所述目标线路规划算法当前可用，当目标算法状态为处理中时，判断所述目标算法当前不可用；
所述预设筛选规则包括：获取所述第一资源池中司机的实时地理位置，根据所述线路规划集合中的出发站点，筛选出在所述线路规划集合中的出发站点预设范围内的可选司机；根据所述第一资源池中人车建制信息获取所述可选司机对应的第一可选车辆及所述第一可选车辆的车型信息，从所述第一可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的车型数据匹配的第二可选车辆；获取所述第二可选车辆的实际满载率，从所述第二可选车辆中筛选出与所述线路规划集合中的满载率匹配的第三可选车辆；及根据所述第三可选车辆确定目标线路集合；
所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，得到与所述目标计算列表对应的线路规划集合，包括：b1.从所述目标计算列表中各请求的请求参数中获取第二预设字段，并从预设存储路径获取预先配置的模型参数条件；b2.根据出发地/目的地确定出所述目标计算列表对应的满足所述模型参数条件中的第一预设条件的第一请求组合；b3.分别计算所述第一请求组合中各组合中的不同出发地/目的地的地理距离，筛选出出发站点之间的地理距离满足所述模型参数条件中的第二预设条件的请求组合作为第二请求组合；b4.分别计算所述第二请求组合中各请求组合的出发地的时间距离，筛选出出发时间与所述时间距离满足所述模型参数条件中的第三预设条件的请求组合作为第三请求组合；及b5.分别计算每个第三请求组合的线路总运行时间，基于运行时间最小化原则剔除绕路的线路，并基于第二资源池中可用的资源，选择总运行时间最短的组合生成线路规划集合。
2.根据权利要求1所述的客运车辆的线路规划方法，其特征在于，所述调用预设线路规划算法对所述目标计算列表中的请求进行分析计算，还包括：
a4.当判断所述目标线路规划算法不可用时，从所述路由计算表中读取所述目标线路规划算法处于处理中状态的时间，当所述时间超过第二预设阈值时，更新所述目标线路规划算法的算法状态，并返回执行步骤a2。
3.根据权利要求2所述的客运车辆的线路规划方法，其特征在于，在步骤a3之前还包括：
计算所述目标计算列表的特征标识，并将所述目标计算列表的特征标识与所述路由计算表中的历史特征标识进行比对；
当所述路由计算表中不存在一致的历史特征标识时，执行步骤a3；
并将所述目标计算列表对应的特征标识、请求类型、算法状态、算法处理时间存储至所述路由记录表中。
4.一种电子装置，其特征在于，该装置包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的客运车辆的线路规划程序，所述客运车辆的线路规划程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至3中任意一项所述的客运车辆的线路规划方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括客运车辆的线路规划程序，所述客运车辆的线路规划程序被处理器执行时，实现如权利要求1至3中任意一项所述的客运车辆的线路规划方法。
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