CN112561371B - 一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112561371B CN112561371B CN202011536219.5A CN202011536219A CN112561371B CN 112561371 B CN112561371 B CN 112561371B CN 202011536219 A CN202011536219 A CN 202011536219A CN 112561371 B CN112561371 B CN 112561371B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scheduling scheme
- sub
- execution object
- server node
- scheduling
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 182
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 29
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 230000000763 evoking effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 19
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 6
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N platinum Chemical compound [Pt] BASFCYQUMIYNBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- SQKUFYLUXROIFM-UHFFFAOYSA-N 2-[2-[carboxymethyl-[[3-hydroxy-2-methyl-5-(phosphonooxymethyl)pyridin-4-yl]methyl]amino]ethyl-[[3-hydroxy-2-methyl-5-(phosphonooxymethyl)pyridin-4-yl]methyl]amino]acetic acid Chemical compound CC1=NC=C(COP(O)(O)=O)C(CN(CCN(CC(O)=O)CC=2C(=C(C)N=CC=2COP(O)(O)=O)O)CC(O)=O)=C1O SQKUFYLUXROIFM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910000906 Bronze Inorganic materials 0.000 description 1
- 108010001267 Protein Subunits Proteins 0.000 description 1
- BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N Silver Chemical compound [Ag] BQCADISMDOOEFD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000010974 bronze Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- KUNSUQLRTQLHQQ-UHFFFAOYSA-N copper tin Chemical compound [Cu].[Sn] KUNSUQLRTQLHQQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012946 outsourcing Methods 0.000 description 1
- 229910052697 platinum Inorganic materials 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 229910052709 silver Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004332 silver Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000003245 working 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
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0633—Lists, e.g. purchase orders, compilation or processing
- G06Q30/0635—Processing of requisition or of purchase orders
-
- 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)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过获取订单数据和执行对象信息，创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间‑空间成本信息，实现了多个调度方案的同时确定，从而避免陷入局部最优方案；并基于各子进程确定的调度方案的时间‑空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案，实现了根据订单数据和执行对象信息确定最佳调度方案，从而实现实时、动态地确定调度方案，并且，本发明的实施例可以同时满足时间和空间的双重调度要求。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信息技术领域，尤其涉及一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
网约车调度、外卖配送或租车取送等平台新兴领域，面临着动态取送问题(Dynamic Pickup and Delivery Problem,DPDP)，这类问题具有大规模、强实时、强动态特征。如凹凸租车平台，调度过程还往往需要遵守多重的业务约束，并允许要约在中途解除和变更。且有别于业界或派单量或派单成本的单目标追求，凹凸平台派单时即有来自于企业经营成本的压力，如需要单个派单员单量尽量高，又同时要对派单员有较好人文的关怀以提高员工满意度，如不希望工作时间高强度的一直在路上奔波，这需要同时考虑派单的时间成本和在途空间成本两个目标。高实时、强动态、多禁忌、多目标等要求都给现有的动态取送调度算法带来了很大挑战，现有调度方法的不能比较好的满足实时调整要求，且不能在满足业务约束条件下同时满足和提高调度经营在时间和空间上的双重要求。
发明内容
本发明提供一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质，以实现根据订单数据和执行对象确定最佳调度方案，从而实现实时、动态地确定调度方案，同时，满足时间和空间的双重调度要求。
第一方面，本发明实施例提供了一种调度确定方法，该方法包括：
获取订单数据和执行对象信息；
创建至少两个子进程，每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定所述调度方案的时间-空间成本信息；
基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
第二方面，本发明实施例还提供了一种调度确定装置，配置于从服务器节点，该装置包括：
获取模块，用于获取订单数据和执行对象信息；
确定模块，用于创建至少两个子进程，每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定所述调度方案的时间-空间成本信息；
筛选模块，用于基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例提供的调度确定方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例提供的调度确定方法。
上述发明中的实施例具有如下优点或有益效果：
通过获取订单数据和执行对象信息，创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息，实现了多个调度方案的同时确定，从而避免陷入局部最优方案；并基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案，实现了根据订单数据和执行对象信息确定最佳调度方案，从而实现实时、动态地确定调度方案，并且，本发明的实施例可以同时满足时间和空间的双重调度要求。
附图说明
为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的一种调度确定方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一所提供的一种主进程和子进程的交互示意图；
图3为本发明实施例二所提供的一种调度确定方法的流程示意图；
图4为本发明实施例二所提供的一种调度确定方法的流程图；
图5为本发明实施例三所提供的一种调度确定装置的结构示意图；
图6为本发明实施例四所提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种调度确定方法的流程示意图，本实施例可适用于根据订单数据和执行对象信息确定最优目标调度方案的情形，该方法可以由调度确定装置来执行，该装置可以由硬件和/或软件来实现，该方法具体包括如下步骤：
S110、获取订单数据和执行对象信息。
其中，订单数据指各目标客户向商家平台发出的定制内容信息，可以包括目标客户信息、物品信息或服务信息等。示例性的，订单可以是用户向凹凸租车平台发起的租车信息；还可以是用户向外卖平台发起的外卖信息。在本实施例中，订单以用户向凹凸租车平台发起的租车信息为例。订单数据包括指定的车辆信息、指定的取送车时间和指定的取送车位置，订单数据还可以包括用户的个人信息、订单金额和下单时间等信息。
执行对象指根据所述订单数据为目标客户服务的工作人员。在本实施例中，执行对象为凹凸租车平台的车管家，根据目标客户的订单数据为目标客户取送车，以在目标客户指定的送车时间内，将符合指定的车辆信息的车辆送达至指定的送车位置；或者，在目标客户指定的取车时间内，将用户指定的取车位置的指定车辆取走。执行对象信息包括执行对象的工作时间、执行对象的类别和执行对象的等级中的至少一种。执行对象的类别可以理解为执行对象的工作性质，如全职、兼职或外包等。执行对象的等级可以理解为执行对象的评级，示例性的，执行对象的等级可以是青铜(低级)、白银(较低级)、黄金(中级)、铂金(高级)和大师(较高级)等，本申请对执行对象的等级的划分不作限定。
具体的，本实施例中的订单数据和执行对象信息包括预设时间段内的历史订单数据和对应的执行对象信息(例如三个月内的历史订单数据和执行对象信息)，以及当前时间段内的订单数据和执行对象信息，如20分钟内变更的订单数据和执行对象信息。其中，变更的订单数据指新增和取消的订单数据，变更的执行对象信息指新增和取消的执行对象信息，以及更改工作时间、类别或等级的执行对象信息。
S120、创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息。
其中，至少两个子进程由主进程创建，各个子进程用于基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，各个子进程所确定的调度方案可以不同，避免只由一个进程确定调度方案时，产生了局部最优调度方案。在本实施例中，通过创建多个子进程，得到多种调度方案，避免最终确定的调度方案为局部最优方案，从而得到更精确的调度方案。
调度方案指为至少一个订单数据分配执行对象的方案。示例性的，调度方案可以是调度车管家a服务订单B之后，再服务订单C的方案，即车管家a在13:00为订单B的目标客户送车，在15:00为订单C的目标客户送车，a-B-C。具体的，各个子进程在基于订单数据和执行对象信息确定调度方案时，基于预设时间段内的历史订单数据和对应的执行对象信息，以及当前时间段内的执行对象信息，确定当前时间段内的订单数据对应的调度方案。可以理解的是，预设时间段内的历史订单数据和对应的执行对象信息中包含有各历史订单数据对应的调度方案，即历史调度方案，子进程可以基于当前时间段内的各订单数据与各历史订单数据的相似度，确定出对应的调度方案。
示例性的，上述示例中的订单数据B和订单数据C为历史订单数据，历史调度方案为a-B-C，变更的订单数据有订单数据D和订单数据E，订单数据D中目标客户指定的取车时间为2020/11/27/13:10，订单数据E中目标客户指定的取车时间为2020/11/27/15:10,由于D、E的相似度与B、C的相似度很高，因此，子进程可以根据历史执行对象信息和变更的执行对象信息，确定与a相似度较高的车管家来服务订单数据D和订单数据E，从而得到调度方案。
调度方案的时间-空间成本信息指调度的执行对象在服务至少两个订单时花费的时间和空间成本的信息，可以理解为用于评估调度方案的指标。其中，时间成本指执行对象服务至少两个订单之间产生的空隙时长，或服务一个订单时当前时间与该订单的指定取送时间的空隙时长；空间成本指执行对象服务至少两个订单时两个订单的指定取送位置之间的路程距离，或服务一个订单时当前位置与指定取送位置之间的路程距离。调度方案的时间成本越少，则执行对象在设定时间内服务的订单数量越高，商家平台经营的成本也越低；调度方案的空间成本越少，则执行对象在服务各订单时行驶的路径越短，即执行对象的工作强度越低。
示例性的，上述示例中的调度方案a-B-C，B与C的指定取送位置之间的路程距离为10km，从B的指定取送位置到达C的指定取送位置的时间为0.5h，则时间-空间成本信息为1.5h-10km。
在本实施例中，时间-空间成本信息还可以是时间成本和空间成本的加权信息，也可以是分别对时间成本的等级和空间成本的等级进行划分，各个等级具备对应的分值，将时间成本对应的等级分值与空间成本对应的等级分值相加，从而确定出时间-空间成本信息。可以理解的是，调度方案的时间-空间成本越小，则调度方案越符合时间和空间的调度要求。
可选的，所述每一个所述子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，包括：基于每一个所述子进程确定订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案；基于执行对象信息确定约束条件，根据约束条件和时间-空间成本最小化原则对至少两个初始调度方案进行筛选，确定子进程的调度方案。
其中，初始调度方案可以理解为各子进程确定的候选调度方案。初始调度方案可以根据历史订单数据对应的调度方案确定。在本实施例中，约束条件可以理解为针对执行对象信息的业务约束逻辑条件。示例性的，约束条件可以是规定某执行对象只能服务指定取送位置在北京朝阳区的订单数据；也可以是规定某种指定车辆信息的订单数据只能由个别执行对象服务，如跑车的订单数据只能由高等级的执行对象服务，货车的订单数据只能由具备B2驾驶证的执行对象服务等。
具体的，时间-空间成本最小化原则可以通过NSGA-Ⅱ(Non dominated sortinggenetic algorithm-Ⅱ，多目标遗传算法)实现。多目标遗传算法可以通过交叉、变异和选择的过程，得到时间成本和空间成本最优的当前调度方案。多目标遗传算法通过随机选择的父代，对子代基因进行随机交叉和随机变异，从而形成新的种群，在种群中利用适应度函数对种群个体进行排序，选择出适应度好的个体进行下一代迭代，进而确定出最优的当前调度方案。在本实施例中，多目标遗传算法在交叉的过程中需要遵守约束条件，即业务约束逻辑条件。
在本实施例中，在每一个子进程中通过对多个初始调度方案进行基于约束条件和时间-空间成本最小化原则的筛选，确定每一个子进程对应的调度方案，实现了得到时间-空间成本最小的调度方案，从而在减少商家平台的经营成本的同时，也减少了执行对象的工作强度，实现了根据时间和空间的双重调度需求确定调度方案。
可选的，所述基于每一个子进程确定订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案，包括：每一个子进程获取订单数据和执行对象信息对应的数据网络，其中，数据网络包括各订单节点和执行对象节点；基于每一个子进程对应的搜索起点对数据网络进行游走，得到至少两个初始调度方案。
其中，数据网络是由历史订单数据和对应的执行对象信息构建的。具体的，数据网络由主进程构建，并同步至各个子进程。数据网络可以包括Networkx网络，具体的，Networkx网络的订单节点为历史订单数据，执行对象节点为历史执行对象信息，Networkx网络的节点连接线为历史调度方案中的历史订单数据和对应的执行对象信息的连接线。示例性的，调度方案为a-B-C，则在Networkx网络中，节点a与节点B连接，节点B与节点C连接。
需要说明的是，Networkx网络中的节点连接线均为时间-空间成本较小的历史调度方案对应的连接线，因此，数据网络还可以包括备选边数据。备选边数据是由时间-空间成本大于预设成本阈值的历史调度方案确定。具体的，备选边数据用于作为Networkx网络的备选对象，存储时间-空间成本较大的历史调度方案对应的连接线，以在子进程无法基于Networkx网络得到初始调度方案时，可以从备选边数据中得到初始调度方案。子进程在对数据网络进行游走时，优先在Networkx网络中游走，在得到至少两个初始调度方案时，无需再对备选边数据进行游走，在无法得到初始调度方案时，对备选边数据进行游走，从而将对应的备选边数据作为初始调度方案。
其中，各子进程可以基于禁忌搜索算法对数据网络进行游走。其中，禁忌搜索算法采用禁忌表存储局部最优调度方案，对已经进行的优化过程进行记录和选择，指导下一步的搜索方向，选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动，从而实现深度广度地遍历游走数据网络，确定至少两个初始调度方案。具体的，各子进程在游走的过程中，对应的搜索起点是由各执行对象随机排序生成的。因此，各子进程对应的搜索起点基本不同，从而可以增加各子进程确定的初始调度方案的丰富度，避免陷入局部最优调度方案。
需要说明的是，各子进程在对数据网络进行游走的过程中，可以根据业务制定规则进行游走，比如，优先对等级高的执行对象进行游走；或者，优先对全职的执行对象进行游走，再对兼职的执行对象进行游走，最后对外包的执行对象进行游走；或者，根据执行对象的绩效评级的优先级依次对各执行对象进行游走。
在本实施例中，通过每一个子进程获取订单数据和执行对象信息对应的数据网络，并基于每一个子进程对应的搜索起点对数据网络进行游走，得到至少两个初始调度方案，实现丰富各子进程的初始调度方案，避免陷入局部最优调度方案。
可选的，每一个子进程在基于对应的搜索起点对数据网络进行游走时，通过主进程进行精英个体迁移和最优解广播，以保证某些优良的调度方案在进化过程中不会被丢弃，从而提高了初始调度方案的精度。在每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案之前，由主进程从ECR(Amazon Elastic Container Registry，亚马逊弹性容器注册)镜像仓库中同步docker image(docker镜像)，即获取确定调度方案的算法流程、底层算法包、语言环境和逻辑等，并唤起各子进程，进入调度方案的确定。
在一种实施方式中，主进程和子进程的交互过程如图2所示，其中：(1)主进程获取确定调度方案的docker image；(2)主进程构建Networkx网络，并将Networkx网络同步至各子进程；(3)各子进程获取Networkx网络；(4)各子进程基于禁忌搜索算法，并基于对应的搜索起点对Networkx网络进行游走，得到至少两个初始调度方案；(5)各子进程基于业务约束逻辑条件和NSGA-Ⅱ对至少两个初始调度方案进行交叉、变异和选择；(6)各子进程通过主进程进行精英个体迁移和最优解广播，以使各子进程得到当前最优调度方案，作为子进程的调度方案。
可选的，所述确定调度方案的时间-空间成本信息，包括：获取各调度方案的时间成本信息和空间成本信息，基于时间成本信息和空间成本信息的权重信息确定调度方案的时间-空间成本信息。
其中，时间成本指执行对象服务至少两个订单之间产生的空隙时长，或服务一个订单时当前时间与该订单的指定取送时间的空隙时长，空隙时长越少，则商家平台经营的成本越低。空间成本指执行对象服务至少两个订单时指定取送位置之间的路程距离，或服务一个订单时当前位置与指定取送位置之间的路程距离，距离越短，则执行对象的工作强度越低。权重信息表征时间成本信息和空间成本信息分别在时间-空间成本信息中的权重比例。示例性的，时间成本信息和空间成本信息的权重信息分别为0.6、0.4，时间-空间成本信息＝0.6×时间成本信息+0.4×空间成本信息，或，时间-空间成本信息＝时间成本信息0.6+空间成本信息0.4。本申请对时间-空间成本信息的具体计算方式不进行限定。
在本实施例中，获取各调度方案的时间成本信息和空间成本信息，基于时间成本信息和空间成本信息的权重信息确定调度方案的时间-空间成本信息，从而确定出各子进程的调度方案的成本信息，便于评估各子进程生成的调度方案。
S130、基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
其中，目标调度方案可以理解为各子进程中时间-空间成本最少的调度方案，即同时满足时间和空间双重调度要求的方案。在本实施例中，各子进程将对应的调度方案发送至主进程，以使主进程通过比对确定出成本最优的调度方案作为目标调度方案。可以理解的是，目标调度方案可能并非数据网络中时间成本最低或空间成本最低的调度方案，由于本申请的目的在于同时满足时间和成本的调度要求，因此，本申请得到的目标调度方案是综合考虑时间成本和空间成本的最佳调度方案。
本实施例的技术方案，通过获取订单数据和执行对象信息，创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息，实现了多个调度方案的同时确定，从而避免陷入局部最优方案；并基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案，实现了根据订单数据和执行对象信息确定最佳调度方案，从而实现实时、动态地确定调度方案，并且，本发明的实施例可以同时满足时间和空间的双重调度要求。
可选的，所述至少两个子进程由主服务器节点创建；或者，所述至少两个子进程由与主服务器节点关联的从服务器节点创建。
其中，至少两个子进程可以是由主服务器节点创建的，即由主服务器节点实现调取方案的确定。至少两个子进程也可以是由从服务器节点创建的，此时，主服务器节点可以理解为任务派发者，从服务器节点中创建主进程和多个子进程，用于执行主服务器节点派发的任务。也就是说，主服务器节点将确定调度方案这一任务分解为若干个语义等同的子任务，交由从服务器节点中的子进程并行执行，以提升计算的可靠性和计算速度。各子进程可以由主服务器节点或从服务器节点基于订单数据和执行对象信息创建。具体的，主服务器节点或从服务器节点可以根据当前订单数据量和/或历史订单数据量确定子进程的个数，从而创建相应数量的子进程；还可以根据计算速度和精度的需求确定子进程的个数。
在本实施例中，通过主服务器节点或主服务器节点关联的从服务器节点创建至少两个子进程，实现提高调度方案的可靠性，同时，还提高了调度方案的确定速度。
可选的，在获取订单数据和执行对象信息之前，还包括：从服务器节点接收主服务器节点的唤起指令。
其中，主服务器节点实时轮询检查订单数据和执行对象信息的变更，在检测到订单数据和/或执行对象信息变化时，如新增订单、执行对象更改工作时间等，触发调度方案的计算，向从服务器节点发送唤起指令，以使从服务器节点在接收到主服务器节点的唤起指令后，获取订单数据和执行对象信息。在一种实施方式中，主服务器节点可以在检测到变化的订单数据和/或执行对象信息超过预设数量阈值时，触发调度方案的计算，向从服务器节点发送唤起指令。在另一种实施方式中，主服务器节点还可以在预设的固定时间点，触发调度方案的计算，向从服务器节点发送唤起指令，以使服务器计算相邻的固定时间点内的变化的订单数据对应的调度方案。
在本实施例中，从服务器节点在获取订单数据和执行对象信息之前，接收主服务器节点的唤起指令，以使从服务器节点在接收到唤起指令时获取订单数据和执行对象信息，实现了主服务器节点作为常驻节点实时检测数据，并进行任务的派发。并且，从服务器节点只在接收主服务器节点指令时计算调度方案，实现了基于主从设备模式的架构体系的调度计算。
实施例二
图3为本发明实施例二提供的一种调度确定方法的流程示意图，本实施例可适用于根据订单数据和执行对象信息确定最优目标调度方案的情形。本实施例在上述实施例的基础上，对主服务器节点和从服务器节点的交互过程进行了说明，其中与上述实施例相同或相同的术语的解释在此不再赘述。如图3所示，该方法具体包括如下步骤：
S310、主服务器节点获取订单数据和执行对象信息，并基于订单数据和/或执行对象信息唤起至少一个从服务器节点。
其中，主服务器节点在基于订单数据和/或执行对象信息唤起至少一个从服务器节点时，唤起的从服务器节点的个数可以是基于订单数据和/或执行对象的数据量确定的；也可以是基于订单数据的分类确定的，如，针对各个地域的订单数据，唤起对应地域数量的从服务器节点分别计算调度方案。可选的，从服务器节点可以基于云计算平台AWS(AmazonWeb Services，亚马逊网络服务)的ECS(Elastic Container Service，灵活容器服务)唤起。
S320、主服务器节点将订单数据和执行对象信息发送至从服务器节点。
可选的，所述主服务器节点将订单数据和执行对象信息发送至从服务器节点，包括：主服务器节点根据订单数据的时间域属性和/或空间域属性将订单信息和执行对象信息发送至各从服务器节点。
订单数据的时间域属性指根据当前订单数据的指定取送时间得到的时间属性，包括预先计算域和实时计算域，实时计算域指需要优先确定调度方案，预先计算域指可以延时确定调度方案。示例性的，若当前订单数据的指定取送时间为明天，则当前订单数据的时间域属性为预先计算域；若当前订单数据的指定取送时间为今天，则当前订单数据的时间域属性为实时计算域。通过订单数据的时间域属性的确定，从而得到从服务器节点的数量。可以是一个从服务器节点计算预先计算域对应的当前订单数据的调度方案；一个从服务器节点计算实时计算域对应的当前订单数据的调度方案。
订单数据的空间域属性指根据当前订单数据的指定取送位置得到的位置属性，如南京、上海和苏州等。通过订单数据的空间域属性的确定，从而得到从服务器节点的数量，各服务器节点分别计算各空间域属性对应的当前订单数据的调度方案。
在本实施例中，通过根据订单数据的时间域属性和/或空间域属性，将订单信息和执行对象信息发送至各从服务器节点，以使各从服务器节点基于订单数据的时间域属性和/或空间域属性分别计算调度方案，实现了各从服务器节点计算任务的划分，实现了基于主从设备模式的架构体系的调度计算。
S330、从服务器节点创建至少两个子进程，并基于至少两个子进程确定符合时间-空间成本条件的目标调度方案，并将目标调度方案发送至主服务器节点。
其中，由服务器节点的主进程通过对各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息进行比对，从而筛选成本最优的目标调度方案，并将目标调度方案发送至主服务器节点。
S340、主服务器节点发布目标调度方案。
其中，主服务器节点通过对目标调度方案进行发布，以使外部业务系统根据目标调度方案实现调度。可选的，主服务器节点在发布目标调度方案之前，对目标调度方案进行转译和校验，将转译和校验的结果发布至外部业务系统。其中，转译指将目标调度方案转化成外部业务系统可以读取的数据结构。校验指对目标调度方案进行安全校验，检查目标调度方案的计算是否合理，在确定目标调度方案的计算不合理时，生成预警发送至外部业务系统，并再次发送唤起指令至从服务器节点以重新确定调度方案。
并且，由于主服务器节点从唤起从服务器节点确定调度方案，到接收从服务器节点返回目标调度方案之间，具备一定的时间差，在该段时间差内，目标调度方案对应的订单数据可能会被用户取消。因此，主服务器对目标调度方案进行校验时，还判断所述目标调度方案对应的订单数据是否被取消，若被取消，则删除所述目标调度方案。
本实施例的技术方案，主服务器节点获取订单数据和执行对象信息，并基于订单数据和/或执行对象信息唤起至少一个从服务器节点；主服务器节点将订单数据和执行对象信息发送至从服务器节点；从服务器节点创建至少两个子进程，并基于至少两个子进程确定符合时间-空间成本条件的目标调度方案，并将目标调度方案发送至主服务器节点，实现了基于主从设备模式的架构体系的调度计算，实现实时、动态地确定调度方案，并且，本发明的实施例可以同时满足时间和空间的双重调度要求。
在一种实施方式中，主服务器节点唤起从服务器节点确定调度方案的流程图如图4所示，图中Master节点表示主服务器节点，slave节点表示从服务器节点，执行对象以车管家为例：
Master节点通过车管家排班数据(执行对象信息)和取送车订单(订单数据)的监控，触发唤起slave节点确定调度方案；slave节点的主进程创建至少两个子进程，主进程根据历史的车管家信息和取送车订单数据构建Networkx网络，并将该Networkx网络分发给各个子进程，以使子进程基于当前的车管家信息和取送车订单数据在Networkx网络上随机游走，并基于禁忌搜索算法和融合业务约束逻辑的NSGAⅡ算法同时针对时间成本和空间成本寻优；各个子进程之间通过主进程进行精英个体迁移和最优解广播；各子进程将对应的调度方案返回至主进程；由主进程基于各子进程的调度方案选取目标调度方案，发送至主服务器节点，以使主服务器节点在对目标调度方案进行转译、校验后交由外部业务系统。
实施例三
图5为本发明实施例三提供的一种调度确定装置的结构示意图，本实施例可适用于根据订单数据和执行对象信息确定最优目标调度方案的情形。该装置可以配置于从服务器节点，也可以配置于主服务器节点，当配置于主服务器节点时，各子进程由主服务器节点创建；当配置于从服务器节点时，各子进程由从服务器节点创建。该装置具体包括：获取模块510、确定模块520以及筛选模块530
获取模块510，用于获取订单数据和执行对象信息；
确定模块520，用于创建至少两个子进程，每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定所述调度方案的时间-空间成本信息；
筛选模块530，用于基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
在本实施例中，通过获取模块获取订单数据和执行对象信息，通过创建模块创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息，实现了多个调度方案的同时确定，从而避免陷入局部最优方案；并通过筛选模块基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案，实现了根据订单数据和执行对象信息确定最佳调度方案，从而实现实时、动态地确定调度方案，并且，本发明的实施例可以同时满足时间和空间的双重调度要求。
可选的，确定模块包括第一确定单元，用于基于每一个子进程确定订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案；基于执行对象信息确定约束条件，根据约束条件和时间-空间成本最小化原则对至少两个初始调度方案进行筛选，确定子进程的调度方案。
可选的，第一确定单元包括初始确定子单元，用于在每一个子进程获取订单数据和执行对象信息对应的数据网络时，其中，数据网络包括各订单节点和执行对象节点；基于每一个子进程对应的搜索起点对数据网络进行游走，得到至少两个初始调度方案。
可选的，确定模块包括第二确定单元，用于获取各调度方案的时间成本信息和空间成本信息，基于时间成本信息和空间成本信息的权重信息确定调度方案的时间-空间成本信息。
可选的，至少两个子进程由主服务器节点创建；或者，至少两个子进程由与主服务器节点关联的从服务器节点创建。
可选的，所述调度确定装置还包括接收模块，用于在获取订单数据和执行对象信息之前，接收主服务器节点的唤起指令。
本发明实施例所提供的调度确定装置可执行本发明任意实施例所提供的调度确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是，上述系统所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例四
图6为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性电子设备60的框图。图6显示的电子设备60仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备60以通用计算设备的形式表现。电子设备60的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元601，系统存储器602，连接不同系统组件(包括系统存储器602和处理单元601)的总线603。
总线603表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备60典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备60访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器602可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)604和/或高速缓存存储器605。电子设备60可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统606可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线603相连。存储器602可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块607的程序/实用工具608，可以存储在例如存储器602中，这样的程序模块607包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块607通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备60也可以与一个或多个外部设备609(例如键盘、指向设备、显示器610等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备60交互的设备通信，和/或与使得该电子设备60能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口611进行。并且，电子设备60还可以通过网络适配器612与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器612通过总线603与电子设备60的其它模块通信。应当明白，尽管图6中未示出，可以结合电子设备60使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元601通过运行存储在系统存储器602中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发实施例所提供的一种调度确定方法步骤，该方法包括：
获取订单数据和执行对象信息；
创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息；
基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的调度确定方法的技术方案。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的调度确定方法步骤，该方法包括：
获取订单数据和执行对象信息；
创建至少两个子进程，每一个子进程基于订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定调度方案的时间-空间成本信息；
基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、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)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码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)。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种调度确定方法，其特征在于，包括：
获取订单数据和执行对象信息；
创建至少两个子进程，每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定所述调度方案的时间-空间成本信息；
基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案；
所述每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，包括：
基于所述每一个所述子进程确定所述订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案；
基于所述执行对象信息确定约束条件，根据所述约束条件和时间-空间成本最小化原则对所述至少两个初始调度方案进行筛选，确定所述子进程的调度方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每一个所述子进程确定所述订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案，包括：
每一个所述子进程获取所述订单数据和执行对象信息对应的数据网络，其中，所述数据网络包括各订单节点和执行对象节点；
基于每一个所述子进程对应的搜索起点对所述数据网络进行游走，得到至少两个初始调度方案。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述调度方案的时间-空间成本信息，包括：
获取各所述调度任务的时间成本信息和空间成本信息，基于所述时间成本信息和所述空间成本信息的权重信息确定所述调度任务的时间-空间成本信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两个子进程由主服务器节点创建；或者，所述至少两个子进程由与所述主服务器节点关联的从服务器节点创建。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在获取订单数据和执行对象信息之前，还包括：
所述从服务器节点接收所述主服务器节点的唤起指令。
6.一种调度确定方法，其特征在于，包括：
主服务器节点获取订单数据和执行对象信息，并基于所述订单数据和/或所述执行对象信息唤起至少一个从服务器节点；
所述主服务器节点将所述订单数据和所述执行对象信息发送至所述从服务器节点；
所述从服务器节点创建至少两个子进程，并基于所述至少两个子进程确定符合时间-空间成本条件的目标调度方案，并将所述目标调度方案发送至所述主服务器节点；
所述主服务器节点发布所述目标调度方案；
所述从服务器节点创建至少两个子进程，并基于所述至少两个子进程确定符合时间-空间成本条件的目标调度方案，并将所述目标调度方案发送至所述主服务器节点，包括：
基于所述至少两个子进程确定所述订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案；基于所述执行对象信息确定约束条件，根据所述约束条件和时间-空间成本最小化原则对所述至少两个初始调度方案进行筛选，确定所述子进程的调度方案；由服务器节点的主进程对各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息进行比对，筛选成本最优的目标调度方案，并将所述目标调度方案发送至所述主服务器节点。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述主服务器节点将所述订单数据和所述执行对象信息发送至所述从服务器节点，包括：
所述主服务器节点根据订单数据的时间域属性和/或空间域属性将所述订单信息和所述执行对象信息发送至各所述从服务器节点。
8.一种调度确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取订单数据和执行对象信息；
确定模块，用于创建至少两个子进程，每一个所述子进程基于所述订单数据和执行对象信息确定调度方案，并确定所述调度方案的时间-空间成本信息；
筛选模块，用于基于各子进程确定的调度方案的时间-空间成本信息，筛选成本最优的目标调度方案；
所述确定模块包括第一确定单元，用于基于所述每一个所述子进程确定所述订单数据和执行对象信息对应的至少两个初始调度方案；基于所述执行对象信息确定约束条件，根据所述约束条件和时间-空间成本最小化原则对所述至少两个初始调度方案进行筛选，确定所述子进程的调度方案。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的调度确定方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的调度确定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011536219.5A CN112561371B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011536219.5A CN112561371B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112561371A CN112561371A (zh) | 2021-03-26 |
| CN112561371B true CN112561371B (zh) | 2024-03-01 |
Family
ID=75031513
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011536219.5A Active CN112561371B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112561371B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114910125A (zh) * | 2022-05-12 | 2022-08-16 | 武汉理工大学 | 一种基于AR和IoT的管道监测系统及方法 |
| CN116089046A (zh) * | 2023-01-31 | 2023-05-09 | 安徽航天联志科技有限公司 | 基于软件定义算力网络的调度方法、装置、设备及介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106845684A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-06-13 | 四川大学 | 一种电力优化调度方法及装置 |
| CN110413386A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-11-05 | 深圳市富途网络科技有限公司 | 多进程处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN110431573A (zh) * | 2017-12-14 | 2019-11-08 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 订单分配优化的系统和方法 |
| CN110838031A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-25 | 深圳乐信软件技术有限公司 | 一种基于ABtest的数据运营方法和装置 |
| CN111461447A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-28 | 南方科技大学 | 一种路径规划方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111507500A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-08-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种载具路线的生成方法和装置 |
| CN111523716A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-08-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 订单的信息处理方法、系统、服务器及存储介质 |
| CN111582590A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 上海新共赢信息科技有限公司 | 一种调度预测方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111832768A (zh) * | 2019-08-13 | 2020-10-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种poi特征的生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8442848B2 (en) * | 2011-03-09 | 2013-05-14 | David Myr | Automatic optimal taxicab mobile location based dispatching system |
| US10853746B2 (en) * | 2015-05-14 | 2020-12-01 | Atlassian Pty Ltd. | Systems and methods for scheduling work items |
-
2020
- 2020-12-23 CN CN202011536219.5A patent/CN112561371B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106845684A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-06-13 | 四川大学 | 一种电力优化调度方法及装置 |
| CN110431573A (zh) * | 2017-12-14 | 2019-11-08 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 订单分配优化的系统和方法 |
| CN110413386A (zh) * | 2019-06-27 | 2019-11-05 | 深圳市富途网络科技有限公司 | 多进程处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质 |
| CN111832768A (zh) * | 2019-08-13 | 2020-10-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种poi特征的生成方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN110838031A (zh) * | 2019-11-11 | 2020-02-25 | 深圳乐信软件技术有限公司 | 一种基于ABtest的数据运营方法和装置 |
| CN111507500A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-08-07 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种载具路线的生成方法和装置 |
| CN111461447A (zh) * | 2020-04-09 | 2020-07-28 | 南方科技大学 | 一种路径规划方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111523716A (zh) * | 2020-04-15 | 2020-08-11 | 北京三快在线科技有限公司 | 订单的信息处理方法、系统、服务器及存储介质 |
| CN111582590A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-08-25 | 上海新共赢信息科技有限公司 | 一种调度预测方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 高丽 ; 徐克林 ; 毛道晓 ; 李艳冰 ; .基于规则及多色集合的多品种订单调度方法.同济大学学报(自然科学版).2013,(第02期),第258-263页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112561371A (zh) | 2021-03-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107122866B (zh) | 预估乘客取消订单行为的方法、设备及存储介质 | |
| US20210216921A1 (en) | Delivery route management and optimization | |
| CN112561371B (zh) | 一种调度确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108985548A (zh) | 实时智能和动态递送安排 | |
| CN107437144A (zh) | 一种订单调度方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
| CN113240936B (zh) | 停车区域推荐方法、装置、电子设备和介质 | |
| CN113627792B (zh) | 无人车的调度管理方法、装置、设备、存储介质及程序 | |
| US9052972B2 (en) | Determining the processing order of a plurality of events | |
| CN101013427A (zh) | 用于管理数据的方法和系统 | |
| Nicola et al. | Total distance approximations for routing solutions | |
| CN109978619B (zh) | 机票定价策略筛选的方法、系统、设备以及介质 | |
| US11593735B2 (en) | Automated and efficient personal transportation vehicle sharing | |
| CN109814545A (zh) | 自动驾驶无人售卖机的补货方法、装置及存储介质 | |
| CN109685589A (zh) | 用于推送信息的方法和装置 | |
| CN109242320B (zh) | 订单分配方法、装置、服务器及存储介质 | |
| CN112700180A (zh) | 一种拣货方法和拣货装置 | |
| CN111861296A (zh) | 一种揽件任务分配方法、装置、揽件系统、设备及介质 | |
| CN106096918A (zh) | 用于对会议的行程进行管理的方法和装置 | |
| CN108205730A (zh) | 决定分配人数的装置、方法和非暂时计算机可读存储介质 | |
| JP4718939B2 (ja) | オブジェクトのカテゴリ化 | |
| CN111754154B (zh) | 一种信息处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN113052397A (zh) | 上车信息的确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113222310B (zh) | 一种拣货生产力调度方法和装置 | |
| CN111738539A (zh) | 一种拣货任务分配方法、装置、设备及介质 | |
| CN111985755B (zh) | 使用机器学习技术使风险最小化的方法和系统 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: Room 587, building 3, 333 Hongqiao Road, Xuhui District, Shanghai 200030 Applicant after: Shanghai Lexiang Sijin Technology Co.,Ltd. Address before: Room 587, building 3, 333 Hongqiao Road, Xuhui District, Shanghai 200030 Applicant before: Shanghai xinwin Information Technology Co.,Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |