CN116018603A - 用于为与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的通信服务器装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于为诸如食物配送或运输服务等与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的通信服务器装置和方法。确定接收到该服务请求的时间与其关联配送/取餐时间之间的前置时间。将该前置时间与阈值进行比较,并计算每个服务‑资源对的成本,这些成本取决于该前置时间。生成成本矩阵,并将具有最小成本值的服务资源或提供方指派给该服务请求。
Description
技术领域
本发明总体上涉及通信领域。本发明的一个方面涉及一种用于为共享经济按需服务或资产提供中的服务请求分配资源的通信服务器装置。本发明的另一个方面涉及一种用于为共享经济按需服务或资产提供中的服务请求分配资源的方法,该方法在通信服务器中执行。本发明的另一个方面涉及一种包括其指令的计算机程序产品。本发明的另一个方面涉及一种包括其指令的计算机程序。本发明的另一个方面涉及一种存储其指令的非暂态存储介质。本发明的另一个方面涉及一种用于为共享经济按需服务或资产提供中的服务请求分配资源的通信系统。
本发明的一个方面在食物(或其他产品)配送服务中具有特别但并非排他的应用。
背景技术
目前,为诸如食物配送服务等按需服务分配资源通常基于配送员可用性以及到商家场所再到顾客的估计行程时间。基于正确地理地区内的可用配送员,这些信号使得能够在接收到商家请求时为食物订单配送指派可用配送员。例如,当接收到商家请求时,一些系统可能仅分配最近的可用配送员。然后,已分配的配送员被标记为“忙碌”(并因此不可被分配给任何其他商家请求),直到食物订单已送达。然后,如果或当配送员被认为是距另一商家请求最近的可用配送员时,该配送员可以被分配给该商家请求。当然,这可能并且确实会导致配送员空闲时间,这表示可用资源的使用效率低下。另外,尤其在接收到大量商家请求时的忙碌时段期间,由于配送员在上一次配送完成之前无法被分配给商家请求,因此相对于没有被满足的商家请求的数量来说可能会存在可用配送员的严重短缺,从而导致配送延迟。这进而可能会导致食物变差(即,冷却)以及顾客/商家不满意。这种极端的供需不平衡可能会很快导致饱和点,在该饱和点,相对于可用配送员来说商家请求的积压意味着无法在可接受的时间范围内服务于更多的商家请求。当然,供需分布的这种不匹配并不局限于食物(或其他按需共享经济)配送服务,而是同样可以适用于其他共享经济服务,比如云计算和点对点电力交易。
已经尝试通过在系统内提供设施来解决这种供需不平衡,通过该设施可以将服务于第一商家请求的配送员(资源)“指派”到具有更长的前置时间(lead time)的第二商家请求。然后,系统等待分派配送员服务于第二商家请求,以便配送员恰好及时(即,在(由商家)估计的备餐完成的时间)到达并取餐。然而,这并未真正解决供需不平衡的问题以及在较为忙碌和较为清闲的时间期间供需分布的高峰和低谷,因为配送员在第二商家请求至少处于被服务的过程中之前仍然被标记为“忙碌”(并且不可被分配给其他商家请求)。
美国专利公开第20040210621号描述了一种用于订单优化的方法和系统,其中,使用优化算法选择可用的配送员(包括在途中完成另一个订单的配送员),以最小化顾客等待时间,该顾客等待时间是使用参数之和来计算的,这些参数包括配送员到达商家场所的估计时间、估计等待时间和到达顾客的估计时间、以及完成配送所花费的附加时间的一些固定估计值(上下车、收取付款和人工配送等)。然而,此模型只关注顾客等待时间,即,通过最小化等待时间来优化客户满意度;该模型对解决供需不平衡没有任何真正的贡献或者并未考虑到适当平滑地利用配送员资源,这在更为复杂的共享经济应用中尤其如此,在这些共享经济应用中,如果例如服务请求需要“独立的”配送员到远端(顾客)位置,而配送员从该远端位置到更中心的城市位置的回程时间将会导致配送员在行驶了相当长的距离返回到服务请求可能发起的位置之前都无法被分配给其他服务请求,从而导致配送员在一定时间段内空闲和/或处于在错误的地点无法高效地服务于下一服务请求,则在这种情况下配送员可能会直接忽略或拒绝该服务请求。此模型还可能会导致配送员利用不足(或可用资源的低效使用),因为配送员可能被分配服务请求(因为通过服务于该请求,已经确定可实现尽可能低的顾客等待时间),但配送员可能不得不在商家的场所等待备餐,尤其是在备餐时间比模型估计的备餐完成准备配送的时间所允许的时间更长时。相反地,如果备餐时间恰好比所允许的时间短,则食物可能在配送员到达之前就准备好了,这进而可能导致食物在送达之前就已经冷却,从而导致顾客不满意。
所有这些问题导致配送员资源分配困难并且可能加剧供需特征的不匹配以及可用资源的低效使用或利用不足。此外,US 20040210621中描述的方法和系统不可扩展为在几个不同的地区内在任一时间都考虑到未知的、潜在大量可用配送员,并且所有配送员都能够在共享经济系统中随意从可用切换到不可用。相反,该方法和系统倾向于依赖于整体配送员资源是单个定义的地区内的有限且已知的量,其中,只有配送员的可用性是可变的,并且甚至该可变性是基于配送员是否已经被分配任务以及在配送员完成任务之前可能需要多长时间。相比之下,特别是在共享经济系统中,新配送员可能在任何未计划的时间并且在任何地区中变得可用,并且同样地,配送员可能在任何时候不可用。仍进一步地,并且如上所提到的,共享经济系统中的配送员不被要求接受任何任务,并且可以随意忽略或拒绝任务。已知的系统并未充分地弥补这些问题,这可能会进一步导致上述的供需特征的不匹配。
发明内容
本发明的各方面在独立权利要求中阐述。一些可选的特征在从属权利要求中阐述。
本文所披露的技术的实施方式可以具有重要的技术优点。共享经济按需模型中目前未并入资源分配(比如食物配送服务)中的组成部分是根据被计算用于考虑高度可变参数(比如备餐时间(或更一般地,“前置时间”))的成本来分配资源。在已知的技术中,由于资源供应池内的浪费或冗余,高需求导致相对更高的供应成本。本文所披露的技术可以适应可用资源分配模型内的通常高度可变的其他参数,比如备餐时间。因此,可以在不降低提供给服务请求发起方或最终用户的服务质量的情况下执行资源分配以减少冗余并在更大程度上利用可用资源供应池。这样,可以提供资源利用的整体改进。
对于每个服务请求(例如,食物配送订单请求),可以关于所有可用供应资源(在此示例中为配送员,包括当前在途中在服务于另一个服务请求的配送员)执行一组成本计算。然后,可以选择具有最小计算成本值的供应资源来服务于当前服务请求。用于关于每个可用资源计算成本值的方法可以是可变的,这取决于并入计算中的一个或多个可变参数的值。例如,对于变量高于或低于预定阈值(分别将该变量定义为“高”或“低”)的情况,关于服务请求计算要指派给资源的成本的方法可以不同。此变量可以直接地或间接地与服务质量(例如,顾客等待时间)相联系。通过基于一个或多个高度可变参数的值来改变成本计算,实现了更大程度的粒度,并且因此,成本计算可以考虑到更多的变量参数,这可以使更少的资源能够服务于比已知系统中更多的服务请求,或者相比于已知的系统使相同的资源供应池能够在给定时间段内服务于更多的服务请求,而没有服务质量损失,并且实际上,在许多情况下服务质量有所提高,因为可以更快地为服务请求分配资源,并且这样,可以比已知系统中更高效地分派服务请求。通过使用阈值来定义两种不同“类型”的可变参数,可以在成本计算内考虑到参数值,而不会对实施技术所需的处理开销造成过度的负担。
在共享经济食物配送服务的实施方式中,资源池可以包括服务请求(即,食物配送订单)可以发起和/或将被履行的指定地理地区内的可用配送员。这可以包括当前在途中正在履行上一个服务请求的配送员以及当前未在履行服务请求的“空闲”配送员。上述可变参数可以包括备餐时间,其中,如果高于预定义的阈值,则此参数被定义为“高”,并且如果低于预定义的阈值,则此参数被定义为“低”。可以为多个订单-配送员对指派通过由备餐时间被认为是“高”还是“低”描述的方法(或方程)计算的成本。还可以包括其他估计的量,比如指定配送员到达食物商家场所的估计行程时间以及关于上述行程时间基于备餐时间的在商家位置处的估计等待时间,以进一步提高此成本计算的准确性。计算还可以包括加权参数,该加权参数再次有所不同,这取决于备餐时间被定义为“高”还是“低”。因此,指派给每个可用资源的所得到的成本值可以考虑到备餐时间,并在没有过度处理负担的情况下高度响应于这种关键参数。在至少一些实施方式中,该方法确保在资源分配过程期间考虑所有潜在可用的资源,以使服务请求发起方(例如,最终顾客)满意度能够通过最小化服务配送等待时间来得到提高。在这方面,在实施方式中,具有最低指派成本的资源可以被分配给指定服务请求。
因此,可以使用本文描述的一些技术提高资源网络利用。例如,在实施方式中,相比于已知的系统中的情况,可以在指定的地理地区或池内使用相同数量的可用资源在一定时间段期间配送更多的服务请求,并且滞后时间有所减少,由此在供需平衡方面提供了潜在的改进。这样,为了避免或至少减轻与供需不平衡的极端差异相关联的问题并潜在地减少滞后时间(例如,顾客等待时间)和空闲时间(即,可用资源没有被利用或分配服务请求的时间段),这也是适用于例如电力供应-负载平衡或计算机处理负载平衡的技术效果。然而,它可以在其中至少一些变量还取决于人类行为的系统(比如共享经济配送系统)中尤其有用。
在至少一些实施方式中,可以使用优化算法(比如库恩-曼克尔斯(Kuhn-Munkres)算法)或用于解决线性指派问题的其他算法执行用于关于指定服务请求将成本值指派给每个可用配送员的成本分配过程,这可以提供附加的优点:确保该方法和系统可高度扩展为适应在可能具有不同供需分布的多个不同地理地区中的每一个地理地区内具有任何数量的可用资源(可以以基本上不受控制的方式变得可用并且然后不可用)和任何数量的服务请求发起方(例如,食物商家)的共享经济系统。
在一种示例性布置中,提供了一种用于为与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的通信服务器装置,该通信服务器装置包括处理器和存储器并被配置为在该处理器的控制下执行存储在该存储器中的指令,以执行如下操作:
接收多个服务请求,每个服务请求包括表示所请求的服务或资产以及所述服务或资产所需要的配送时间的数据;
关于每个所述服务请求确定前置时间,该前置时间包括接收到相应的服务请求的时间与关联配送时间之间的时间段;
将每个所述前置时间与预定阈值进行比较,如果大于该预定阈值,则将每个相应的前置时间定义为高,并且如果小于该预定阈值时,则将每个相应的前置时间定义为低;
接收资源数据,该资源数据包括表示能够提供所述服务或资产的可用资源的数据;
生成成本矩阵数据,所述成本矩阵的每个元素表示可用资源-服务请求对,所述成本矩阵数据关于每个可用资源-服务请求对指派成本值;其中,指派成本值包括:根据与该相应的服务请求相关联的该前置时间是高还是低为每个可用资源-服务请求对计算该成本值;
以及
对于每个服务请求,从相应的可用资源-服务请求对成本值集合中选择最小成本值并将与所选的成本值相关联的该可用资源指派给该相应的服务请求。
附图说明
现在将仅通过示例的方式并且参考附图来描述本发明,在附图中:
图1是展示了示例性通信系统的示意性框图,该通信系统包括用于为与共享经济按需服务有关的服务请求分配资源的通信服务器装置;
图2是展示了示例性通信系统的示意性框图,该通信系统包括用于为与共享经济按需服务有关的服务请求分配资源的示例性通信服务器装置;
图3是展示了用于为与食物配送服务形式的共享经济服务有关的服务请求分配资源的示例性方法的示意性过程图;以及
图4是存储在数据库中用于将订单分配给与食物(或其他)配送服务有关的配送员的订单-配送员成本矩阵的示意性图示。
具体实施方式
本文描述的技术主要是参考在食物(或其他易腐烂的或时间敏感的货物)配送服务中的使用来描述的,但是应当理解,这些技术可以具有更广泛的应用范围,并且覆盖其他类型的共享经济服务,在这些共享经济服务中,存在与每个服务请求相关联的至少一个不可预测的且高度可变的参数,并且在一些情况下,当关于指定的服务请求确定与一组可用资源相关联的成本时,可能需要考虑历史资源行为或可靠性。
首先参考图1,展示了通信系统100。通信系统100包括通信服务器装置102、用户通信设备104和服务提供方通信设备106。这些设备通过实施例如互联网通信协议的相应的通信链路110、112、114而在通信网络108(例如,互联网)中连接。通信设备104、106能够通过其他通信网络(比如公共交换电话网络(PSTN网络),包括移动蜂窝通信网络)来通信,但是为了清楚起见,从图1中省略这些通信网络。
通信服务器装置102可以是如图1中示意性展示出的单个服务器,或者可以具有由服务器装置102执行并且跨多个服务器组件分布的功能。在图1的示例中,通信服务器装置102可以包括多个单独的组件,包括但不限于:一个或多个微处理器116、用于加载可执行指令120的存储器118(例如,比如RAM等易失性存储器),这些可执行指令定义了服务器装置102在处理器116的控制下执行的功能。通信服务器装置102还包括允许服务器通过通信网络108进行通信的输入/输出模块122。用户接口124被提供用于用户控制,并且可以包括例如外围计算设备,比如显示监视器、计算机键盘等等。通信服务器装置102还包括数据库126,该数据库的目的将通过以下讨论变得更显而易见。在该实施例中,数据库126是通信服务器装置102的一部分,然而,应当理解,数据库126可以与通信服务器装置102分离,并且数据库126可以经由通信网络108或经由另一通信链路(未示出)连接至通信服务器装置102。
用户通信设备104可以包括多个单独的组件,包括但不限于:一个或多个微处理器128、用于加载可执行指令132的存储器130(例如,比如RAM等易失性存储器),这些可执行指令定义了用户通信设备104在处理器128的控制下执行的功能。用户通信设备104还包括允许用户通信设备104通过通信网络108进行通信的输入/输出模块134。用户接口136被提供用于用户控制。如果用户通信设备104是例如智能手机或平板设备,则用户接口136将具有在许多智能手机和其他手持设备中普遍存在的触摸面板显示器。可替代地,如果用户通信设备是例如台式计算机或膝上型计算机,则用户接口可以具有例如外围计算设备,比如显示监视器、计算机键盘等等。
服务提供方通信设备106可以是例如具有与用户通信设备104的硬件架构相同或相似的硬件架构的智能手机或平板设备。服务提供方通信设备106可以包括多个单独的部件,包括但不限于:一个或多个微处理器138、用于加载可执行指令142的存储器140(例如,比如RAM等易失性存储器),这些可执行指令定义了服务提供方通信设备106在处理器138的控制下执行的功能。服务提供方通信设备106还包括允许服务提供方通信设备106通过通信网络108进行通信的输入/输出模块(其可以是或者包括发射器模块/接收器模块)144。用户接口146被提供用于用户控制。如果服务提供方通信设备106是例如智能手机或平板设备,则用户接口146将具有在许多智能手机和其他手持设备中普遍存在的触摸面板显示器。可替代地,如果用户通信设备是例如台式计算机或膝上型计算机,则用户接口可以具有例如外围计算设备,比如显示监视器、计算机键盘等等。
在一个实施例中,服务提供方通信设备106被配置为定期地通过通信网络108将表示服务提供方的数据(例如,服务提供方身份、位置等)推送至通信服务器装置102。在另一个实施例中,通信服务器装置102向服务提供方通信设备106轮询信息。在任一情况下,来自服务提供方通信设备106的数据(在本文中也称为“可用数据”或“供应”数据)被传达至通信服务器装置102,并且其至少一些参数或特征被存储在数据库126中的相关位置中作为历史数据。可以使用存储在数据库126中的这种供应数据来生成可以包括以下中的任何一个或多个的历史资源可用性和可靠性数据:特定区域或地区中的可用服务提供方的数量、与服务提供方可用性相关联的当日时间、服务提供方“忽略”或“拒绝”率(资源可靠性数据)、以及甚至与可用服务提供方相关联的空闲时间,从而可以生成供应分布数据并将其用于预测特定地区的可能的可用资源(这取决于比如星期几、当日时间、季节等特征)。
在一个实施例中,用户通信设备104被配置为定期地通过通信网络108将表示用户的数据(例如,商家身份、位置、备餐时间或所需的取餐时间、顾客详情等)推送至通信服务器装置102。在另一个实施例中,通信服务器装置102向服务提供方通信设备104轮询信息。在任一情况下,来自用户通信设备104的数据(在本文中也称为“服务请求”)被传达至通信服务器装置102,并且其至少一些参数或特征被存储在数据库126中的相关位置中作为历史数据,从而可以生成需求分布数据并将其用于预测特定地区的可能的需求(这取决于比如星期几、当日时间、季节等特征)。
如上所述,在已知的共享经济服务(比如食物配送服务)中,最近的可用或“空闲”资源(例如,配送员)倾向于被分配给服务请求,而不管与该服务请求相关联的任何其他参数或特征如何。因此,可能会存在严重的资源利用不足。例如,在这种类型的已知食物配送服务中,在备餐仍在进行中时,配送员往往不得不在食物商家场所处等待,并且备餐表示进一步的“空闲”时间,该空闲时间是对本来可以用来履行其他服务请求的可用资源的浪费。此外,配送员提前到达导致不必要地占用商家的等待/停车区域,以至于一些商家甚至可能不得不在高峰时段期间暂时停止其配送服务,以管理在其场所处等待的配送员的数量。即使在允许将使用中的资源(例如,在途中的配送员)分配给其他服务请求并且然后恰好及时将这些资源应用(例如,分派)到这些其他服务请求以开始履行这些服务请求(即,在此示例中,取餐)的解决方案中,在履行上一服务请求与开始下一服务请求之间的中间时间段内,这些资源仍然被分配给这些服务请求,即,这些资源在该时间段内仍然不可被分配给其他服务请求,这再次表示对(本来)可用资源的浪费并且没有增加可用供应池在任一时间可以履行的服务请求的数量。这在前置时间相对较长的情况下尤其浪费。在一些共享经济型服务中,上述中间时间在服务请求之间可以是高度可变的,并因此对资源利用不足有高度可变的影响。此方法的另一个缺点(尤其是在所描述的食物配送服务示例中)是如果在分派配送员取餐延迟之后,配送员又决定拒绝任务,则延迟送达的风险较高。换句话说,在关于指定服务请求进行资源分配期间,不考虑历史资源行为或可靠性,而这在共享经济型服务中可能特别相关。
本文所披露的技术的实施方式试图通过利用能够执行资源分配的逻辑处理方法来解决这些问题中的至少一些问题,该逻辑处理方法还考虑到与每个服务请求相关联的高度可变参数,比如“前置时间”。在食物配送服务中,此前置时间可能包括备餐时间,或者更准确地,接收到服务请求的时间与商家在服务请求中提供的取餐时间之间的剩余时间段。更一般地,“前置时间”可以定义为通信服务器装置102从服务提供方通信设备106接收到服务请求与要求资源可用于开始履行服务请求的(在服务请求中提供的)时间之间的时间。在接收到相应的服务请求之前,此前置时间在很大程度上是不可预测的,并且该前置时间在服务请求、甚至是来自相同服务请求发起方的服务请求之间可以是高度可变的。然而,并且不管共享经济服务的性质如何,此前置时间越大,其对可用资源的有效利用的潜在不利影响就越大。
尽管前置时间可以(至少在理论上)并入关于每个服务请求对每个可用资源的每个“成本”计算中,但这需要的处理开销和时间在需要(接近)实时地工作的系统(比如食物(或其他类型的按需)配送服务)中是昂贵的。因此,相反,上文所提及的逻辑处理方法用于区分“高”前置时间与“低”前置时间(由特定前置时间是大于还是小于预定义的阈值来定义)。
参考附图的图2,在实施方式中,通信系统被配置为在共享经济食物配送服务中工作。通信服务器装置102被配置为从服务提供方(商家)通信设备106接收食物配送订单形式的服务请求数据O并从服务提供方(配送员)通信设备104接收资源(即,配送员)数据D。食物配送订单数据和配送员数据可以存储在数据库126中。每项食物配送订单数据(至少)包括表示商家的数据(例如,身份、位置等)、表示顾客的数据(例如,姓名、地址等)和表示订单准备好等待取餐以进行配送的时间的数据。每项配送员数据将(至少)包括表示配送员的身份、配送员的位置以及当前状态(空闲/在途中)的数据。数据库126还可以存储表示与每项食物配送订单数据和每项配送员数据相关联的时间/日期的数据,以使得能够生成上文提及的需求和供应分布数据。应当理解,为了清楚,从图2中省略了通信服务器装置102、用户通信设备104和服务提供方通信设备106的各种元件。
通信服务器装置102包括比较器202,该比较器被配置为接收表示(剩余)备餐时间tf的数据,该备餐时间基于从食物配送订单数据中提取的、商家(在相应的食物配送订单数据中)针对订单何时将准备好等待取餐所给出的时间。此“前置时间”tf由微处理器116计算为当前时间与商家所提供的取餐时间之间的时间段。比较器102将tf的值与预定阈值t阈值进行比较。阈值t阈值可以例如使用配送员到达商家位置所花费的时间的中值进行定义,并可以相应地基于此统计值进行更新。然而,出于此目的导出阈值时间的其他方法对于本领域技术人员来说将是显而易见的,并且本发明不必旨在限制于此方面。
如果tf大于t阈值,则比较器202输出指示tf“高”的数据。如果tf小于或等于t阈值,则比较器输出指示tf“低”的数据。“高”/“低”指示数据被提供给成本计算处理器203。
还将tf的值应用于第一权重(β)计算器204,该第一权重计算器计算第一权重(β)的值,其中,第一权重β在成本计算处理器203中用于试图避免配送员晚到商家的场所(即,在备餐完成之后的时间段),因为这种晚到将增加整体顾客等待时间,并且还可能影响食物在配送时的质量,由此对整体顾客体验产生不利影响。如果tf高,则β高,以避免延迟,而如果tf低,则β更低,以确保即使当前没有可用的配送员可以在备餐时间已经过去之前到达商家的场所,资源仍然可以分配到订单。
返回参考附图的图2,通信服务器装置102还包括路径规划引擎205,该路径规划引擎被配置为(至少)接收从接收自用户通信设备104的食物配送订单数据提取的商家位置数据以及来自服务提供方通信设备106的配送员数据。配送员数据将(至少)包括每个配送员的当前位置、当前状态(空闲或在途中)以及(如果在途中的话)当前订单的下车点位置。使用此配送员数据,路径规划引擎205被配置为针对每个配送员并且在接收到新的食物配送订单的时间点计算估计的第一时间值t2,该估计的第一时间值是从当前位置(空闲状态)或下车点(在途中状态)到商家位置的估计行程时间。路径规划引擎205还被配置为针对每个在途中的配送员计算估计的第二时间值t1,该估计的第二时间值是从配送员的当前位置到上一个订单的下车点的估计行程时间。这些估计的行程时间t1、t2可以使用任何已知的技术(比如卫星导航系统等中使用的技术)进行估计。
每个配送员的值t2(以及在适用的情况下,t1)被馈送至成本计算处理器203。每个配送员的值(t1和t2)还被馈送至第一时间计算过程206和第二时间计算过程207。在第一计算过程206中,可以计算值td以表示在配送员将在备餐完成之后到达商家的情况下估计的取餐延迟,其中,td=max(0,t1+t2-tf)。
在第二计算过程207中,可以计算值tw以表示在配送员将在备餐完成之前到达商家的情况下估计的配送员等待时间,其中,tw=max(0,tf-t1-t2)。
每个配送员的td和tw值被馈送至成本计算处理器203。第二权重α计算器208被配置为接收表示(t1和t2)以及tw的数据并被配置为计算第二权重α。当取消订单时,配送员会说明其取消的原因,并且此数据使第二权重α能够计算出来。第二权重α在下文描述的资源分配方法中用于控制t2相对于tw的重要性。用于定义α的一种方法是通过使用“由于长距离导致的配送员取消率”(高t2)和“由于在餐厅长等待时间导致的配送员取消率”(高tw)之间的比率,其中,用于此计算的输入数据来自从配送员接收的上文提及的取消原因,并且α也可以基于此比率值根据需要进行更新。第二权重α可以在下文描述的资源分配方法中用于控制等待时间在分配期间的重要性。例如,在共享经济食物配送服务中,可以利用配送员的历史取消和忽略行为来确定他们更喜欢长行程时间还是在城市的商家中长时间等待,并且可以相应地设置或调整与这些配送员相关联的权重。此外,在一些城市,商家希望配送员不要在他们的场所内部/周围等待,并且权重可以与来自特定商家的服务请求有关地进行设置和调整,以适应这些要求。
成本计算处理器203被配置为计算每个订单-配送员对的成本值cij并相应地填充成本矩阵[Cij]。成本矩阵[Cij]被馈送回微处理器116,该微处理器被配置为基于如以下更详细地描述的成本矩阵数据将订单分配给配送员,并将分派数据D分配传输到(多个)配送员的(多个)服务提供方通信设备106,以便为配送员提供食物配送订单数据并且使配送员能够继续配送并服务于配送。
为了清楚,图2展示了比较器202、成本计算处理器203、路径规划引擎205、以及作为物理上分开的模块的分别用于计算β、tw、td和α的过程模块204、206、207和208。然而,所有这些过程或模块都可以通过单个处理部件116或通过被配置为促进附图的图2所展示的功能模块的多个分布式处理部件来促进,并且本发明不必旨在限制于此方面。
另外参考附图的图3,现在将更详细地描述资源分配方法。如上文解释的,在实施方式中,可以使用成本计算处理器来促进资源分配方法。成本计算处理器被配置为关于每个订单o接收为每个可用配送员d计算的输入t1、t2、tw和td。成本计算处理器203还被配置为接收表示备餐时间tf被认为是“高”还是“低”的数据。权重值α和β可以由成本计算处理器203存储或接收,这取决于是否为每个订单重新计算并更新这些权重值,或者是否为每个订单使用固定值,除非并且直到该固定值被更新(周期性地或者当条件发生变化时,并且可选地基于存储在数据库126中的历史需求和供应分布)。
成本计算处理器被配置为考虑到上文讨论的各种变量和参数基于成本利用分配和优先级排序逻辑来分配资源。以下更详细地描述了分配和优先级排序逻辑的实施方式。
分配和优先级排序逻辑:
将订单分配给配送员(或反之亦然)的问题如下用公式表达为一般指派问题,该一般指派问题可以通过任何已知的指派算法(比如库恩-曼克尔斯算法)来解决:
·给出nxn成本矩阵[cij],以将每行(订单)指派给不同的列(配送员),以使得所选成本之和最小,即:
xij∈{0,1}。
xij=1,若订单i被分配给驾驶员j
=0,否则
如果订单的数量o不等于配送员的数量d,则可以通过在行或列中添加大数字来将成本矩阵[cij]扩展为方阵。
每个订单-配送员对的成本计算基于:
оcij=t2+αtw+βtd,若tf>t阈值
оcij=t1+t2+αtw,若tf<=t阈值
公式中的符号如下:
оt2:从当前配送员位置(空闲配送员)/上一个订单下车位置(在途中配送员)到商家位置所花费的估计时间——如上所述,由路径规划引擎205估计
оtw:在目标配送员将会早于备餐的完成时间到达商家的情况下在商家场所处的估计配送员等待时间——如上所述,基于以下公式计算:
tw=max(0,tf-t1-t2)
оtd:在目标配送员将会在备餐完成之后到达商家场所的情况下的估计取餐延迟——如上所述,基于公式td=max(0,t1+t2-tf)计算。
оtf:估计(剩余)备餐时间——如上所述,由商家提供或基于历史数据或实时信号估计。
оt1:从当前配送员位置(在途中配送员)到上一个订单下车位置所花费的估计时间——如上所述,由路径规划引擎205估计。
оt阈值:用于区分具有较短与较长备餐时间的订单的预定义时间,如上所述。
оα:在商家的等待时间相比于取餐路径规划时间(t1和t2)的加权数,如上所述。
оβ:延迟时间(配送员在备餐好之后到达商家)相比于取餐路径规划时间(t1和t2)的加权数,如上所述。
值得注意的是,虽然高t2将增加配送员忽略/拒绝订单的可能性,但高t1不会,因为配送员已经在完成上一个订单的路上了。
返回参考附图的图3,对于接收到的多个待完成食物配送订单中的每一个待完成食物配送订单以及上述各种值和参数,成本计算处理器203使用适当的成本方程(根据目标订单的备餐时间被认为是“高”还是“低”)计算与每一个订单-配送员对相关联的成本cij(在步骤401处),并填充上文定义的被配置为成本矩阵形式的数据库126,如附图的图4所展示的。
对于每个订单,一旦对配送员的成本计算已经执行,配送员ID Dn就递增1(在步骤402处),并且该过程移动到下一配送员以关于下一订单-配送员对执行成本计算。一旦已经执行了对所有订单-配送员对的成本计算(Dn=Dj,在步骤403处),并且结果存储在数据库126中,就将每一个订单分配给成本计算最低的配送员(步骤404),并且输出由此完成的资源分配(在步骤405处)。分派通信被配置并输出到相应的服务提供方通信设备,从而为相应的配送员提供分配给他们的相应食物配送订单的详情(D分配)。通过使用线性指派过程,上述方法可以继续并被扩展到接收到的所有新订单,并且可适于在其随时间推移发生变化时适应供应(可用配送员)分布。在新的配送员变得可用时,将新的相应列添加到成本矩阵,并且在接收到新的订单时,将新的相应行添加到存储在数据库126中的成本矩阵。同样地,在配送员变得不可用时,相应列从成本矩阵中“退出”,并且在订单被分配和完成时,相应行从成本矩阵中“退出”。该过程是显著可扩展的,并且可以用于在任一时间在任何数量的指定地区中适应任何数量的订单和任何数量的可用配送员。通过在长与短备餐时间进行区分,可以在没有过度的处理负担的情况下在成本计算内考虑此高度可变参数,由此随着接收到订单并且可用配送员池随时间推移发生变化,使资源分配过程能够(接近)实时地执行。
工作示例
以下表示简化的工作实施例,以仅展示上述成本计算和资源分配原则。应当理解,在实践中,可能有大量待完成订单和可用配送员,并且随着资源的分配、新订单的接收、订单的完成以及配送员变得可用或不可用,这些待完成订单将不断发生变化。
示例1:
-存在一个食物订单:
оO1,其中,tf=1200秒
-存在三个配送员候选人:
оD1,其中,t1=500秒;t2=300秒;tw=400秒;td=0秒
оD2,其中,t1=1000秒;t2=500秒;tw=0秒;td=300秒
оD3,其中,t1=0秒;t2=100秒;tw=1100秒;td=0秒
-在tf>t阈值时,基于公式cij=t2+αtw+βtd对每个配送员-订单对进行成本计算:
-在这种情况下,订单O1将被分配给配送员D1;因为D1的等待时间比D3短,并且未导致如D2的情况那样的任何延迟。
示例2:
-存在一个食物订单:
оO2,其中,tf=290秒
-存在两个配送员候选人:
оD4,其中,t1=200秒;t2=100秒;tw=0秒;td=10秒
оD5,其中,t1=0秒;t2=100秒;tw=190秒;td=0秒
-在tf<=t阈值时,基于公式cij=t1+t2+αtw对每个配送员-订单对进行成本计算:
оD4-O2:c42=200+100+(0.4)(0)=300
оD5-O2:c52=0+100+(0.4)(190)=176
-在这种情况下,由于备餐时间相当短(tf<=t阈值),因此逻辑将更多地关注于寻找最近的配送员;在这种情况下,该最近的配送员为配送员D5。
应当理解,本文描述的技术可以适于用于其他共享经济服务中,包括其他(特别地时间敏感的)货物或文件的配送。所描述的技术可以潜在地进一步适于并扩展为用于其他资源分配方法中以减少与其他共享经济服务有关的资源利用不足,其中,服务请求包括对与每个服务请求相关联的成本有显著影响的至少一个高度可变的且不可预测的参数——可用资源对,以提供可以基本上实时地应用并且显著畅销的高效资源分配解决方案。此外,因为与已知技术相比,通过考虑关键的供应变量,可以减少资源利用不足,所以可以平滑供需分布,由此避免或至少减轻与供需不平衡的极端差异相关联的问题,并潜在地减少滞后时间(例如,顾客等待时间)和空闲时间(即,可用资源没有被利用或分配到服务请求的时间段)两者,这也是适用于例如电力供应-负载平衡或计算机处理负载平衡的技术效果。
应当理解,仅通过示例的方式描述了本发明。在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下,可以对本文描述的技术进行各种修改。所披露的技术包括可以以独立方式或彼此组合的形式提供的技术。因此,关于一种技术描述的特征也可以以与另一种技术组合来呈现。
Claims (15)
1.一种用于为与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的通信服务器装置,该通信服务器装置包括处理器和存储器并被配置为在该处理器的控制下执行存储在该存储器中的指令,以执行如下操作:
接收多个服务请求,每个服务请求包括表示所请求的服务或资产以及所述服务或资产所需要的配送时间的数据;
关于每个所述服务请求确定前置时间,该前置时间包括接收到相应的服务请求的时间与关联配送时间之间的时间段;
将每个所述前置时间与预定阈值进行比较,如果大于该预定阈值,则将每个相应的前置时间定义为高,并且如果小于该预定阈值时,则将每个相应的前置时间定义为低;
接收资源数据,该资源数据包括表示能够提供所述服务或资产的可用资源的数据;
生成成本矩阵数据,所述成本矩阵的每个元素表示可用资源-服务请求对,所述成本矩阵数据关于每个可用资源-服务请求对指派成本值;其中,指派成本值包括:根据与该相应的服务请求相关联的该前置时间是高还是低来计算每个可用资源-服务请求对的成本值;
对于每个服务请求,从相应的可用资源-服务请求对成本值集合中选择最小成本值并将与所选的成本值相关联的该可用资源指派给该相应的服务请求;以及
如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为高,则执行第一计算来计算可用资源-服务请求对的成本值,并且如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为低,则执行不同的第二计算来计算可用资源-服务请求对的该成本值。
2.根据权利要求1所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:该生成所述成本矩阵包括将线性指派算法应用于从所述服务请求和所述资源数据导出的数据。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:仅所述第一计算在相应的可用资源截止到该相应的服务请求中指定的该配送时间无法提供该服务或资产时使用表示服务或资产配送延迟时间的参数。
4.根据权利要求3所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:所述配送延迟时间根据相应的可用资源将能够提供相应的服务或资产的估计时间段进行加权。
5.根据前述权利要求中任一项所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:所述第一计算和所述第二计算在相应的可用资源能够早于指定配送时间提供相应的服务或资产时使用表示滞后时间的参数。
6.根据权利要求5所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:所述滞后时间根据相应的可用资源将能够提供相应的指定服务或资产的估计时间段进行加权。
7.根据前述权利要求中任一项所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:所述第一计算包括以下各项之和:表示相应的可用资源将能够提供该相应的指定服务或资产的时间段的时间值、在该相应的可用资源能够早于该相应的服务请求中指定的该配送时间提供该服务或资产时的经加权滞后时间、以及在相应的可用资源截止到该指定的配送时间无法提供与相应的用户请求相关联的该服务或资产时的经加权配送延迟时间;并且该第二计算包括以下各项之和:表示相应的可用资源将能够提供该相应的指定服务或资产的时间段的时间值以及在该相应的可用资源能够早于该相应的服务请求中指定的该配送时间提供该服务或资产时的经加权滞后时间。
8.根据前述权利要求中任一项所述的用于为与产品配送服务有关的服务请求分配资源的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:每个所述服务请求表示服务用户请求配送车辆将产品运输到最终用户,并包括表示产品配送订单以及所述产品将准备好等待收取的收取时间的数据;并且所述前置时间包括相应的服务请求的接收与关联的收取时间之间的时间段,并且所述资源数据包括表示可用配送车辆及其当前地理位置的数据。
9.根据权利要求8所述的通信服务器装置,该通信服务器装置被配置为:所述产品配送服务包括食物配送服务。
10.根据权利要求8或权利要求9所述的通信服务器装置,该通信服务器装置包括路径规划引擎,用于关于每个可用配送车辆资源估计相应的配送车辆能够行驶到服务请求中指定的要收取产品以进行配送的位置的时间段。
11.一种用于为与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的方法,该方法在服务提供方装置中执行,在通信服务器装置的处理器的控制下,该方法包括以下操作:
接收多个服务请求,每个服务请求包括表示所请求的服务或资产以及所述服务或资产所需要的配送时间的数据;
关于每个所述服务请求确定前置时间,该前置时间包括接收到相应的服务请求的时间与关联配送时间之间的时间段;
将每个所述前置时间与预定阈值进行比较,如果大于该预定阈值,则将每个相应的前置时间定义为高,并且如果小于该预定阈值时,则将每个相应的前置时间定义为低;
接收资源数据,该资源数据包括表示能够提供所述服务或资产的可用资源的数据;
生成成本矩阵数据,所述成本矩阵的每个元素表示可用资源-服务请求对,所述成本矩阵数据关于每个可用资源-服务请求对指派成本值;其中,指派成本值包括:根据与该相应的服务请求相关联的该前置时间是高还是低来计算每个可用资源-服务请求对的成本值;
对于每个服务请求,从相应的可用资源-服务请求对成本值集合中选择最小成本值并将与所选的成本值相关联的该可用资源指派给该相应的服务请求;以及
如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为高,则执行第一计算来计算可用资源-服务请求对的成本值,并且如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为低,则执行不同的第二计算来计算可用资源-服务请求对的该成本值。
12.一种计算机程序产品,包括用于实施根据权利要求11所述的方法的指令。
13.一种计算机程序,包括用于实施根据权利要求11所述的方法的指令。
14.一种非暂态存储介质,存储有指令,这些指令当由处理器执行时使该处理器执行根据权利要求11所述的方法。
15.一种用于为与共享经济按需服务或资产提供有关的服务请求分配资源的通信系统,该通信系统包括:至少一个用户通信设备以及通信网络装备,该通信网络装备能够操作以供通信服务器装置和该至少一个用户通信设备通过该通信网络装备彼此建立通信;以及至少一个服务或资产提供方通信设备以及通信网络装备,该通信网络装备能够操作以供该通信服务器装置和该至少一个服务提供方通信设备通过该通信网络装备彼此建立通信,该通信服务器装置包括处理器和存储器并被配置为在该处理器的控制下执行存储在该存储器中的指令,以执行如下操作:
接收多个服务请求,每个服务请求包括表示所请求的服务或资产以及所述服务或资产所需要的配送时间的数据;
关于每个所述服务请求确定前置时间,该前置时间包括接收到相应的服务请求的时间与关联配送时间之间的时间段;
将每个所述前置时间与预定阈值进行比较,如果大于该预定阈值,则将每个相应的前置时间定义为高,并且如果小于该预定阈值时,则将每个相应的前置时间定义为低;
接收资源数据,该资源数据包括表示能够提供所述服务或资产的可用资源的数据;
生成成本矩阵数据,所述成本矩阵的每个元素表示可用资源-服务请求对,所述成本矩阵数据关于每个可用资源-服务请求对指派成本值;其中,指派成本值包括:根据与该相应的服务请求相关联的该前置时间是高还是低来计算每个可用资源-服务请求对的成本值;
对于每个服务请求,从相应的可用资源-服务请求对成本值集合中选择最小成本值并将与所选的成本值相关联的该可用资源指派给该相应的服务请求;以及
如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为高,则执行第一计算来计算可用资源-服务请求对的成本值,并且如果与该相应的服务请求相关联的该前置时间被定义为低,则执行不同的第二计算来计算可用资源-服务请求对的该成本值。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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