CN116993127A - 一种跨业务实时调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种跨业务实时调度方法及系统，获取同一时间批次内的包裹请求和乘客任务请求，根据包裹请求的派送起点和派送终点，确定该包裹请求所对应的最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求，增加其完成概率，根据乘客任务请求，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，将目标子包裹请求与乘客任务请求进行打包，得到有效乘客任务请求包，可有效降低调度规模，提升调度效率，利用博弈论策略对有效乘客任务请求包与待匹配工人进行匹配。本发明提供的跨业务实时调度方法不仅可以进行同平台不同业务间的资源调度及协调利用，还可以在保证工人收益和工作负担均衡的前提下，提升平台整体收益。

Description

一种跨业务实时调度方法及系统
技术领域
本发明涉及一种跨业务实时调度方法及系统。
背景技术
众包平台提供多种类型的业务，但是这些业务并不相互交叉，平台将重点放在单一的任务分配上，其中每个业务只能将任务分配给相应业务的工人完成。这种模式存在两个关键的问题：一是人力和空间资源的严重浪费，二是加剧了交通拥堵和空气污染。
发明内容
为了解决现有问题，本发明提供一种跨业务实时调度方法及系统。
本发明采用以下技术方案：
一种跨业务实时调度方法，包括：
获取同一时间批次内待处理的包裹请求和乘客任务请求；
根据包裹请求的派送起点和派送终点，确定该包裹请求所对应的最短路径，所述最短路径包括确定的多个站点；
按照包裹请求的派送起点和派送终点，并结合所述最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求；
根据乘客任务请求中的乘车起点和乘车终点，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，并将目标子包裹请求与所述乘客任务请求进行打包，得到有效乘客任务请求包；
获取同一时间批次内的所有有效乘客任务请求包和待匹配工人，利用博弈论策略进行匹配。
进一步地，所述确定该包裹请求所对应的最短路径，包括：
以该包裹请求的派送起点和派送终点作为矩形框选区的对角线节点，利用剪枝技术将不在矩形框选区的站点剪切掉，处于所述矩形框选区内的站点定义为有效站点；
在所有的有效站点中，利用迪杰斯特拉算法在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下，为该包裹请求规划一条最短路径，所述最短路径包括的各个站点为各个有效站点。
进一步地，所述在所有的有效站点中，利用迪杰斯特拉算法在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下，为该包裹请求规划一条最短路径，包括：
通过如下公式：
Wh(si,sj)＝ηWd(si,sj)+(1-η)Wf(sj)
计算两个有效站点si和sj之间的混合权值Wh(si,sj)，其中，η为预设加权阀值；
Wd(si,sj)为依据迪杰斯特拉算法求得的从有效站点si到sj的权值，其中，d(si,sj)是有效站点si到sj的路网距离，e是自然常数；
Wf(si,sj)为根据有效站点sj预设天数的历史平均车流量来计算从有效站点si到sj的权值，其中，f(sj)是有效站点sj的平均车流量；
基于混合权值Wh(si,sj)，利用迪杰斯特拉算法为该包裹请求规划一条最小权值的路径，得到最短路径。
进一步地，所述按照包裹请求的派送起点和派送终点，并结合所述最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求，包括：
根据包裹请求的派送起点、派送终点以及各个有效站点，将所述最短路径拆解为各个子包裹请求，其中，第一个子包裹请求由派送起点以及所述最短路径中的第一个有效站点构成，最后一个子包裹请求由所述最短路径中的最后一个有效站点以及派送终点构成，其余各个子包裹请求由所述最短路径中的相邻两个有效站点构成。
进一步地，所述对于乘客任务请求中的乘车起点和乘车终点，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，包括：
从确定得到的所有子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车起点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第一预设约束条件的子包裹请求，得到中间子包裹请求；
从中间子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车终点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第二预设约束条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求。
进一步地，所述第一预设约束条件包括第一时间约束条件和第一距离约束条件，第一时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够到达对应子包裹请求的起点，第一距离约束条件为对应子包裹请求的起点在圆形范围内；
所述第二预设约束条件包括第二时间约束条件和第二距离约束条件，第二时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够送到对应子包裹请求的终点，第二距离约束条件为对应子包裹请求的终点在圆形范围内。
进一步地，所述利用博弈论策略进行匹配，包括：
按照贪婪策略初始化待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对，然后迭代地为每个待匹配工人调整其匹配到的有效乘客任务请求包，直至达到纳什均衡状态，输出此时的待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对。
一种跨业务实时调度系统，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现如上述跨业务实时调度方法。
本发明的有益效果包括：针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的包裹请求路径规划算法，首先根据待处理的包裹请求，确定该包裹请求所对应的最短路径；针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的包裹拆解算法，此算法可根据包裹派送的路径规划结果，将包裹请求有效拆解为若干子包裹请求，增加了其完成概率；针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的打包算法，此算法基于乘客请求的位置，将若干子包裹请求按照时间和距离约束与其打成请求包，可有效降低调度规模，提升调度效率；针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的博弈匹配算法，此算法基于博弈论策略，目的在于将工人和请求包进行均衡匹配，以在保证工人任务量和收益均衡的前提下，最大化平台总收益。因此，本发明提供的跨业实时调度方法不仅可以进行同平台不同业务间的资源调度，协调利用，还可在保证工人收益和工作负担均衡的前提下，提升平台整体收益。
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：
图1为一种跨业务实时调度方法的整体流程示意图；
图2为路径规划算法流程示意图；
图3为包裹请求拆解算法流程示意图；
图4为打包算法流程示意图；
图5为博弈匹配算法流程示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施方式来进行说明。
本发明提供的一种跨业务实时调度方法的跨业务实时调度场景，具体为：某一平台同时存在网约车和同城物流运输两项业务，网约车业务表现为乘客发出的乘客请求，即将乘客从其乘车起点位置拉到指定的乘车终点位置；同城物流运输业务表现为顾客的包裹请求，即将顾客的包裹从派送起点运载到指定的派送终点位置，值得注意的是，此过程可能并不能一次性完成，因此平台在城市中设立了若干个包裹中转站点(以下简称为站点，站点形式可能为超市，理发店，水果摊等)用以包裹的转运。在此场景中，待匹配工人，可能为平台专职工人，也可能为网约车司机兼职，要在保证乘客请求完成的前提下，尽可能的顺带一些包裹(此种顺带行为分为三种情况，一是从包裹派送起点到派送终点，二是从包裹派送起点到站点，三是从站点到包裹派送终点)，此举不仅可以提升待匹配工人自身收益，平台整体收益，还可充分利用自身空间资源，减缓交通拥堵和空气污染。
如图1所示，一种跨业务实时调度方法包括如下步骤：
步骤S101：获取同一时间批次内待处理的包裹请求和乘客任务请求：
获取同一时间批次内的待处理的包裹请求和乘客任务请求。其中，同一时间批次可以指同一时间段内，时间段的长度由实际需要进行设置。包裹请求是指需要将包裹由派送起点送到派送终点，乘客任务请求为乘客需要由乘车起点乘车至乘车终点。
步骤S102：根据包裹请求的派送起点和派送终点，确定该包裹请求所对应的最短路径，所述最短路径包括确定的多个站点：
步骤S102为每个包裹请求规划一条有效最短派送路径，旨在规划出一条路径S＝{s1,s2,…，sn}，其中si(1≤i≤n)表示一个站点，其路径本质为一个以站点ID为节点的有序集合。图2为步骤S102所对应的路径规划算法流程图。
对于任意一个包裹请求，在S201中，以该包裹请求的派送起点和派送终点作为矩形框选区AD的对角线节点，在S202中，利用剪枝技术将不在矩形框选区AD的站点剪切掉，剪切掉的站点记为SD，相应地，处于矩形框选区AD内的站点定义为有效站点。
在所有的有效站点中，利用迪杰斯特拉算法(Dijkstra算法)在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下，为该包裹请求规划一条最短路径，最短路径包括的各个站点为各个有效站点，具体地：如图2所示，在S203中，通过如下公式：
Wh(si,sj)＝ηWd(si,sj)+(1-η)Wf(sj)
计算两个有效站点si和sj之间的混合权值Wh(si,sj)，其中，η为预设加权阀值。
Wd(si,sj)为依据迪杰斯特拉算法求得的从有效站点si到sj的权值，其中，d(si,sj)是有效站点si到sj的路网距离，e是自然常数。
Wf(si,sj)为根据有效站点sj预设天数(比如30天)的历史平均车流量来计算从有效站点si到sj的权值，其中，f(sj)是有效站点sj的平均车流量。
基于混合权值Wh(si,sj)，利用迪杰斯特拉算法为该包裹请求规划一条最小权值的路径，得到最短路径。最终在S204中输出一条以站点为节点的有效最短路径。
步骤S103：按照包裹请求的派送起点和派送终点，并结合所述最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求：
根据包裹请求的派送起点、派送终点以及各个有效站点，将最短路径拆解为各个子包裹请求，其中，第一个子包裹请求由派送起点以及最短路径中的第一个有效站点构成，最后一个子包裹请求由最短路径中的最后一个有效站点以及派送终点构成，其余各个子包裹请求由所述最短路径中的相邻两个有效站点构成。
作为一个具体实施方式，如图3所示，为该步骤S103所对应的包裹请求拆解算法流程示意图。首先在S301中以包裹请求的派送起点为起点，所规划最短路径中第一个站点为终点形成子包裹请求p1；然后在S302中以p1的终点为起点，所规划最短路径中第二个站点为终点，形成子包裹请求p2；继而依次拆解，并同时在S303中判断下一站点是否为包裹请求终点，若是，则此子包裹请求便为最后一个子包裹请求，在S304中输出拆解的结果P＝{p1,p2....}；若否，则返回步骤S302继续拆解。值得注意的是，拆解出的子包裹请求并不都为有效子包裹，而是p1先为有效子包裹请求参与打包、匹配，待其完成后，p2才变为有效子包裹请求参与打包、匹配，直至所有子包裹请求都被完成，此包裹请求才算完成。
步骤S104：根据乘客任务请求中的乘车起点和乘车终点，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，并将目标子包裹请求与所述乘客任务请求进行打包，得到有效乘客任务请求包：
如图4所示，为该步骤所对应的打包算法流程示意图。对于每一个乘客任务请求，在S401中确定请求包最大尺寸阀值m，即请求包最大不能超过m个。
接着，从确定得到的所有子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车起点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第一预设约束条件的子包裹请求，得到中间子包裹请求，其中，第一预设约束条件包括第一时间约束条件和第一距离约束条件，第一时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够到达对应子包裹请求的起点，第一距离约束条件为对应子包裹请求的起点在圆形范围内，也就是说，在S402中在所有有效子包裹请求中检索以乘客请求起点为原点，预设阈值δ为半径的圆形范围内的所有满足时间约束(即待匹配工人可在规定时间内到达到对应子包裹请求的起点)和距离约束(子包裹请求的起点在圆形范围内)的有效子包裹请求，记为中间子包裹请求Q，此为第一轮剪枝过程。
然后，从中间子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车终点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第二预设约束条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求。第二预设约束条件包括第二时间约束条件和第二距离约束条件，第二时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够送到对应子包裹请求的终点，第二距离约束条件为对应子包裹请求的终点在圆形范围内。也就是说，在S403中在中间子包裹请求Q中检索以乘客请求终点为原点，预设阈值δ为半径的圆形范围内的所有满足时间约束(即待匹配工人可在规定时间内送到对应子包裹请求的终点)和距离约束(对应子包裹请求的终点在圆形范围内)的有效子包裹请求，记为目标子包裹请求Q′，此为第二轮剪枝过程。通过二轮剪枝过程，能够搜集得到临近的子包裹请求。
最终，将目标子包裹请求与乘客任务请求进行打包，得到有效乘客任务请求包，有效乘客任务请求包为单乘客多包裹请求包。本实施例中，有效乘客任务请求包除了单乘客多包裹请求包之外，还可以有其他另外两种形式，分别是单乘客请求包和单包裹请求包。
步骤S105：获取同一时间批次内的所有有效乘客任务请求包和待匹配工人，利用博弈论策略进行匹配：
按照贪婪策略初始化待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对，然后迭代地为每个待匹配工人调整其匹配到的有效乘客任务请求包，直至达到纳什均衡状态，输出此时的待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对。
作为一个具体实施方式，图5为博弈匹配算法流程示意图。如图5所示，在S501中获取同一时间批次内的所有有效乘客任务请求包，以及待匹配工人，然后，在S502中，为每个待匹配工人贪婪地匹配一个有效乘客任务请求包，并将贪婪匹配的结果作为博弈论的初始化匹配。在S503中，将每个待匹配工人视作博弈论中的玩家，每个玩家选择一种策略并根据其他玩家的策略计算当前玩家的最佳策略，最终计算出玩家的最大效益，并在S504中刷新此轮博弈匹配结果，在S505中判断当前状态是否达到纳什均衡状态，若为纳什均衡状态，则在S506中输出匹配结果，若未达到纳什均衡状态，返回步骤S503，继续迭代的为当前玩家挑选最佳策略，直至达到纳什均衡状态，输出匹配结果。
本实施例中，针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的包裹请求路径规划算法，此算法基于迪杰斯特拉算法，在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下为包裹请求规划一条有效的最短路径。针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的包裹拆解算法，此算法可根据路径规划结果，将包裹请求有效拆解为若干子包裹请求，增加了其完成概率。针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的打包算法，此算法基于乘客请求位置，将若干子包裹请求按照时间和距离约束与其打成请求包，可有效降低调度规模，提升调度效率。针对跨业务实时调度问题，提出了一种有效的博弈匹配算法，此算法基于博弈论策略，目的在于将工人和请求包进行均衡匹配，在保证每个工人相近的工作量和收益的前提下，提升平台整体收益。
本实施例还提供一种跨业务实时调度系统，包括处理器和存储器，处理器用于处理存储在存储器中的指令以实现图1所示的跨业务实时调度方法。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种跨业务实时调度方法，其特征在于，包括：
获取同一时间批次内待处理的包裹请求和乘客任务请求；
根据包裹请求的派送起点和派送终点，确定该包裹请求所对应的最短路径，所述最短路径包括确定的多个站点；
按照包裹请求的派送起点和派送终点，并结合所述最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求；
根据乘客任务请求中的乘车起点和乘车终点，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，并将目标子包裹请求与所述乘客任务请求进行打包，得到有效乘客任务请求包；
获取同一时间批次内的所有有效乘客任务请求包和待匹配工人，利用博弈论策略进行匹配。
2.根据权利要求1所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述确定该包裹请求所对应的最短路径，包括：
以该包裹请求的派送起点和派送终点作为矩形框选区的对角线节点，利用剪枝技术将不在矩形框选区的站点剪切掉，处于所述矩形框选区内的站点定义为有效站点；
在所有的有效站点中，利用迪杰斯特拉算法在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下，为该包裹请求规划一条最短路径，所述最短路径包括的各个站点为各个有效站点。
3.根据权利要求2所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述在所有的有效站点中，利用迪杰斯特拉算法在满足历史平均最大车流量约束和路径向前约束的前提下，为该包裹请求规划一条最短路径，包括：
通过如下公式：
Wh(si,sj)＝ηWd(si,sj)+(1-η)Wf(sj)
计算两个有效站点si和sj之间的混合权值Wh(si,sj)，其中，η为预设加权阀值；
Wd(si,sj)为依据迪杰斯特拉算法求得的从有效站点si到sj的权值，其中，d(si,sj)是有效站点si到sj的路网距离，e是自然常数；
Wf(si,sj)为根据有效站点sj预设天数的历史平均车流量来计算从有效站点si到sj的权值，其中，f(sj)是有效站点sj的平均车流量；
基于混合权值Wh(si,sj)，利用迪杰斯特拉算法为该包裹请求规划一条最小权值的路径，得到最短路径。
4.根据权利要求1所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述按照包裹请求的派送起点和派送终点，并结合所述最短路径，将包裹请求拆分成多个子包裹请求，包括：
根据包裹请求的派送起点、派送终点以及各个有效站点，将所述最短路径拆解为各个子包裹请求，其中，第一个子包裹请求由派送起点以及所述最短路径中的第一个有效站点构成，最后一个子包裹请求由所述最短路径中的最后一个有效站点以及派送终点构成，其余各个子包裹请求由所述最短路径中的相邻两个有效站点构成。
5.根据权利要求1所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述对于乘客任务请求中的乘车起点和乘车终点，从确定得到的所有子包裹请求中检索出所有满足预设条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求，包括：
从确定得到的所有子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车起点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第一预设约束条件的子包裹请求，得到中间子包裹请求；
从中间子包裹请求中，获取以乘客任务请求中的乘车终点为原点，预设阈值为半径的圆形范围内的所有满足第二预设约束条件的子包裹请求，得到目标子包裹请求。
6.根据权利要求5所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述第一预设约束条件包括第一时间约束条件和第一距离约束条件，第一时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够到达对应子包裹请求的起点，第一距离约束条件为对应子包裹请求的起点在圆形范围内；
所述第二预设约束条件包括第二时间约束条件和第二距离约束条件，第二时间约束条件为待匹配工人在规定时间内能够送到对应子包裹请求的终点，第二距离约束条件为对应子包裹请求的终点在圆形范围内。
7.根据权利要求1所述的跨业务实时调度方法，其特征在于，所述利用博弈论策略进行匹配，包括：
按照贪婪策略初始化待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对，然后迭代地为每个待匹配工人调整其匹配到的有效乘客任务请求包，直至达到纳什均衡状态，输出此时的待匹配工人-有效乘客任务请求包匹配对。
8.一种跨业务实时调度系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于处理存储在所述存储器中的指令以实现如权利要求1-7中任一项所述的跨业务实时调度方法。
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