CN1252580A - 车辆调配系统 - Google Patents

Abstract

考虑车辆不足的严重程度来进行车辆再调配的车辆调配系统。在从其他车场向车辆不足的车场再调配车辆之际,考虑车辆不足的严重程度。在计算部102中计算估计的需求数,在计算部104中计算估计的车辆数。在过剩不足数计算部106中根据需求数与车辆数之差计算过剩不足,在评价值计算部105中计算表示车辆不足的严重程度的评价值。然后,在再调配设定部107中考虑评价值也就是车辆不足的严重性来设定再调配。

Description

车辆调配系统

本发明涉及车辆调配系统，特别是，涉及可以在包含多个车场的一定区域内，根据各车场中的乘车需要，在系统中所设定的想要的等待时间内，稳定地供给(调配)车辆的车辆调配系统。

在根据多个车场中所发生的乘车需要来对区域内所配备的规定车辆数的车辆进行调配的系统中，对于各车场中所发生的乘车需要来说有时该车场中的现有车辆不足。在此一场合，可以考虑把其他车场中多余的车辆从该其他车场移动(以下称为“再调配”)以便适应乘车需要的车辆调配系统。

但是，此一车辆调配系统，由于是在发生车辆不足的场合，进行事后协调的系统，所以在车辆从其他车场到达该车场之前需要时间。此外，由于在再调配中新发生的乘车需要，或者由于在再调配之前其他车场出发的车辆的到达，有时在各车场中产生新的车辆的过剩不足，不可能在想要的等待时间内稳定地适应乘车需要。

为了解决上述问题，可以考虑根据乘车需要的预测数据来进行再调配。例如，可以考虑按照所预测的乘车需要来调配车辆，该乘车需要是根据各车场的现有车辆数、该车场中现在发生的乘车需要和过去的乘车需要统计数据来预测的。作为根据预测乘车需要来调配车辆的例子，有日本专利申请公开特开平9-153098号公报中所述的车辆需要预测系统。

在上述车辆需要预测系统中，把各区域的现有车辆数与乘车需要用各自的绝对数彼此进行比较，根据该比较来判断车辆的过剩不足。但是，现实中即使是车辆的不足数相同的场合，也可以认为就现有车辆数来说车辆数的紧迫程度是不同的。例如，对于某个车场中针对90辆的现有车辆有100辆的乘车需要而产生10辆的不足的场合，与针对10辆的现有车辆有20辆的乘车需要而产生10辆的不足的场合而言，显然后一种场合车辆的紧迫程度要高一些。

以往，由于不进行这种考虑针对现有车辆的车辆的不足数的再调配，所以不能充分地进行与车辆数的紧迫程度相对应的确实的再调配。

本发明有鉴于上述问题，其目的在于，提供一种能够考虑各车场的车辆数的紧迫程度，更确实地适应实际的乘车需要的车辆调配系统。

为了解决上述问题，实现目的，本发明的特征在于，具备：检测在预定的时间内针对区域内所设定的多个车场的各自的车场所估计的车辆的过剩不足数的车辆过剩不足数检测机构；针对各个车场的车辆的过剩不足数计算考虑了在前述时间内所估计的乘车需要数的车辆不足程度的评价值的评价值计算机构；以及从其他车场把剩余车辆再调配到前述评价值最小的车场的车辆再调配设定机构。

根据上述特征，在区域内的各车场中检测车辆的过剩不足数，从其他车场向对于所估计的乘车需要数来说车辆不足的车场移动车辆。可以在车辆不足的车场中，特别对车辆不足程度高的车场，实施上述车辆的移动也就是再调配。

图1是表示根据本发明的实施例的车辆调配系统的构成的系统图。

图2是表示配备在车场中的终端与主计算机中的主要功能的方框图。

图3是表示再调配指示前的各车场的乘车需要和车辆数的图。

图4是表示再调配指示后的各车场的乘车需要和车辆数的图。

图5是再调配设定处理的程序框图。

图6是表示各车场间的车辆的移动时间之一例的图。

图7是表示配备车辆数与再调配数的关系的图。

图8是表示配备车辆数与平均等待时间的关系的图。

图9是表示各车场间的车辆的移动时间的模拟结果的图。

图10是表示1天的乘车需要的推移的图。

图11是表示针对配备车辆数的等待时间的偏差的图。

图12是表示针对配备车辆数的等待时间的偏差的图。

下面，参照附图详细说明本发明。图1是表示根据本发明的一个实施例的车辆调配系统的概要的系统图。这里，设想在区域内设置5个车场的情况。车场P1、P2、P3、P4、P5(下面，在不表示特定的车场的场合，单单统称为“车场P”)，是在高尔夫球场、飞机场、饭店等处设置的规定的停车空地，在区域内配备多辆车辆4。有关在区域内配置的最佳车辆数在下文述及。在车场P处，分别设有终端2，在各终端2上，分别连接着检测车场P内的车辆的出入的传感器3。

传感器3具有为了特别指定车辆4而识别该车辆编号的功能，这里所说的车辆编号，可以是安装在车辆前后的牌照上所表示的车辆编号，也可以是车辆的侧部或上部等，适于检测而特别记载的车辆编号。此外，车辆编号不限于数字，也可以是使用条形码或字符等符号的识别信息。作为传感器3，可以使用光学地读取标在车辆上的前述车辆编号的光学传感器。

终端2含有识别车辆使用者的识别装置(未画出)，此一识别装置根据使用者输入的识别(ID)编号等来判断使用者是不是已经登记的合同用户。识别编号等最好是记录在IC卡上。前述识别装置在开始使用时读取使用者拿出的IC卡的信息，同时在结束车辆的使用时读取使用者拿出的IC卡的信息以便认知车辆的使用结束。终端2含有使用者输入目的地用的输入装置(未画出)。此一输入装置，例如可以由与各车场P1～P5相对应的开关来构成。

车辆4，例如是能够自行的电气汽车，构成为当存在对于使用者的车辆使用许可的场合打开门锁以便可以起动。再者，也可以做成使用者使用前述IC卡来打开门锁。无论哪一种场合，都最好是以在乘车的车场P的终端2中认知了识别IC卡的使用者的识别信息(识别编号等)为前提。

终端2靠通信电路与主计算机(以下称为“主机”)1相连接，在终端2与主机1之间相互进行数据的收发。使用者乘车的车场P的终端2，把该车场P的现有车辆编号和车辆数，和合同用户的识别编号，以及乘车需要(需求)等发送到主机1。需求在使用者输入识别编号时发生。在需求中包含目的地信息。主机1根据前述识别编号并参照合同用户的个人信息，判断应否许可车辆的使用之后，向终端2指示出租许可和出租车辆。根据出租许可和出租车辆的指示，真实地乘坐成为可能。在形成出租许可和出租车辆的指示时，产生“发生行驶”。

另一方面，使用者的搭乘车辆所到达的车场P的终端2，把该车场P的现有车辆编号和车辆数，和合同用户识别编号，到达认知信息，以及合同用户行驶数据等发送到主机1。根据传感器3的检测结果，当检测到与发生行驶相对应的车辆4进入车场P时输出到达认知信息。

主机1，含有根据从终端2输入的信息来进行用来向终端2指示出租许可和出租车辆的运算的运算机构(CPU)10和存储装置(存储器)11，同时含有用来向各车辆4发出指示的通信装置12。在存储装置11中，作为所有车场的乘车需要统计数据之一储存着针对各车场P的预测乘车需要数据(以下称为“预测发生行驶”)，此外还储存着合同用户信息或合同用户行驶数据等数据。预测发生行驶是根据过去的需求记录设定的1天的需求估计。合同用户信息是与前述识别编号相对应的合同用户的名字等个人信息。合同用户行驶数据是行驶距离或行驶时间，是用来向合同用户收费的信息。

图2是表示用来进行车辆调配和再调配的设定的主机1和终端2的主要功能的方框图。前述终端2，含有现有需求数检测部20，现有车辆数检测部21，到达行驶数检测部22，以及显示部23。现有需求数检测部20，根据认知使用者输入的识别编号时所发生的需求检测信号，来检测在该车场中真实发生的需求数。现有车辆数检测部21，根据由前述传感器3所检测的车辆编号和车辆的出入的检测结果，来检测该车场的现有车辆数。到达行驶数检测部22，检测由于其他车场中当前产生的发生行驶和再调配而确实地到达的车辆(到达行驶)数。在此一到达行驶中包括下文述及的SD时间内的和由再调配引起的SD时间外的两者。

显示部23，是用来向使用者指示或介绍乘车车辆的，根据从主机1输入的出租许可等，用画面或声音来进行介绍显示。再者，显示部23也可以构成为，在能够乘坐的车辆4存在于车场P中，输入使用者的识别码后立即可以发出乘坐车辆指示的场合，进行车辆编号等的介绍，同时在车辆4不足的场合，介绍预测等待时间。虽然现有需求检测部20、现有车辆数检测部21、到达行驶数检测部22、以及显示部23，可以作为终端2的功能来设置，但是除了显示部23之外，也可以作为根据来自终端2的信息在主机1一侧执行的功能。

另一方面，在主机1的前述存储器11中，设有预测发生行驶存储部110。预测发生行驶存储部110针对各车场P把1天的乘车需要记录作为时间序列的数据储存起来，作为预测发生行驶(预测乘车需要)。预测发生行驶是针对天气、日期、星期几等把过去的乘车需要记录储存的，以能把与该日期、天气、星期几等相对应的预测发生行驶供给CPU 10为好。预测发生行驶在预测发生行驶数检测部101中被读出，供给到预测发生需求数计算部102。预测发生需求数计算部102把前述现有需求数加到预测发生行驶数上，计算预测发生需求数。

预测到达行驶数检测部103根据前述预测发生行驶来检测预测到达行驶数，输入到预测发生车辆数计算部104。预测发生车辆数计算部104，把预测到达行驶数和到达行驶数加到现有车辆数上，计算预测发生车辆数。再者，预测到达行驶数，由该车场的现有车辆数(此一场合还包括SD时间内的到达行驶)对与到达行驶相对应的发生行驶产生的车场中的预测发生需求数的比率所左右。也就是说，虽然在此一比率大的场合因为车辆数有富余所以预测到达行驶变成真实的到达行驶的可能性高，但是在此一比率低的场合因为车辆数没有富余所以预测到达行驶照原样变成真实的到达行驶的可能性降低。

因此，把此一比率(称为减少系数)乘以预测到达行驶数的值作为预测到达行驶数用于预测发生车辆数的计算。也就是说，预测发生车辆数和减少系数可以由式(f1)和式(f2)来计算。

预测发生车辆数＝现有车辆数+(减少系数×预测到达行驶数)+到达行驶数…(f1)

减少系数＝(现有车辆数+到达行驶数)÷预测发生需求数…(f2)

评价值计算部105，根据预测发生需求数和预测发生车辆数，用下式(f3)来计算用来判断各车场P中的车辆数的紧迫程度的评价值。

评价值＝(预测发生车辆数-预测发生需求)÷预测发生需求数^1/2…(f3)

再者，之所以在式(f3)中以预测发生需求数的根为分母，是因为通过使评价值随着预测发生需求数的变化而变化很大，也就是加大灵敏度，来按初期的目的实行下文述及的再调配设定处理的缘故。因而虽然在式(f3)采用平方根，但是也可以利用三次方或其他适合目的的根。当然如果方次数增加则评价值的灵敏度变得灵敏。

过剩不足计算部106计算预测发生需求数与预测发生车辆数之差，也就是车辆的过剩不足数。再调配设定部107根据各车场P的车辆过剩不足数，并且考虑前述评价值，进行用来使剩余的车辆4向其他车场P移动的再调配的指示。此一再调配指示，经由前述通信装置12通知车辆4。在车辆4上设置通信装置和自动行驶装置，以便可以与再调配相适应。自动行驶装置可以采用利用地图数据和全球定位系统的位置检测系统，以及利用信号机或障碍物的监视系统等的公知的系统。

调配设定部108，如果有能够乘坐的车辆，则立即把出租许可和出租车辆通知给终端2。此外，在车辆不足的场合，根据到达行驶或再调配的到达预定时刻等来计算等待时间，通知给终端2。借此使用者可以认知等待时间。

再者，SD设定部109，根据预测发生行驶存储部110的存储数据来判断预测了在预定时间发生的需求是否超过预定的基准车辆数。然后，根据此一判断结果来确定在预测发生行驶中，从当前时刻起检索到多少小时(或者多少分钟后)为止，也就是确定检索范围(SD时间)。前述预测发生需求数计算部102或预测发生车辆数计算部104计算在此一SD时间内的需求数或车辆数。有关SD时间的确定算法在下文中述及。

接下来，说明具体的车辆调配和再调配的例子。如果仅仅根据各车场P的现有车辆数和现有需求数来进行车辆的再调配，则因为产生由需求的变动或车辆的移动引起的新的车辆的过剩不足，故无法进行高效的车辆调配。因此，在本实施例中，考虑在预先设定的SD时间内的预测发生需求或预测发生车辆数来计算车辆的过剩不足，进行再调配。在此一场合，如上所述使用用来提高预测到达行驶数的精度的减少系数，同时考虑代表各车场的车辆数的紧迫程度的评价值来进行再调配。图3是表示在各车场P中的发生行驶和到达行驶的发生所引起的车辆数的变化的图。在此一图中，虽然在当前SD时间内预料到所预想的行驶的发生，但是未考虑再调配量。

在该图中，对于车场P1而言，由于现有需求数为“3”而现有车辆数为“0”，所以在当前时刻车辆有3辆不足。对于此一车场P1而言，有在当前时刻以前在其他车场中所产生的发生行驶引起的到达行驶Ta1，以及在车场P3中产生的由在当前SD时间的发生行驶Td3引起的到达行驶Ta11。另一方面，由于预测到产生预测发生行驶Tf1，所以合计需求数也就是预测发生需求数成为“4”。因而，由于在当前SD时间内能够使用的车辆数为“2”而需求数为“4”，结果可以认为发生2辆车辆不足。

对于车场P2而言，由于现有需求数为“0”而现有车辆数为“5”，所以在当前时刻车辆有5辆多余。对于此一车场P2而言，由于预测到产生预测发生行驶Tf2、Tf21所以合计需求数成为“2”。因而，由于在当前SD时间内能够使用的车辆数为“5”而需求数为“2”，结果有3辆车辆多余。

对于车场P3而言，由于现有需求数为“5”而现有车辆数为“2”，所以在当前时刻车辆有3辆不足。对于此一车场P3而言，由于现有车辆为2辆，所以立刻响应2个需求而产生发生行驶Td3、Td31。此外，还有在这以前的SD时间内在其他车场中产生的发生行驶引起的到达行驶Ya3、Ta31。由于没有预测发生行驶，所以合计需求数保持“5”不变。结果，由于在当前SD时间内能够使用的车辆数为“4”而需求数为“5”，所以有1辆车辆不足。

对于车场P4而言，由于现有需求数为“1”而现有车辆数为“1”，所以在当前时刻没有车辆的过剩不足。对于此一车场P4而言，由于现有车辆为1辆，所以立刻响应需求而产生发生行驶Td4。此外，对于此一车场P4而言，由于预测到存在着预测发生行驶Tf4，所以合计需求数成为“2”。此外，可以预测到由车场P3中产生的发生行驶引起的到达行驶Ta4。因而，由于在当前SD时间内能够使用的车辆数为“2”而需求数为“2”，所以没有车辆的过剩不足。

对于车场P5而言，由于现有需求数为“0”而现有车辆数为“1”，所以在当前时刻车辆有1辆多余。对于此一车场P5而言，有由车场P4中的发生行驶Td4引起的到达行驶Ta5，而且，还有在这以前的SD时间内由其他车场中产生的发生行驶引起的到达行驶Ta51。此外，由于预测到存在着预测发生行驶Tf5，所以合计需求数成为“1”。结果，由于在当前SD时间内能够使用的车辆数为“3”而需求数为“1”，所以有2辆车辆多余。

以上述SD时间内的车辆数或需求数的变动为前提来设定再调配。下面，分阶段地说明再调配的算法。首先，作为第1阶段，检测在SD时间内能够再调配的车场和车辆数。在上述场合中，由于在车场P2和车场P5中有多余车辆，所以能够再调配。作为第2阶段，求出在能够再调配的车场中车辆再调配之后的剩余车辆数。然后，作为第3阶段，判别靠此一剩余车辆数能否适应下一次发生的需求。也就是说，对所有车辆再调配之后，在该车场P的车辆数靠到达行驶等恢复以前发生了需求的场合，不能立刻响应该需求。因此，如果估计剩余车辆数可以用作下一次发生的需求量的车辆，则认为实际上可以实行再调配。再者，在再调配中计算各车场P的评价值，从评价值低的车场P开始依次设定。这里，判断是否能够从车辆有富余的车场当中的，处于距车辆不足的车场近距离的车场依次再调配，或者判断是否能够从评价值最高的车场依次再调配。

在上述场合中，在车场P2中，由于即使对多余量的3辆进行再调配，还有2辆车辆剩余，所以即使适应下一次发生的预测发生行驶Tf2也还有1辆多余。因而，对于车场P2而言有进行3辆的再调配的裕量，能够实行再调配。另一方面，对于车场P5而言，如果对多余量的2辆进行再调配，则剩余车辆数成为1辆，如果适应下一次发生的预测发生行驶Tf5则成为没有剩余。这样一来，对于车场P5而言由于如果进行再调配则成为剩余车辆数中没有裕量，所以不能实行再调配。

假如，在车场P5中也能再调配的场合，从车场P2和车场P5双方都能再调配，可以从这些车场P2、P5当中离车辆不足的车场P1、P3更近的一方进行再调配。

根据上述研究结果进行再调配的场合的，SD时间内的各车场P中的车辆数的变化示于图4。在该图中，对于车场P1而言，当前需求的1位使用者可以乘坐到达行驶Ta1的车辆，第2、第3位使用者可以乘坐从车场P2再调配的2辆车辆(Dv1、Dv2)。然后，预测发生行驶Tf1的使用者可以乘坐到达指令Ta11的车辆。

对于车场P2而言，把2辆车辆(d1、d2)向车场P1再调配，把1辆车辆(d3)向车场P3再调配。然后，预测发生行驶Tf2的使用者可以乘坐现有车辆(V1)，预测发生行驶Tf21的使用者可以乘坐现有车辆(V2)。

对于车场P3而言，由于现有车辆为2辆，所以可以对5个需求中的2个立刻响应，2位使用者可以乘坐发生行驶Td3、Td31的车辆。此外，第3位和第4位使用者可以乘坐到达行驶Ta3、Ta31的车辆，第5位使用者可以乘坐从车场P2再调配的车辆(Dv3)。

对于车场P4而言，由于现有车辆为1辆，所以可以对1个需求立刻响应，使用者可以乘坐发生行驶Td4的车辆。此外，与预测发生行驶相对应的使用者可以乘坐到达行驶Ta4的车辆。进而，对于车场P4而言，虽然有到达行驶Ta41，但是这是基于车场P5中的预测发生行驶Tf5的，无法预测，在再调配研究时不予考虑。

对于车场P5而言，虽然现有车辆为1辆，但是由于没有需求，所以不立刻产生发生行驶。预测发生行驶Tf5的使用者可以乘坐现有车辆V5。其后发生的到达行驶Ta5、Ta51的车辆，不进行再调配而是照原样剩余着。对于车场P5而言，虽然有基于在车场P4中产生的预测发生行驶Tf4的到达行驶Ta52，但是这是无法预测的，虽然在再调配研究时不予考虑，但是也可以根据统计数据考虑此一到达行驶Ta52来计算。

这样一来，结果，对于车场P1～车场P3而言，在SD时间内可以没有过剩不足地与需求相对应，进而对于车场P4而言剩余1辆，对于车场P5而言剩余3辆车辆。

在上述例子中，在当前SD时间内可以适应需求。但是，在此一SD时间内不能适应需求的场合，不足的车辆留待下一段SD时间的再调配的研究时解决。此外，预先设定最大等待时间，在此一当前SD时间内超过设定最大等待时间的场合，包含事先确定不进行再调配的车场P，对能够再调配的车辆进行再调配，以便适应需求。

下面，参照程序框图进一步说明上述再调配的处理。图5是车辆再调配处理的程序框图。在步骤S1中，计算预测发生需求数。在步骤S2中，计算预测发生车辆数。在步骤S3中，根据预测发生需求数和预测发生车辆数，使用前述式(f1)来计算评价值。如果针对所有车场P实行了步骤S1～S3的处理，则进到步骤S4。

在步骤S4中，把各车场P按评价值小的顺序排列。在步骤S5中从评价值小的车场P开始依次检查车辆的过剩不足。在步骤6中判断是否结束了所有车场P的检查。如果此一判断是否定的则进到步骤S7。在步骤S7中从该车场的P的预测发生车辆数减去预测发生需求数，把其减算结果设定成变量B。在步骤S8中根据变量B是否为负(-)来判断在该车场P中车辆是否不足。

如果检测到车辆不足的车场P则进到步骤S9，按距车辆不足的车场P的距离小的顺序检查有没有能够再调配的车场P。在步骤S10中判断是否结束了所有车场P的检查。如果此一判断是否定的则进到步骤S11。在步骤S11中判断该车场P中当前车辆是否富余。这里所谓车辆富余的情况，是指当前车辆富余，而且现有车辆数大于预测发生需求数的情况。这是因为即使在对由过剩不足计算判断为多余的车辆进行了再调配的场合，仍然有剩余车辆，能够适应下次的发生需求的缘故。

如果步骤S11是肯定的则进到步骤S12，进行再调配。在步骤S13中，根据进行了步骤S12中的再调配之后的预测发生需求数和预测发生车辆数来计算评价值。如果计算了评价值则进到步骤S4，再次执行上述处理。

在所有车场P中没有车辆数不足的场合，也就是在步骤S6是肯定的场合，由于没有必要再调配所以结束此一处理。此外，在对所有车场P来说再也没有剩下能够再调配的车辆的场合，也就是在步骤S10是肯定的场合，由于无法再调配所以结束此一处理。

这样一来，在本实施例中，由于根据评价值从车辆数不足较严重的车场P依次进行再调配，每一次再调配时重新计算评价值，所以可以动态地对应靠一次再调配可能变动的车辆过剩不足。

虽然在上述程序框图中，为了检测能够再调配的车场，定为按距车辆不足的车场P距离近的顺序检查各车场，但是也可以定为从评价值大的车场P依次进行此一检查。这样一来，可以防止仅特定的车场比其他车场车辆突出地有富余的状态，可以维持车辆在所有的车场P中均等地配备的状态。

下面，就SD时间设定用的算法进行说明。图6是表示各车场间的再调配的所需时间的图。如该图中所示，最远车场间的所需时间为30分，即使最近车场间所需时间也要5分。从此一图可以看出，即使确定了在不足5分的SD时间里能够再调配的车辆数，在该SD时间里再调配的车辆也不能到达预定的车场。此外，对超过5分不足7分的SD时间而言，仅在车场P1和车场P2之间能够再调配。进而，对超过7分不足9分的SD时间而言，仅在车场P1和车场P2之间，以及车场P2和车场P3之间能够再调配。以下，如果同样地讨论下去，对超过30分的SD时间而言能够在所有车场之间再调配。这样一来，为了能够再调配，有必要设定超过各车场P间的最小所需时间的SD时间。在图6的例子中为超过5分。

此外，就与最大等待时间的关系而言，有必要定为比最大等待时间要短的SD时间。例如，在把最大等待时间取为15分的场合，SD时间有必要设定成不足15分，在此一场合，在车场P1和车场P2间，车场P2和车场P3间，车场P3和车场P4间，以及车场P4和车场P5间，再调配成为可能。再者，在使车辆4自动行驶而进行再调配的场合，各车场间的所需时间，当然根据自动行驶时的行驶速度来确定。

接下来，按与所配备的车辆数的关联，就确定SD时间用的算法进行说明。如果配备与车场P中的总需求数相同数的车辆，则显然没有必要向该车场P再调配，车场P中配备的车辆数越少则再调配数越多。因而，在车辆的配备车辆数多，再调配的必要性低的场合，可以把SD时间设定得短些，在车场P的等待时间也有变短的倾向。

但是，因为无限制地增加配备车辆数是不经济的，故最好是加长SD时间，通过积极地利用再调配来减少配备车辆数。另一方面，如果减少配备车辆数而极端地加长SD时间，则有等待时间拖长的倾向。此外，虽然SD时间变长时等待时间增加，但是由于可以指望来自其他车场的到达行驶多些，所以再调配数变成比较少。因而，可以综合地研究配备车辆数、再调配数和等待时间，来确定SD时间。

图7是以SD时间为参数来表示配备车辆数与再调配数的关系的图，图8是以SD时间为参数来表示配备车辆数与平均等待时间的关系的图。在图7中，在配备车辆数低于a辆，再调配数低于A辆这样的设定条件下，如果减少配备车辆数则对于相同的SD时间而言再调配数变少(SD时间取为SD1＞SD2＞SD3＞SD4)。另一方面，如图8中所见，配备车辆数减少时平均等待时间变长。也就是说，配备车辆数减少时，由于再调配数变少，所以结果等待时间拖长。

因而，当减少配备车辆数时，为了使平均等待时间不超过作为其上限的B值，有必要使再调配数增加，为此必须缩短SD时间。换句话说，如果打算减少再调配数则有必要加长SD时间，如果打算减少平均等待时间则有必要缩短SD时间。

例如，如果设定L、M、H点，则在其中任何一点上，都同时满足平均等待时间的上限B值和再调配数A辆的设定。因而，可以根据当时的必要性(例如业务判断)来确定使配备车辆数、再调配数和平均等待时间中的哪一个优先。

接下来，说明就理想的配备车辆数进行研究的结果。为了即使在各车场中实际发生的需求与根据乘车需要统计数据的预测发生行驶所预测的需求之间存在着偏差的场合，也把等待时间定为“0”，理论上，当发生1个需求时，所有车场中始终各有1辆车存在着就可以了。另一方面，在某个车场中发生需求的场合，如果配备了能够从该需求的目的地向前述需求发生的车场再调配的数的车辆，则成为车辆在这两个车场间移动时间后，在这两个车场中必定有车辆存在，所有车场的配备车辆数成为与初期的状态相同。

假如，在令所有车场间的移动时间取为恒定的场合，如果在某个车场中发生需求时，即使从其他任何车场向此一车场进行再调配也如上所述通过在各车辆出入的车场间对车辆再调配来进行补充，则在移动时间后可以使所有车场中都有车辆存在。而且，如果需求的发生频度为在前述各车场间的移动时间内1次，则各车场中配备1辆车的话，理论上等待时间为“0”。

因而，实际上，从1天中的总预测发生行驶数换算出整个区域内所预测的预测发生行驶在上述移动时间内有几次，来确定配备车辆数就可以了。

下面根据具体的数值来说明模拟例。图9是表示用来特别指定区域的大小的各车场P1～P5相互间的行驶时间的图。该图(a)是人来驾驶车辆的场合的行驶时间(时速48km/h)，该图(b)是无人自动行驶时的行驶时间(时速16km/h)。

图10是表示1天的乘车需要的实测值的一个例子的图。如该图所示，乘车需要在1天之内不是稳定的，存在着相当的变动。在此一例子中，1天的总预测发生行驶数约为1800行驶。

根据上述模拟的条件来计算最佳的配备车辆数。各车场间的移动时间以无人自动行驶时的为基准。这是因为再调配的时候比有人时的行驶速度要慢，移动时间变长。如果把图9(b)中所示的车辆的行驶时间简单地进行平均则为14.46分(约15分)。如果根据1天的总预测发生行驶数1800来计算，则15分中的发生行驶数约为18次。此一事实意味着，有人车辆和再调配车辆为了相互补充而往来于各车场间期间，大约发生18次行驶。因而，针对各车场，配备各车场间的车辆的平均移动时间内预测发生行驶数量的车辆就可以了。具体地说，如果5处车场分别各配备18辆，也就是在区域内配备90辆(换句话说1天的总预测发生行驶数1800的5□)的车辆，则可以响应发生行驶从任何车场进行再调配，理论上，在需求发生时各车场中都始终有1辆车存在着。

但是实际上，因为除了各车场间的移动时间中有偏差之外，还存在着1天的总发生行驶数也变化，而且需求有时也集中发生在某段时间里等不确定因素，故等待时间不一定为“0”。但是，如上所述，在根据统计数据来预测发生行驶或到达行驶并进行再调配的系统中，即使在实际的需求偏离预测值时也可以减小等待时间的变动。

图11、图12是表示包括使实际的需求(发生行驶)偏离乘车需要统计数据的预测发生行驶的场合在内的，针对区域内的车辆的配备数的等待时间的偏差的图。在两图中，横轴取为行驶数/车场数。图12是在图11中把等待时间偏差放大表示的图。

如两图中所示，如果配备车辆数为90辆，则可以看出，即使处于前述实际的需求偏离统计数据的场合，等待时间也稳定成很小而与该偏差的大小无关。另一方面，配备车辆数为72辆和54辆时，可以看出，在实际的需求偏离统计数据的场合，等待时间的偏差很大而且激烈变动。虽然在行驶数与车场数之比小的场合，也就是对于车场数而言行驶数极少的场合，偏差变大，但是对于行驶数为“1800”而言如果车场数为“小于10左右”，则行驶数或车场数中的等待时间的偏差很小。也就是说，等待时间不容易受行驶数或车场数影响。

如上所述，如果根据各车场间的平均移动时间内的预测发生行驶数来确定配备车辆数，则面对实际的需求的变动可以形成稳定的车辆调配系统。

进而，从图10还可以理解，需求并非在整个1天(24小时)里始终都发生，存在着完全没有需求的时间段(4小时)。因而，也可以把1天的总预测发生行驶的总乘车需要1800行驶看成20小时中的行驶数，换算出各车场间的平均移动时间内的预测发生行驶数。

在该场合，最好是还考虑各车场间的行驶的发生频度不均等的有所偏重的情况。例如，可以考虑在车场P1～P2间往来的车辆数，比在车场P1～P5间往来的车辆数要多的情况。

该例示于图9(c)。该图是表示对车场间行驶的发生频度也就是前述行驶的比率的图。在此一场合，各车场间的平均移动时间最好是代替上述简单平均进行加权平均。由图9(b)和(c)，平均移动时间为11.91分(约12分)。因而，20小时中1800行驶成为约每12分18行驶，在5车场中配备90辆车就可以了。

这种各车场间的行驶的发生频度因为是区域固有的东西，所以在区域设定时可以根据该区域的特征来推测发生频度，或者采集数据来确定。

因而，最好是考虑上述各车场间的发生行驶的频度或1天的需求分布，从而考虑前述各车场间的移动时间或者此一移动时间内的预测发生行驶数。也就是说，各车场间移动时间也可以不是简单平均值而是作为加进发生行驶的频度的加权平均值来处理，在该场合1天也可以不一定作为24小时来处理。

再者，虽然在上述实施例中，设想了使车辆4自动行驶而再调配的系统，但是本发明不限于此，再调配也可以是由人驾驶来进行的，也可以是由拖车等其他车辆牵引车辆4来进行的。此外，不限于使用者驾驶的系统，也可以运用于出租汽车或包车的调配系统。

从以上的说明可以明白，根据权利要求1～5的发明，在向车辆不足的车场进行再调配的场合，可以对车辆不足最严重的车场来实施。因而，在产生车辆不足的场合，可以在区域内不偏重于一部分地进行公平的车辆调配。

特别是，根据权利要求3的发明，因为表示车辆数的紧迫程度的评价值在每次再调配时都被更新，所以当存在着多个车辆不足的车场时，可以没有遗漏地进行移动。此外，根据权利要求4的发明，从车辆数比较富余的车场进行再调配，可以在区域内均等地配备车辆。此外根据权利要求5的发明，由于从最近的车场向车辆不足的车场进行再调配，所以可以进一步缩短车辆的等待时间。

Claims (5)

1.一种车辆调配系统，其特征在于，具备：

检测在预定的时间内针对区域内所设定的多个车场的各自的车场所估计的车辆的过剩不足数的车辆过剩不足数检测机构，

针对各个车场的车辆的过剩不足数计算考虑了在前述时间内所估计的乘车需要数的车辆不足程度的评价值的评价值计算机构，以及

从其他车场把剩余车辆再调配到前述评价值最小的车场的车辆再调配设定机构。

2.一种车辆调配系统，其特征在于，具备：

把在预定时间内估计将要发生的预测乘车需要数加到现有乘车需要数上，检测各个车场的预测发生乘车需要数的乘车需要数检测机构，

把前述时间内估计将要到达的到达车辆数加到现有车辆数上，检测各个车场预测发生车辆数的车辆数检测机构，

根据前述预测发生乘车需要数和预测发生车辆数来计算各个车场的车辆过剩不足数的过剩不足数计算机构，以及

根据针对前述车辆过剩不足数的前述预测发生乘车需要数来计算车辆数的紧迫程度的评价值的评价值计算机构，

并构成为从其他车场把剩余车辆再调配到前述评价值最小的车场。

3.权利要求1或2中所述的车辆调配系统，其特征在于，构成为在前述评价值计算机构中，每次再调配车辆都计算评价值。

4.权利要求1～3中的任何一项中所述的车辆调配系统，其特征在于，前述车辆再调配从前述评价值大的车场的多余车辆开始依次进行。

5.权利要求1～3中的任何一项中所述的车辆调配系统，其特征在于，前述车辆再调配从与前述评价值最小的车场最接近的车场的多余车辆开始依次进行。

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