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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine entsprechende Vorrichtung zur Ermittlung einer optimierten Zuordnung zwischen Buchungen und Fahrzeugen in einem Fahrzeug-Pooling System.
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Dienste im Bereich On-Demand Mobilität haben in den letzten Jahren immer mehr an Bedeutung gewonnen. Gründe sind unter anderem der Parkdruck in den Städten, Kosten für ein eigenes Fahrzeug. Des Weiteren besteht der Wunsch weiterhin flexibel mobil zu sein. Neben CarSharing werden auch weitere Sharing-Dienste wie Fahrzeug-Pooling angeboten.
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Die Zuteilung von Fahrzeugen zu Fahrgästen kann als sogenanntes Dial-A-Ride Problem beschrieben werden, und stellt als Erweiterung des Travelling Salesman Problems ein NP-schweres Problem dar. Das bedeutet, dass die Rechenzeit mit zunehmender Problemgröße (Anzahl von Fahrzeugen und/oder Anzahl von Fahrgästen bzw. Buchungen) exponentiell ansteigt. Als Folge daraus, können optimale Zuteilungen zwischen Fahrzeugen und Fahrt-Buchungen häufig nicht in Echtzeit berechnet werden.
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Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, eine optimierte, insbesondere eine optimale, Zuteilung von Fahrzeugen und Fahrt-Buchungen in Echtzeit zu ermöglichen, insbesondere bei Vorliegen einer Kombination von (statischen) Vorausbuchungen und (dynamischen) Spontanbuchungen.
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Die Aufgabe wird durch jeden der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben. Es wird darauf hingewiesen, dass zusätzliche Merkmale eines von einem unabhängigen Patentanspruch abhängigen Patentanspruchs ohne die Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs oder nur in Kombination mit einer Teilmenge der Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs eine eigene und von der Kombination sämtlicher Merkmale des unabhängigen Patentanspruchs unabhängige Erfindung bilden können, die zum Gegenstand eines unabhängigen Anspruchs, einer Teilungsanmeldung oder einer Nachanmeldung gemacht werden kann. Dies gilt in gleicher Weise für in der Beschreibung beschriebene technische Lehren, die eine von den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche unabhängige Erfindung bilden können.
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Gemäß einem Aspekt wird eine Vorrichtung (z.B. ein Server) zur Ermittlung einer Zuordnung einer Menge von Buchungen für eine entsprechende Menge von Fahrten zu einer Menge von Fahrzeugen beschrieben, wobei die ein oder mehreren Fahrzeuge ausgebildet sind, ein oder mehrere Fahrten durchzuführen. Insbesondere kann die Vorrichtung darauf ausgerichtet sein, im Sinne einer bestimmte Zielfunktion von Nutzern gebuchte Fahrten einer Menge von Fahrzeugen zuzuordnen, so dass die Zielfunktion verbessert, insbesondere optimiert, wird.
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Die Vorrichtung ist eingerichtet, eine Menge von Vorausbuchungen für ein oder mehrere Fahrten in einem Gesamtzeitraum (z.B. für einen aktuellen Tag) auf eine Mehrzahl von unterschiedlichen Zeitintervallen (z.B. Zeitintervalle mit einer Dauer von jeweils 1-2 Stunden) aufzuteilen, um eine Mehrzahl von Teilmengen von Vorausbuchungen für die entsprechende Mehrzahl von Zeitintervallen zu ermitteln.
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Eine Vorausbuchung eines Nutzers kann dabei anzeigen: den Abholort, an dem der Nutzer von einem Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen abgeholt werden soll, und/oder den Zielort, zu dem der Nutzer von einem Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen gefahren werden soll. ein vorausliegenden Zeitfenster anzeigen, an dem oder in dem der Nutzer von Ferner kann eine Vorausbuchung einen vorausliegenden Abholzeitpunkt oder einem Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen abgeholt werden soll. Der vorausliegende Abholzeitpunkt oder das vorausliegende Zeitfenster können dabei in dem aktuellen Zeitintervall oder in einem vorausliegenden Zeitintervall aus der Menge von Zeitintervallen liegen.
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Es kann somit eine Unterteilung der Vorausbuchungen in unterschiedliche Zeitintervalle vorgenommen werden. Die Zeitintervalle können dabei derart gewählt werden, dass eine Zuordnung zwischen Buchungen und Fahrzeugen in den einzelnen Zeitintervallen innerhalb einer bestimmten maximal zulässigen Rechenzeitdauer (z.B. 5 Sekunden oder weniger) ermittelt werden kann (z.B. mittels einer Branch&Bound Methode).
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Die Vorrichtung kann insbesondere eingerichtet sein, die Menge von Vorausbuchungen für den Gesamtzeitraum derart auf eine Mehrzahl von unterschiedlichen Zeitintervallen aufzuteilen, insbesondere durch Anpassen der Dauer der einzelnen Zeitintervalle, dass das Ermitteln einer Zuordnung für die einzelnen Zeitintervalle jeweils eine maximal zulässige Rechenkomplexität und/oder die maximal zulässige Rechenzeitdauer nicht überschreitet. Die Aufteilung des Gesamtzeitraums in einzelne (überlappende oder nicht überlappende) Zeitintervalle kann dabei in Abhängigkeit von der Anzahl von vorliegenden Vorausbuchungen und/oder in Abhängigkeit von der zeitlichen Verteilung der vorliegenden Vorausbuchungen erfolgen. Eine Überlappung zwischen direkt aufeinander folgenden Zeitintervallen kann dabei derart sein, dass eine Markov-Bedingung erfüllt wird.
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Die Vorrichtung kann ferner eingerichtet sein, eine Menge von Spontanbuchungen für ein oder mehrere Fahrten in einem aktuellen Zeitintervall aus der Mehrzahl von Zeitintervallen zu ermitteln.
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Eine Spontanbuchung eines Nutzers kann anzeigen: den Abholort, an dem der Nutzer von einem Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen abgeholt werden soll, und/oder den Zielort, zu dem der Nutzer von einem Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen gefahren werden soll. Ferner kann eine Spontanbuchung anzeigen, dass der Nutzer nach Möglichkeit sofort abgeholt werden soll. Eine Spontanbuchung kann somit mit einem sofortigen oder einem zeitlich vorausliegenden Abholzeitpunkt assoziiert sein.
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Außerdem kann die Vorrichtung eingerichtet sein, für das aktuelle Zeitintervall eine aktuelle Zuordnung zwischen der Teilmenge von Vorausbuchungen und der Menge von Spontanbuchungen einerseits und der Menge von Fahrzeugen andererseits zu ermitteln. Die aktuelle Zuordnung kann dabei mittels einer Branch&Bound Methode ermittelt werden. Es kann somit ermittelt werden, wie die ein oder mehreren Buchungen, die in das aktuelle Zeitintervall fallen (die insbesondere einen Abholzeitpunkt aufweisen, der in das aktuelle Zeitintervall fällt), auf die ein oder mehreren Fahrzeuge verteilt werden können (insbesondere um eine bestimmte Zielfunktion zu verbessern, insbesondere zu optimieren). Aufgrund der Begrenzung auf das aktuelle Zeitintervall kann die aktuelle Zuordnung innerhalb der maximal zulässigen Rechenzeitdauer ermittelt werden. So wird es ermöglicht, den ein oder mehreren Nutzern eine schnelle Rückmeldung in Bezug auf die jeweilige Buchung zu geben.
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Die Vorrichtung kann ferner eingerichtet sein, für ein oder mehrere vorausliegende Zeitintervalle aus der Mehrzahl von Zeitintervallen jeweils eine vorausliegende Zuordnung zwischen der jeweiligen Teilmenge von Vorausbuchungen einerseits und der Menge von Fahrzeugen andererseits zu ermitteln, insbesondere zu aktualisieren. Dabei kann eine vorausliegende Zuordnung mittels einer Branch&Bound Methode ermittelt werden.
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Es wird somit eine Vorrichtung beschrieben, die in präziser und effizienter Weise eine optimierte Zuordnung zwischen Fahrt-Buchungen und Fahrzeugen ermitteln kann, um ein effizientes und komfortables Fahrt-Pooling System bereitzustellen.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, zu bestimmen, dass eine neue Spontanbuchung für das aktuelle Zeitintervall vorliegt. In Reaktion darauf kann dann die aktuelle Zuordnung ermittelt, insbesondere aktualisiert, werden, wobei die Menge von Spontanbuchungen die neue Spontanbuchung umfasst. Insbesondere kann die insgesamt für das aktuelle Zeitintervall berücksichtigte Menge von (Spontan- und Voraus-) Buchungen (auch) die neue Spontanbuchung umfassen. In entsprechender Weise kann eine aktualisierte Zuordnung ermittelt werden, wenn eine Spontan- oder Vorausbuchung wegfällt. Die Vorrichtung kann somit eingerichtet sein, zeitnah auf eine geänderte Buchungssituation zu reagieren.
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Wie bereits oben dargelegt, kann die Vorrichtung eingerichtet sein, eine Zuordnung in Abhängigkeit von einer Zielfunktion zu ermitteln (z.B. um die Zielfunktion zu optimieren). Die Zielfunktion kann abhängig sein von: der von den ein oder mehreren Fahrzeugen aus der Menge von Fahrzeugen zurückgelegten Fahrstrecke und/oder der aufgebrachten Fahrzeitdauer, und/oder der von den ein oder mehreren Fahrzeugen aus der Menge von Fahrzeugen aufgebachten Wartezeit zwischen aufeinanderfolgenden Fahrten.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, auf Basis der ermittelten aktuellen Zuordnung eine Rückmeldung an einen Nutzer zu geben (z.B. in Form einer Daten-Nachricht), der eine erste Spontanbuchung aus der Menge von Spontanbuchungen getätigt hat. Die Rückmeldung kann anzeigen: welches Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen die der ersten Spontanbuchung entsprechende Fahrt durchführen wird; und/oder an welchem Abholzeitpunkt bzw. an welcher Abholzeit der Nutzer an dem in der ersten Spontanbuchung spezifizierten Abholort abgeholt werden wird. Die Rückmeldung kann z.B. über ein Anwendergerät (etwa ein Smartphone) des Nutzers an den Nutzer ausgegeben werden. Durch die Bereitstellung einer Rückmeldung kann der Komfort für den Nutzer weiter erhöht werden.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, die Zuordnung für ein Zeitintervall auf Basis des Anfangszustands der Menge von Fahrzeugen an dem Anfang des Zeitintervalls zu ermitteln. Dabei kann der Anfangszustand der Menge von Fahrzeugen an dem Anfang des Zeitintervalls dem Endzustand der Menge von Fahrzeugen an dem Ende des direkt vorausgehenden Zeitintervalls entsprechen (insbesondere dann, wenn sich die direkt aufeinanderfolgenden Zeitintervalle nicht überlappen, sondern direkt aneinander angrenzen). Alternativ kann der Anfangszustand der Menge von Fahrzeugen an dem Anfang des Zeitintervalls einen Zwischenzustand der Menge von Fahrzeugen an einem Zwischenzeitpunkt des direkt vorausgehenden Zeitintervalls entsprechen (insbesondere dann, wenn sich die direkt aufeinanderfolgenden Zeitintervalle überlappen). Der Zwischenzeitpunkt kann dabei dem Anfangszeitpunkt des Zeitintervalls entsprechen.
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Des Weiteren kann die Vorrichtung eingerichtet sein, im Rahmen der Ermittlung der Zuordnung für das Zeitintervall den Endzustand der Menge von Fahrzeugen am Ende des Zeitintervalls oder den Zwischenzustand der Menge von Fahrzeugen an einem Zwischenzeitpunkt des Zeitintervalls zu ermitteln (der dann als Anfangszustand für das direkt nachfolgende Zeitintervall verwendet werden kann). So kann in präziser und robuster Weise eine Gesamtzuordnung für den Gesamtzeitraum auf Basis der Zuordnungen für die Mehrzahl von Zeitintervallen ermittelt werden.
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Die Vorrichtung kann eingerichtet sein, zu bewirken, dass die ein oder mehreren Fahrzeuge aus der Menge von Fahrzeugen gemäß der ermittelten aktuellen Zuordnung oder gemäß einer ermittelten vorausliegenden Zuordnung betrieben werden. Zu diesem Zweck können Rückmeldungen an die Fahrer der ein oder mehreren Fahrzeuge gesendet werden (z.B. an Anwendergeräte der Fahrer). So kann eine zuverlässige und robuste Bereitstellung von Fahrdienstleistungen ermöglicht werden.
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Eine Zuordnung für ein Fahrzeug aus der Menge von Fahrzeugen kann anzeigen: ein oder mehrere Abholorte zum Abholen von ein oder mehreren Nutzern, die eine Voraus- oder eine Spontanbuchung getätigt haben; ein oder mehrere Zielorte zum Absetzen von ein oder mehreren Nutzern, die eine Voraus- oder eine Spontanbuchung getätigt haben; und/oder eine Fahrstrecke des Fahrzeugs für ein oder mehrere Fahrten für ein oder mehrere Voraus- oder Spontanbuchungen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Verfahren zur Ermittlung einer Zuordnung einer Menge von Buchungen für eine entsprechende Menge von Fahrten zu einer Menge von Fahrzeugen beschrieben, wobei die ein oder mehreren Fahrzeuge ausgebildet sind, ein oder mehrere Fahrten durchzuführen. Das Verfahren umfasst das Aufteilen einer Menge von Vorausbuchungen für ein oder mehrere Fahrten in einem Gesamtzeitraum auf eine Mehrzahl von unterschiedlichen Zeitintervallen, um eine Mehrzahl von Teilmengen von Vorausbuchungen für die entsprechende Mehrzahl von Zeitintervallen zu ermitteln.
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Das Verfahren umfasst ferner das Ermitteln einer Menge von Spontanbuchungen für ein oder mehrere Fahrten in einem aktuellen Zeitintervall aus der Mehrzahl von Zeitintervallen. Mit anderen Worten, es kann die Menge von Spontanbuchungen ermittelt werden, die in das aktuelle Zeitintervall fallen. Des Weiteren umfasst das Verfahren das Ermitteln, für das aktuelle Zeitintervall, einer aktuellen Zuordnung zwischen der Teilmenge von Vorausbuchungen und der Menge von Spontanbuchungen einerseits und der Menge von Fahrzeugen andererseits. Das Verfahren kann ferner umfassen, das Ermitteln, für ein oder mehrere vorausliegende Zeitintervalle aus der Mehrzahl von Zeitintervallen, jeweils einer vorausliegenden Zuordnung zwischen der jeweiligen Teilmenge von Vorausbuchungen einerseits und der Menge von Fahrzeugen andererseits.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Software (SW) Programm beschrieben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem Prozessor (z.B. auf einem Server) ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Des Weiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden.
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Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
- 1 ein beispielhaftes Straßennetz;
- 2 eine beispielhafte Aufteilung des Zuordnungsproblems für einen Gesamtzeitraum in eine Mehrzahl von Zuordnungsproblemen für eine entsprechende Mehrzahl von Teilzeitintervalle; und
- 3 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Ermittlung einer Zuordnung von Fahrt-Buchungen zu Fahrzeugen.
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Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument mit der ressourceneffizienten und schnellen Ermittlung einer (möglichst) optimalen Zuordnung zwischen verfügbaren Fahrzeugen und (statischen und/oder dynamischen) Fahrt-Buchungen. In diesem Zusammenhang zeigt 1 ein beispielhaftes Straßennetz 100 mit einer Vielzahl von Straßen 102 und Knotenpunkten 101 zwischen unterschiedlichen Straßen 102. In dem Straßennetz 100 kann eine Menge von Fahrzeugen 120 angeordnet sein, durch die jeweils eine Fahrdienstleistung bereitgestellt werden kann. Insbesondere können durch jedes einzelne Fahrzeug 120 ein oder mehrere Nutzer 110 der Fahrdienstleistung, d.h. ein oder mehrere Fahrgäste, von einem jeweiligen Abholort zu einem jeweiligen Zielort befördert werden.
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Ein Nutzer 110 kann an einer Zentraleinheit 150, z.B. an einem Server, die eingerichtet ist, die von der Menge von Fahrzeugen 120 erbrachten Fahrdienstleistungen zu koordinieren, eine Buchung für eine Fahrt tätigen. Eine Buchung kann dabei anzeigen,
- • den Abholort;
- • den Abholzeitpunkt;
- • den Zielort; und/oder
- • die Anzahl von Fahrgästen für die Fahrt.
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Dabei kann eine Buchung im Voraus getätigt werden, z.B. eine Stunde oder mehr, oder einen Tag oder mehr vor dem Abholzeitpunkt. Eine solche Buchung kann als (statische) Vorausbuchung bezeichnet werden. Andererseits kann eine Buchung mit einem sofortigen oder einem nächstmöglichen Abholzeitpunkt getätigt werden. Eine solche Buchung kann als Spontanbuchung bezeichnet werden.
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Die Anzahl von Fahrzeugen 120 und/oder die Anzahl von Buchungen in einem bestimmten Zeitraum (z.B. im Laufe eines Tages) und/oder in einem bestimmten regionalen Gebiet kann relativ hoch sein. Dies kann dazu führen, dass eine optimierte Zuordnung zwischen der Menge von verfügbaren Fahrzeugen 120 und der Menge von Buchungen nur mit einem relativ hohen Zeitaufwand berechnet werden kann, z.B. mittels eines Zuordnungsbaums und einer sogenannten Branch-and-Bound-Methode. Insbesondere ist es typischerweise nicht möglich, bei Eintreffen einer Spontanbuchung in relativ kurzer Zeit (z.B. in wenigen Sekunden) eine Neuberechnung der Zuordnung für einen bestimmten Gesamtzeitraum zu ermitteln.
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2 zeigt eine Menge von Vorausbuchungen 211 für Fahrten, die über einen Gesamtzeitraum 200 verteilt sind. Die Vorausbuchungen 211 sind in 2 als nicht-ausgefüllte Kreise dargestellt. Unter Verwendung der o.g. Zuordnungsbaum-Methode in Kombination mit der Branch-and-Bound-Methode kann im Voraus eine optimale Zuordnung zwischen der Menge von Vorausbuchungen 211 und der Menge von Fahrzeugen 120 ermittelt werden. Die Berechnung kann jedoch, insbesondere bei einer relativ hohen Anzahl von Fahrzeugen 120 und/oder Vorausbuchungen 211, relativ zeitaufwändig sein.
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Im Laufe des Gesamtzeitraums 200 kann es ggf. wiederholt zu Spontanbuchungen 212 kommen (die in 2 als ausgefüllte Kreise dargestellt sind). In Reaktion auf eine Spontanbuchung 212 muss typischerweise die Zuordnung zwischen der Menge von Vorausbuchungen 211 und der Menge von Spontanbuchungen 211 einerseits und der Menge von Fahrzeugen 120 andererseits aktualisiert werden. Dies kann relativ zeitaufwändig sein, so dass dem Nutzer 110, der die Spontanbuchung 212 getätigt hat, erst nach einer relativ langen Rückmeldezeitdauer mitgeteilt werden kann, ob und/oder wann seine Spontanbuchung 212 durch ein Fahrzeug 120 bedient werden kann. Dies ist für einen Nutzer 110 typischerweise nicht akzeptabel.
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Die Zentraleinheit 150 kann eingerichtet sein, den Gesamtzeitraum 200 in eine Mehrzahl von Teilzeiträume oder Zeitintervalle 201 zu unterteilen. Beispielsweise kann ein Tag in Zeitintervalle 201 von jeweils ein oder zwei Stunden unterteilt werden. Die Dauer der einzelnen Zeitintervalle 201 kann in Abhängigkeit von der Anzahl von Fahrzeugen 110 und/oder der Anzahl von Buchungen 211, 212 ausgewählt werden. Insbesondere kann die Dauer eines Zeitintervalls 201 derart festgelegt werden, dass das für das Zeitintervall 201 zu lösende Zuordnungsproblem eine maximal zulässige Problemkomplexität nicht überschreitet.
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Die Problemkomplexität des Zuordnungsproblems für ein Zeitintervall 201 kann von der Anzahl von Fahrzeugen 100 und von der Anzahl von Buchungen 211, 212 abhängen, die in dem Zeitintervall 201 zu berücksichtigen sind, wobei die Problemkomplexität mit steigender Anzahl von Fahrzeugen 100 und/oder mit steigender Anzahl von Buchungen 211, 212 ansteigt. Die maximal zulässige Problemkomplexität kann somit durch eine maximal zulässige Anzahl von Fahrzeugen 100 und/oder durch eine maximal zulässige Anzahl von Buchungen 211, 212 und/oder durch eine maximal zulässige Gesamtanzahl von Fahrzeugen 100 und Buchungen 211, 212 definiert sein.
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Die maximal zulässige Problemkomplexität kann derart festgelegt sein, dass ein Zuordnungsproblem mit der maximal zulässigen Problemkomplexität innerhalb einer maximal zulässigen Rechendauer (z.B. von 3 Sekunden oder weniger) gelöst werden kann.
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Der Gesamtzeitraum 200 kann derart in eine Mehrzahl von Zeitintervallen 201 unterteilt werden, dass
- • der Gesamtzeitraum 200 vollständig durch die Mehrzahl von Zeitintervallen 201 abgedeckt wird;
- • die Zeitintervalle 201 jeweils paarweise direkt aneinander angrenzen;
- • die Zeitintervalle 201 keine zeitliche Überlappung zueinander aufweisen; und/oder
- • für keines der Zeitintervalle 201 das jeweils zu lösende Zuordnungsproblem die maximal zulässige Problemkomplexität überschreitet.
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Durch eine Aufteilung des Gesamtzeitraums 200 in aufeinanderfolgende Zeitintervalle 201 kann gewährleitet werden, dass die einzelnen Zuordnungsprobleme in den einzelnen Zeitintervallen 201 jeweils innerhalb einer maximal zulässigen Rechendauer gelöst werden können. Somit kann einem Nutzer 110 quasi sofort eine Rückmeldung in Bezug auf eine Spontanbuchung 212 gegeben werden.
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In 2 ist ein aktuelles Zeitintervall 201 mit ein oder mehreren (insbesondere mit zwei) Spontanbuchungen 212 dargestellt. In den ein oder mehreren nachfolgenden Zeitintervallen 201 sind typischerweise keine Spontanbuchungen 212 enthalten (da eine Spontanbuchung 212 mit einem möglichst zeitnahen Abholzeitpunkt assoziiert ist).
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Durch das Eintreffen einer neuen Spontanbuchung 212 kann eine Neuberechnung des Zuordnungsproblems in dem aktuellen Zeitintervall 201 bewirkt werden. Dabei kann ein am Anfang des aktuellen Zeitintervalls 201 geltender Anfangszustand 202 berücksichtigt werden (insbesondere in Bezug auf die Positionen und/oder den Belegungszustand der ein oder mehreren Fahrzeuge 120 aus der Menge von Fahrzeugen 120). Es kann dann unter Berücksichtigung des Anfangszustands 202 des aktuellen Zeitintervalls 201 das Zuordnungsproblem isoliert innerhalb des aktuellen Zeitintervalls 201 gelöst werden (ohne Berücksichtigung der ein oder mehreren nachfolgenden Zeitintervalle 201).
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Ferner kann im Rahmen der Lösung des Zuordnungsproblems der Endzustand (insbesondere die Positionen und/oder die Belegungszustände) der ein oder mehreren Fahrzeuge 110 am Ende des aktuellen Zeitintervalls 201 ermittelt werden. Der ermittelte Endzustand kann als Anfangszustand 202 für das direkt nachfolgende Zeitintervall 201 berücksichtigt werden. Es kann dann sequentiell für die einzelnen nachfolgenden Zeitintervalle 201 eine Neuberechnung des jeweiligen Zuordnungsproblems bzw. der jeweiligen Zuordnung durchgeführt werden.
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So kann in zeiteffizienter Weise eine (nahezu) optimale Lösung des Zuordnungsproblems für den Gesamtzeitraum 200 ermittelt werden. Dabei wird die Markov-Bedingung dahingehend berücksichtigt, dass der Zustand eines Systems an einem bestimmten Zeitpunkt (z.B. in einem Zeitintervall 201) unabhängig von dem Zustand des Systems an zumindest einem oder an allen vorhergehenden Zeitpunkten (z.B. einem oder mehreren vorhergehenden Zeitintervallen 201) ist, wenn die Zeitpunkte ausreichend weit voneinander beabstandet sind.
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Ggf. können die Zeitintervalle 201 zumindest teilweise überlappend sein, so dass ein Endabschnitt eines ersten Zeitintervalls 201 dem Anfangsabschnitt eines direkt nachfolgenden zweiten Zeitintervalls 201 entspricht. Es kann z.B. eine Überlappung von 10% bis 50% der Länge von direkt aufeinanderfolgenden Zeitintervallen 201 erfolgen. Durch die Überlappung von direkt aufeinanderfolgenden Zeitintervallen 201 kann die Güte der Lösung des Zuordnungsproblems für den Gesamtzeitraum 200 weiter erhöht werden.
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Es kann dann der Zustand der ein oder mehreren Fahrzeuge 110 am Anfang des Endabschnitts des ersten Zeitintervalls 201 ermittelt werden. Dieser Zustand kann als Anfangszustand 202 für das direkt nachfolgende zweite Zeitintervall 201 verwendet werden. Mit anderen Worten, der Zustand der ein oder mehreren Fahrzeuge 110 an dem Zeitpunkt innerhalb des ersten Zeitintervalls 201, der dem Anfangszeitpunkt des nachfolgenden zweiten Zeitintervalls 201 entspricht, kann als Anfangszustand 202 für das zweite Zeitintervall 201 verwendet werden. Ferner kann sequentiell für die einzelnen nachfolgenden (sich zeitlich überlappenden) Zeitintervalle 201 eine Neuberechnung des jeweiligen Zuordnungsproblems bzw. der jeweiligen Zuordnung durchgeführt werden.
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Es wird somit eine Zentral- und/oder Recheneinheit 150 beschrieben, die eingerichtet ist, bei einer neuen Anfrage für eine Spontanbuchung 212 und/oder für eine Vorabbuchung 211 eine (zumindest nahezu optimale) Zuweisung von Fahrzeugen 120 zu Nutzeranfragen 211, 212 zu ermitteln. Die Zuweisung erfolgt dabei typischerweise in Abhängigkeit von einer zu optimierenden Zielfunktion. Die Zielfunktion kann von der Wartezeit der Fahrer der ein oder mehreren Fahrzeuge 120 und/oder von dem Ausmaß von Umwegen der ein oder mehreren Fahrzeuge 120 und/oder von der Fahrdauer bis zu den unterschiedlichen Zielorten abhängen.
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Zur Ermittlung einer Zuweisung bzw. Zuordnung kann eine Branch-&Bound Methode verwendet werden, welche durch geeignete Wahl von oberen und unteren Schranken den Suchraum der möglichen Zuordnungen effizient durchsucht und eine optimale Lösung des Zuordnungsproblems (bezogen auf die Zielfunktion) bereitstellen kann. Eine Vorausbuchung 211 kann bei genauso behandelt werden wie eine spontane Anfrage 212.
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Es können die bestehenden und neuen Nutzeranfragen 211, 212 für einen jeweils relevanten Anfragezeitraum ermittelt werden. Bei einer spontanen Buchung 212 ist dies z.B. der aktuelle Zeitpunkt und/oder bei einer Vorausbuchung 211 ist dies z.B. ein geeignetes Zeitfenster um den jeweilen gewünschten Abholzeitpunkt herum. Vorbuchungen 211 treten anfangs über den Tag 200 typischerweise spärlich auf. Spontanbuchungen 212 treten typischerweise nur in direkt aufeinander folgende Routen der einzelnen Fahrzeug 120 auf. Es kann daher im Rahmen der Lösung des Zuordnungsproblems der Parameter Wartezeit für die ein oder mehreren Fahrzeuge 120 berücksichtigt werden. Der Parameter Wartezeit erlaubt auch das frühere Anfahren eines Abholortes einer Buchung 211, 212.
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Eine Branch-&-Bound Methode ist typischerweise relativ ressourcenintensiv. Es wird daher das gesamte Zuordnungsproblem für einen Gesamtzeitraum 200 (das ggf. eine Mischung aus statischen und dynamischen Buchungen 211, 212 umfasst) in mehrere Teilprobleme (für mehrere Zeitintervalle 201) unterteilt. Die Lösungen der Teilprobleme können dann wieder zusammengefasst werden.
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Unter der Annahme (Markov Bedingung), dass ein zu einem bestimmten Zeitpunkt optimaler Zustand (Aufteilung und Position der Fahrzeuge 120 und/oder Aufteilung der Buchungen 211, 212 auf die Fahrzeuge 120) unabhängig von dem Zustand an einer weiter entfernten Vergangenheit (z.B. eine Stunde in der Vergangenheit) ist, kann davon ausgegangen werden, dass die Optimalität der Lösung auch bei einer Aufteilung des Gesamtproblems in mehrere Teilprobleme für mehrere Zeitintervalle 201 (z.B. von jeweils zwei Stunden) gewährleitet werden kann.
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3 zeigt ein Ablaufdiagramm eines (ggf. Computer-implementierten) Verfahrens 300 zur Ermittlung einer Zuordnung einer Menge von Buchungen 211, 212 für eine entsprechende Menge von Fahrten zu einer Menge von Fahrzeugen 120, die ausgebildet ist, ein oder mehrere Fahrten durchzuführen. Mit anderen Worten, das Verfahren 300 kann darauf ausgerichtet sein, von Nutzern 110 gebuchte Fahrten Fahrzeugen 120 zuzuordnen, durch die die Fahrten erbracht werden können. Das Verfahren 300 kann durch eine Zentraleinheit 150 und/oder durch einen Server erbracht werden.
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Das Verfahren 300 umfasst das Aufteilen 301 einer Menge von Vorausbuchungen 211 für ein oder mehrere Fahrten in einem Gesamtzeitraum 200 auf eine Mehrzahl von unterschiedlichen Zeitintervallen 201, um eine Mehrzahl von Teilmengen von Vorausbuchungen 211 für die entsprechende Mehrzahl von Zeitintervallen 201 zu ermitteln. Beispielsweise können durch Nutzer 110 Vorausbuchungen 211 für Fahrten getätigt worden sein, die sich über einen bestimmten, vorausliegenden Gesamtzeitraum 200 (etwa den aktuellen Tag) erstrecken. Der Gesamtzeitraum 200 kann in eine Mehrzahl (insbesondere in eine Sequenz) von aufeinanderfolgenden Zeitintervallen 201 unterteilt werden, und es kann für jedes Zeitintervall 201 die Teilmenge von Vorausbuchungen 211 ermittelt werden, die in das jeweilige Zeitintervall 201 fällt. Dabei kann die Zuteilung zu den einzelnen Zeitintervallen 201 auf Basis der gebuchten Abholzeit der Vorausbuchungen 211 erfolgen.
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Das Verfahren 300 umfasst ferner das Ermitteln 302 einer Menge von (ein oder mehreren) Spontanbuchungen 212 für ein oder mehrere Fahrten in einem aktuellen Zeitintervall 201 aus der Mehrzahl von Zeitintervallen 201. Mit anderen Worten, es kann ermittelt werden, ob in dem aktuellen Zeitintervall 201 ein oder mehrere Spontanbuchungen 212 vorliegen (die einen Abholzeitpunkt aufweisen, der in das aktuelle Zeitintervall 201 fällt).
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Des Weiteren umfasst das Verfahren das Ermitteln 303, für das aktuelle Zeitintervall 201, einer aktuellen Zuordnung zwischen der Teilmenge von Vorausbuchungen 211 (für das aktuelle Zeitintervall 201) und der Menge von Spontanbuchungen 212 (für das aktuelle Zeitintervall 201) einerseits und der Menge von Fahrzeugen 120 andererseits. Zu diesem Zweck kann ein Zuordnungsbaum von möglichen Zuordnungen zwischen Buchungen 211, 212 und Fahrzeugen 120 erstellt werden. Ferner kann eine Branch&Bound Methode verwendet werden, um eine optimierte Zuordnung aus dem Zuordnungsbaum als aktuelle Zuordnung für das aktuelle Zeitintervall 201 zu ermitteln.
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Außerdem kann das Verfahren 300 umfassen, das Ermitteln, insbesondere das Aktualisieren, 304, für ein oder mehrere vorausliegende (d.h. zeitlich in der Zukunft liegenden) Zeitintervalle 201 aus der Mehrzahl von Zeitintervallen 201, von jeweils einer vorausliegenden Zuordnung zwischen der jeweiligen Teilmenge von Vorausbuchungen 211 einerseits und der Menge von Fahrzeugen 120 andererseits. Zu diesem Zweck kann, wie oben dargelegt, ein Zuordnungsbaum unter Verwendung der Branch&Bound Methode verwendet werden.
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Die in diesem Dokument beschriebenen Maßnahmen ermöglichen es somit, in recheneffizienter Weise eine (nahezu) optimale Zuordnung zwischen der Menge von Fahrzeugen 120 und der Menge von Fahrt-Buchungen 211, 212 für einen Gesamtzeitraum 200 zu ermitteln. So wird es ermöglicht, den Nutzern von Fahrdienstleistungen eine schnelle Rückmeldung auf eine Buchung 211, 212 zu geben (z.B. innerhalb von wenigen Sekunden), insbesondere bei einer Spontanbuchung 212 und/oder bei einer Vorausbuchung 211.
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Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur beispielhaft das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.
