一种车辆调度方法及系统技术方案

本发明专利技术公开的车辆调度方法及系统，涉及车辆调度技术领域，通过分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计，根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V，利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单，避免出现运维人员到达网点后超停车辆已经被用户开走及调度车辆到达新网点后新网点没有空车位的情况，提高了调度的精确度及效率。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆调度方法及系统
本专利技术涉及车辆调度
，具体涉及一种车辆调度方法及系统。
技术介绍
目前大部分共享汽车行业的车辆调度都是通过人工判断是否需要对各个网点进行车辆调度。现有的车辆调度方法存在以下几方面的缺陷：(1)无法提前知道哪些网点需要调出车辆，哪些网点需要调入车辆、哪些网点会产生超停、哪些网点有空车位或者哪些网点有待租车辆；(2)运维人员到达网点后可能超停车辆已经被用户开走；(3)调度车辆到达新网点后可能新网点没有空车位。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术实施例提供了一种车辆调度方法及系统。第一方面，本专利技术实施例提供了一种车辆调度方法，该方法包括：Step1、分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；Step2、根据公式Y＝X+M-N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T-M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆数或闲置车辆数，T为各个网点现有的空车位数；Step3、根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，其中，订单量u的计算公式为u＝a×b÷c，其中a、b及c分别为各个网点有时车的订单量、无车时用户打开app的次数及有车时用户打开app的次数；Step4、根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V；Step5、利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单。进一步地，利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单包括：分别获取每天各个时刻各个网点的超停车辆数、空车位数、闲置车辆数及需求车辆数；根据所述超停车辆数，确定各个网点中的超停网点；根据所述需求车辆数及所述闲置车辆数，确定各个网点中的需求网点；根据所述闲置车辆数，确定各个网点中的有闲置车辆网点；根据所述空车位数，确定各个网点中的有空车位网点；根据所述闲置车辆数及所述空车位数，确定各个网点中的有空位无需求网点。进一步地，所述机器学习算法为决策树模型。第二方面，本专利技术实施例提供了一种车辆调度系统，该系统包括统计模块、计算模块、确定模块及生成模块，其中：统计模块，用于分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；计算模块，用于根据公式Y＝X+M-N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T-M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆数或闲置车辆数，T为各个网点现有的空车位数；所述计算模块，还用于根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，其中，订单量u的计算公式为u＝a×b÷c，其中a、b及c分别为各个网点有时车的订单量、无车时用户打开app的次数及有车时用户打开app的次数；确定模块，用于根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V；生成模块，用于利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单。进一步地，所述确定模块还用于，分别获取每天各个时刻各个网点的超停车辆数、空车位数、闲置车辆数及需求车辆数；根据所述超停车辆数，确定各个网点中的超停网点；根据所述需求车辆数及所述闲置车辆数，确定各个网点中的需求网点；根据所述闲置车辆数，确定各个网点中的有闲置车辆网点；根据所述空车位数，确定各个网点中的有空车位网点；根据所述闲置车辆数及所述空车位数，确定各个网点中的有空位无需求网点。本专利技术实施例提供的车辆调度方法及系统具有以下有益效果：能够预知哪些网点需要调出车辆，哪些网点需要调入车辆、哪些网点会产生超停、哪些网点有空车位或者哪些网点有待租车辆，不会产生运维人员到达网点后超停车辆已经被用户开走及调度车辆到达新网点后新网点没有空车位的情况，提高了调度的精确度及效率。附图说明图1为本专利技术实施例提供的车辆调度方法流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的车辆调度系统结构示意图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作具体的介绍。参照图1，本专利技术实施例提供的车辆调度方法包括以下步骤：S101、分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；S102、根据公式Y＝X+M-N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T-M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆数或闲置车辆数，T为各个网点现有的空车位数；S103、根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，其中，订单量u的计算公式为u＝a×b÷c，其中a、b及c分别为各个网点有时车的订单量、无车时用户打开app的次数及有车时用户打开app的次数；S104、根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V；S105、利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单。其中，调度工单中各个网点之间的调度优先级排序为：超停网点的优先级大于需求网点、有空车位网点及有空位无需求网点，需求网点的优先级小于有闲置车辆网点及有空位无需求网点。可选地，利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单包括：分别获取每天各个时刻各个网点的超停车辆数、空车位数、闲置车辆数及需求车辆数；根据所述超停车辆数，确定各个网点中的超停网点；根据所述需求车辆数及所述闲置车辆数，确定各个网点中的需求网点；根据所述闲置车辆数，确定各个网点中的有闲置车辆网点；根据所述空车位数，确定各个网点中的有空车位网点；根据所述闲置车辆数及所述空车位数，确定各个网点中的有空位无需求网点。可选地，所述机器学习算法为决策树模型。参照图2，本专利技术实施例提供的车辆调度系统包括统计模块、计算模块、确定模块及生成模块，其中：统计模块，用于分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；计算模块，用于根据公式Y＝X+M-N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T-M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆调度方法，适用于共享汽车行业，其特征在于，包括：Step1、分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；Step2、根据公式Y＝X+M‑N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T‑M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆数或闲置车辆数，T为各个网点现有的空车位数；Step3、根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，其中，订单量u的计算公式为u＝a×b÷c，其中a、b及c分别为各个网点有时车的订单量、无车时用户打开app的次数及有车时用户打开app的次数；Step4、根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V；Step5、利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单。

【技术特征摘要】
1.一种车辆调度方法，适用于共享汽车行业，其特征在于，包括：Step1、分别对每天各个时刻各个网点运维人员调出的可用车辆数M及调入的可用车辆数N进行统计；Step2、根据公式Y＝X+M-N，得到在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2；根据公式S＝T-M+N，计算在没有运维人员干预的情况下，各个网点的空车位数集合S1，其中，Y为在没有运维人员干预的情况下，各个网点的超停车辆数或闲置车辆数，X为各个网点现有的超停车辆数或闲置车辆数，T为各个网点现有的空车位数；Step3、根据各个网点各个时刻的订单量、超停车辆数集合Y1及闲置车辆数集合Y2，计算各个网点的需求车辆数，其中，订单量u的计算公式为u＝a×b÷c，其中a、b及c分别为各个网点有时车的订单量、无车时用户打开app的次数及有车时用户打开app的次数；Step4、根据超停车辆数集合Y1、闲置车辆数集合Y2、空车位数集合S1及各个网点的需求车辆数，确定需要调入车辆的网点集合U及需要调出车辆的网点集合V；Step5、利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单。2.根据权利要求1所述的车辆调度方法，其特征在于，利用机器学习算法，计算集合U与集合V之间的映射关系，根据所述映射关系，生成调度工单包括：分别获取每天各个时刻各个网点的超停车辆数、空车位数、闲置车辆数及需求车辆数；根据所述超停车辆数，确定各个网点中的超停网点；根据所述需求车辆数及所述闲置车辆数，确定各个网点中的需求网点；根据所述闲置车辆数，确定各个网点中的有闲置车辆网点；根据所述空车位数，确定各个网点中的有空车位网点；根据所述闲置车辆数及所述空车位数，确定各个网点中的有空位无需求网点。3.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁春雷，
申请(专利权)人：北京首汽智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11