【技术实现步骤摘要】
共享交通工具的调度方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术涉及共享经济
，尤其涉及一种共享交通工具的调度方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在共享经济
，例如共享单车或共享助力车等共享出行领域，为了给用户提供便捷的服务，用户可以在共享服务提供商限定的运营范围内，在任意起点取车，任意终点还车，极大地方便了用户的出行。但是，用户的骑行目的地不可控，部分时段有些站点会存在车辆的持续流入，导致堆积的发生。尤其早晚高晚高峰时段，车辆在地铁站门口、公交站附近、办公区附近或者小区门口可能发生堆积。车辆的堆积一方面降低了车辆的流转效率，更重要的是很可能阻碍交通，影响其他人的正常出行，影响市容市貌。故而，堆积治理是共享单车、共享助力车一个重要挑战和必要工作。当前的堆积治理的主要策略是预先设置每个站点的容量，当车辆数量接近容量上限的时候触发调度任务，指派运维人员将车辆调出该站点。但是，一方面，堆积发生时刻相对集中，如早高峰很多站点同时发生堆积，对运维人力的数量是一个极大的挑战且堆积的发生情况具有一定的随机性，当堆积发生...
【技术保护点】
1.一种共享交通工具的调度方法，其特征在于，包括：/n利用预先训练得到的预测模型预测目标站点在当前时刻之后预设时间段内各时间节点的预测车辆总数；/n获取所述目标站点的最大容量；/n确定预测车辆总数最小的时间节点并获取最小预测车辆总数，确定预测车辆总数最大的时间节点并获取最大预测车辆总数；/n基于最小预测车辆总数、最大预测车辆总数和所述最大容量之间的数值大小关系，确定出车辆调出数量并生成调度任务，以供工作人员进行车辆调度。/n
【技术特征摘要】
1.一种共享交通工具的调度方法，其特征在于，包括：
利用预先训练得到的预测模型预测目标站点在当前时刻之后预设时间段内各时间节点的预测车辆总数；
获取所述目标站点的最大容量；
确定预测车辆总数最小的时间节点并获取最小预测车辆总数，确定预测车辆总数最大的时间节点并获取最大预测车辆总数；
基于最小预测车辆总数、最大预测车辆总数和所述最大容量之间的数值大小关系，确定出车辆调出数量并生成调度任务，以供工作人员进行车辆调度。
2.如权利要求1所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述基于最小预测车辆总数、最大预测车辆总数和所述最大容量之间的数值大小关系，确定出车辆调出数量，包括：
判断所述最大预测车辆总数与所述最小预测车辆总数的差是否大于所述最大容量；
当所述差小于等于所述最大容量时，从大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的数值范围内确定出所述车辆调出数量。
3.如权利要求2所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述车辆调出数量为所述最小预测车辆总数，所述调度任务的执行时间为所述当前时刻到预测车辆总数最小的时间节点之间。
4.如权利要求2所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，
当所述差大于所述最大容量时，在所述预测车辆总数最小的时间节点和预测车辆总数最大的时间节点之间，确定一个基准时间节点，所述基准时间节点的预测车辆总数大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差，并且所述基准时间节点之后的时间节点对应的预测车辆总数随时间递增；
从大于等于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的数值范围内确定出所述车辆调出数量。
5.如权利要求4所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述车辆调出数量为所述基准时间节点的预测车辆总数，所述调度任务的执行时间为所述基准时间节点与所述基准时间节点下一个时间节点之间。
6.如权利要求4所述的共享交通工具的调度方法，其特征在于，所述当所述差大于所述最大容量时，在所述预测车辆总数最小的时间节点和预测车辆总数最大的时间节点之间，确定一个基准时间节点，包括：
从所述预测车辆总数最小的时间节点开始，将其之后的每个时间节点对应的预测车辆总数与所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差进行比较；
确定出预测车辆总数大于所述最大预测车辆总数与所述最大容量的差的时间节点集合；
对所述时间节点集合中每个时间节点之后的时间节点逐个进行判断，判断其之后的时间节点对应的预...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，杨瑞飞，
申请(专利权)人：上海钧正网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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