人员调度规划的方法、装置和计算机存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人员调度规划的方法、装置和计算机存储介质。所述人员调度规划的方法包括如下步骤：获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合；通过节约算法对所述最短路径集合中的各路线进行处理，以得到初始线路；通过遗传算法对初始线路进行处理，以得到第二线路；通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路。因此，通过节约算法、遗传算法和粒子群算法多种算法结合获得人员的分配线路，可以减少遗传算法和粒子群算法通过概率进行路线规划导致的误差，从而得到总服务成本相对最低的分配路线方案，从而提升了人员调度的效率。

【技术实现步骤摘要】
人员调度规划的方法、装置和计算机存储介质
本专利技术涉及路线规划领域，尤其是一种人员调度规划的方法、装置和计算机存储介质。
技术介绍
随着时代的发展，上门服务的业务越来越多。目前，由于人员分配不合理、路径规划不合理，导致整体上门服务的总服务成本急剧增加。虽然可以通过采用NP-hard的解决方案进行分配以提升人员调度的效率，减缓总服务成本的增长速度。但是随着业务量的增加，NP-hard中处理的信息越来越多，而传统方法，例如人工经验法、线性规划法、动态规划法等，逐渐满足不了问题的需求。虽然可以通过节约算法对路径进行简单优化后作为遗传算法输入进行规划，可以减少遗传算法的计算量。但是，遗传算法分配的路线具有随机性，导致由于迭代次数满足条件后，获得的路线并不理想。此时，根据该路线进行调度依然会导致人员调度的效率低。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，第一方面，本专利技术提供人员调度规划的方法，可以提升人员调度的效率；第二方面，本专利技术提供一种人员调度规划的装置；第三方面，本专利技术提供一种计算机存储介质。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述人员调度规划的方法包括如下步骤：获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合；通过节约算法对所述最短路径集合中的每一路径进行处理，并根据处理后的每一路径获得初始线路；通过遗传算法对所述初始线路进行处理，以得到第二线路；通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路。根据本专利技术的上述实施例，至少具有如下有益效果：通过结合节约算法，可以减少遗传算法、粒子群算法中路径规划的计算量，而由于遗传算法和粒子群算法均是通过概率进行迭代求解，采用单一的算法进行多目标的规划，最终的分配线路具有随机性，误差较大。因此通过节约算法、遗传算法和粒子群算法多种算法结合获得人员的分配线路，可以减少遗传算法和粒子群算法通过概率进行路线规划导致的误差，从而总服务成本相对最低的分配路线的方案，从而提升了人员调度的效率。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合，包括如下步骤：根据所述目的地集合获取每一目的地的公共交通路线数据；根据所述公共交通路线数据获取所述目的地集合中的任意两个目的地之间的公共交通路径以及路径时间，所述路径时间为所述公共交通路径所需的时间；将所有所述公共交通路径中路径时间最短的路径设置为最短路径，并将所有最短路径的集合作为最短路径集合。通过将路线出行方式设置为公共交通，可以获得使用公共交通情况下的人员调度的方案。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合，还包括如下步骤：去除所述公共交通路线数据中高峰期运行的路线。通过去除高峰期运行的路线，可以避免由于选取的路径仅在高峰期运行，从而使得整个目的地集合的总路径花费时间变长的情况。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述通过遗传算法对所述初始线路进行处理，以得到第二线路，包括如下步骤：将所述初始线路进行初始化处理，获得初始线路集合，并将所述初始线路集合中各线路作为所述遗传算法的基因个体；通过所述遗传算法对所有所述基因个体进行迭代处理，获取每次所述遗传算法迭代处理后的各所述基因个体的第一适应度值；将所述第一适应度值、所述遗传算法的当前迭代次数与预设条件进行匹配，并根据匹配结果停止所述遗传算法的迭代处理；获取所述遗传算法停止迭代处理后的所有所述基因个体中第一适应度值最大的目标基因个体，并将所述目标基因个体作为所述第二线路。通过设置预设条件，可以更加灵活的控制遗传算法的迭代处理；从而可以适应不同场景下的路径规划。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路，包括如下步骤：获取待分配人员集合中的人员信息，所述人员信息包括人员数；根据所述人员信息，对所述第二线路进行初始化处理，以得到第二线路集合，并将所述第二线路集合作为所述粒子群算法的粒子群；将所述粒子群的各粒子与所述待分配人员一一对应；通过所述粒子群算法对所述粒子群进行处理，以获得所述粒子群中每一个粒子的第一位置，并根据所述第一位置获得所述待分配人员的分配路线。因此，通过将每个分配人员分配到粒子群的每一个粒子上，并通过粒子群算法可以对所有分配人员同时进行路径规划，同时获取每次粒子群的迭代处理后的总服务成本，从而可以得到总服务成本最优时，各粒子上人员所对应的分配路线。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述人员调度规划的方法还包括如下步骤：通过所述遗传算法对所述粒子群进行处理，以得到更新后的粒子群；通过所述粒子群算法对更新后的所述粒子群进行处理，以得到所述待分配人员的分配路线。通过在粒子群算法中加入遗传算法，可以扩大粒子的搜索范围，从而在更多的路径选择下选取最优的分配路线。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述通过所述遗传算法对所述粒子群进行处理，以得到更新后的粒子群，包括如下步骤：从所述粒子群中的随机获取第一粒子和第二粒子；获取所述第一粒子的第一位置；通过所述遗传算法对所述第一粒子的第一位置对应的第一路径段与所述第二粒子中随机选取的第二路径段进行交叉和变异处理，以得到更新后的第一粒子和更新后的第二粒子；根据更新后的所述第一粒子和更新后的第二粒子，对所述粒子群进行更新。通过第一粒子和第二粒子进行交叉和变异，从而可以获得总服务成本更低的第一位置所对应的分配路线，从而提升人员调度的效率。在本专利技术第一方面的一些实施例中，所述通过遗传算法对所述粒子群进行处理，以得到更新后的粒子群，还包括如下步骤：获取所述粒子群的第二位置；获取所述第二位置在所述粒子群中对应的第三粒子，并在所述粒子群中随机获取第四粒子；通过遗传算法对第三路径段和第四路径段进行交叉和变异处理，以得到更新后的所述第三粒子和更新后的所述第四粒子，其中，所述第三路径段对应所述第三粒子的所述第二位置，所述第四路径段为在所述第四粒子中随机选取的路径段；根据更新后的所述第三粒子和更新后的所述第四粒子，对所述粒子群进行更新。通过对第三粒子和第四粒子进行交叉和变异处理，可以扩大粒子群算法的检索范围，避免出现局部最优而全局不是最优的情况；从而使得在下一次粒子群算法中，粒子群的总服务成本最低，从而提升人员调度的效率。根据本专利技术第二方面的一些实施例，所述人员调度规划的装置包括：输入模块，所述输入模块用于获取待分配的目的地集合以及待分配的人员；地图模块，所述地图模块用于根据所述目的地集合获取最短路径集合；第一处理模块，所述第一处理模块根据所述最短路径集合进行节约算法处理，以得到初始线路；第二处理模块，所述第二处理模块用于通过所述初始线路进行遗传算法处理，获得第二线路；第三处理模块，所述第三处理模块用于通过粒子群算法对所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人员调度规划的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合；/n通过节约算法对所述最短路径集合中的每一路径进行处理，并根据处理后的每一路径获得初始线路；/n通过遗传算法对所述初始线路进行处理，以得到第二线路；/n通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路。/n

【技术特征摘要】
1.一种人员调度规划的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合；
通过节约算法对所述最短路径集合中的每一路径进行处理，并根据处理后的每一路径获得初始线路；
通过遗传算法对所述初始线路进行处理，以得到第二线路；
通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路。


2.根据权利要求1所述的人员调度规划的方法，其特征在于，
所述获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合，包括如下步骤：
根据所述目的地集合获取每一目的地的公共交通路线数据；
根据所述公共交通路线数据获取所述目的地集合中的任意两个目的地之间的公共交通路径以及路径时间，所述路径时间为所述公共交通路径所需的时间；
将所有所述公共交通路径中路径时间最短的路径设置为最短路径，并将所有最短路径的集合作为最短路径集合。


3.根据权利要求2所述的人员调度规划的方法，其特征在于，
所述获取目的地集合中任意两个目的地之间的最短路径集合，还包括如下步骤：
去除所述公共交通路线数据中高峰期运行的路线。


4.根据权利要求1所述的人员调度规划的方法，其特征在于，
所述通过遗传算法对所述初始线路进行处理，以得到第二线路，包括如下步骤：
将所述初始线路进行初始化处理，获得初始线路集合，并将所述初始线路集合中各线路作为所述遗传算法的基因个体；
通过所述遗传算法对所有所述基因个体进行迭代处理，获取每次所述遗传算法迭代处理后的各所述基因个体的第一适应度值；
将所述第一适应度值、所述遗传算法的当前迭代次数与预设条件进行匹配，并根据匹配结果停止所述遗传算法的迭代处理；
获取所述遗传算法停止迭代处理后的所有所述基因个体中第一适应度值最大的目标基因个体，并将所述目标基因个体作为所述第二线路。


5.根据权利要求1所述的人员调度规划的方法，其特征在于，
所述通过粒子群算法对所述第二线路进行处理，以得到分配线路，包括如下步骤：
获取待分配人员集合中的人员信息，所述人员信息包括人员数；
根据所述人员信息，对所述第二线路进行初始化处理，以得到第二线路集合，并将所述第二线路集合作为所述粒子群算法的粒子群；
将所述粒子群的各粒子与所述待分配人员一一对应；
通过所述粒子群算法对所述粒子群进行处理，以获得所述粒子群中每一个粒子的第一位置，并根据所述第一位置获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，张瑞，白雪，张鋆，程博，
申请(专利权)人：深圳市北斗智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44