【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机及数据处理，具体而言，涉及一种地铁乘务排班数据处理方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
1、地铁乘务排班计划是在给定运行图的基础上制定的乘务员的工作计划。地铁运行具有很强的规律性，所以地铁乘务排班计划一般在开始执行后便不做修改，其优劣程度对地铁的运营效率，可靠性和成本都有显著影响。而针对给定的运行图所制定的乘务排班计划，通常由乘务系统的专业人员根据经验或执行人员的意见反馈判断其执行效果，现有技术中缺乏精准衡量其优劣程度的技术方案。
技术实现思路
1、本申请的实施例提供了一种地铁乘务排班数据处理方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高衡量地铁乘务排班方案优劣程度的精准性。
2、本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
3、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种地铁乘务排班数据处理方法，所述方法包括：获取目标地铁线路在排班周期内乘务排班方案的排班数据，所述排班数据至少包括轮值表和排班表；基于所述排班数据，通过预先构建的多个指标维度的指标量化模型分别计算所述乘务排班方案在各个指标维度的指标量化值；获取针对各个指标维度预先配置的指标权重，并基于所述指标权重和各个所述指标量化值，计算针对所述乘务排班方案的综合量化值，所述综合量化值用于表征所述乘务排班方案的优劣程度。
4、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述排班数据，通过预先构建
5、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第一指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
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12、其中，score1表示早班出勤时间分布合理性的指标量化值；score2表示夜班退勤时间分布合理性的指标量化值；score3表示周平均出勤工时合理性的指标量化值；score4表示周平均出勤公里合理性的指标量化值；score5表示年假数量占比合理性的指标量化值；score6表示乘务员睡眠时长合理性的指标量化值；na_t表示第t个时段的出勤人数；na_t表示t1时段内总的出勤人数；wt_a表示第t个时段对应的第一预设权重，其中，时段越早，第一预设权重越小；nl_t表示第t个时段的退勤人数；nl_t表示t2时段内总的退勤人数；wt_l表示第t个时段对应的第二预设权重，其中，时段越晚，第二预设权重越小；tlp_i表示在工作日某个轮值班次的退勤时间；tap_i表示在工作日某个轮值班次的出勤时间；tls_i表示在双休日某个轮值班次的退勤时间；tas_i表示在双休日某个轮值班次的出勤时间；mp-i表示在工作日某个轮值班次的出勤公里；ms_i表示在双休日某个轮值班次的出勤公里；ns_h表示一个计划周期内所有乘务员的年假数量之和，单位为个班次；ns_t表示一个计划周期内所有乘务员的班次数量之和，包括年假；ta_i表示某个轮值班次的出勤时间；tl_i表示某个轮值班次的退勤时间；t表示某一个时段；t1为早班出勤时段的集合；t2为晚班退勤时段的集合；i表示某一个轮值班次；i为全天轮值班次的集合，包括早班，白班，夜班。
13、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第二指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
14、
15、
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17、
18、其中，score7表示出勤工时分布均衡性的指标量化值；score8表示出勤公里分布均衡性的指标量化值；score9表示周工时极差均衡性的指标量化值；score10表示周公里极差均衡性的指标量化值；nh表示在一个计划周期内出勤工时在h工时范围内的班次数量；ns_t表示一个计划周期内所有乘务员的班次数量之和，包括年假；wh表示h工时范围对应的第三预设权重，其中，工时范围越居中，第三预设权重越大；nm表示在一个计划周期内出勤公里在m公里范围内的班次数量；wm表示m公里范围对应的第四预设权重，其中，公里范围越居中，第四预设权重越大；tlp_i表示在工作日某个轮值班次的退勤时间；tap_i表示在工作日某个轮值班次的出勤时间；tls_i表示在双休日某个轮值班次的退勤时间；tas_i表示在双休日某个轮值班次的出勤时间；mp_i表示在工作日某个轮值班次的出勤公里；ms_i表示在双休日某个轮值班次的出勤公里；h表示某一个出勤工时范围；h表示出勤工时范围的集合；m表示某一个出勤公里范围；m表示出勤公里范围的集合；z表示某一个班组；z表示班组的集合；i表示某一个轮值班次；iz表示班组z在全天轮值班次的集合，包括早班，白班，夜班。
19、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述第三指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
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21、
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23、
24、
25、其中，score11表示便乘数量占比效率的指标量化值；score12表示用餐时长分布效率的指标量化值；score13表示乘务员配备效率的指标量化值；score14表示乘务员生产效率的指标量化值；score15表示乘务员在工效率的指标量化值；ns_h表示一个计划周期内所有包含便乘事件的班次数量；ns_t表示一个计划周期内所有乘务员的班次数量之和；ntm表示在一个计划周期内用餐时长在tm时长范围内的班次数量；ntm表示在一个计划周期内用餐时长在tm内总的班次数量；wtm表示tm用餐时长范围对应的第五预设权重，其中，用餐时长越小，第五预设权重越大；npeople表示乘务员的总数量；ncar表示列车的总数量；mtotal表示列车行驶总里程数；tk_e表示第k个事件的窝工的结束时间；tk_s表示第k个事件的窝工的开始时间；tm表示某一个用餐时长范围；tm为用餐时长范围的集合；k表示第k个事件；k表示一个计划周期内所有班次中事件的集合。
26、在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述指标权重和各个所述指标量化值，计算针对所述乘务排班方案的综合量化值，包括：
27、通过如下公式计算针对所述乘务排班方案的综合量化值：
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29、其中，score表示所述综合量化值；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种地铁乘务排班数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述排班数据，通过预先构建的多个指标维度的指标量化模型分别计算所述乘务排班方案在各个指标维度的指标量化值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述指标权重和各个所述指标量化值，计算针对所述乘务排班方案的综合量化值，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种地铁乘务排班数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条程序代码，所述至少一条程序代码由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一个程序代码，所述至少一个程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的方法所执行的操作。
...【技术特征摘要】
1.一种地铁乘务排班数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述排班数据，通过预先构建的多个指标维度的指标量化模型分别计算所述乘务排班方案在各个指标维度的指标量化值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三指标量化模型包括如下模型中的至少一种：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述指标权重和各个所述指标量化...
【专利技术属性】
技术研发人员：李华，贾子诺，张天成，罗小渠，王曦，
申请(专利权)人：杉数科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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