專利名稱：一種車輛調(diào)度的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種車輛調(diào)度的方法及系統(tǒng)，屬于車輛管理服務(wù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
一般出租車和租賃車調(diào)度系統(tǒng)優(yōu)化所解決的問(wèn)題就是如何在每一個(gè)訂單到來(lái)時(shí)， 參考盡可能多地參數(shù)，“最優(yōu)”的調(diào)度一輛車滿足服務(wù)。由于傳統(tǒng)技術(shù)的局限，該種調(diào)度系統(tǒng) 的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱，多是根據(jù)決策者的主觀判斷進(jìn)行，該種調(diào)度假設(shè)所參考的參數(shù)有限，沒(méi)有 考慮到乘車人、司機(jī)，路況等既有不可控因素，又會(huì)在實(shí)際行動(dòng)中“預(yù)判”優(yōu)化方式而調(diào)整行 為，進(jìn)一步削弱原優(yōu)化算法的效果，因而車輛的空駛率較高，造成大量資源的浪費(fèi)。例1 原杭州出租車優(yōu)化調(diào)度算法是調(diào)最近且愿意的一輛車過(guò)去，中間由于錢江 一橋鐵路立交臨時(shí)封路，導(dǎo)致地圖上顯示最近的車實(shí)際空駛里程劇增，后果是最近的司機(jī) 不愿接受來(lái)自一天廣場(chǎng)的訂單，導(dǎo)致投訴劇增。實(shí)際解決方案是提示出租車司機(jī)在江景戴 斯而非希爾頓趴活就可解決這個(gè)問(wèn)題。例2 北京市交通擁擠，下達(dá)8-20點(diǎn)限行措施，希望解決高峰期問(wèn)題，后果是部分 司機(jī)提前到6-7點(diǎn)出門，結(jié)果是高峰期延展到6點(diǎn)開始，城市陷入新一輪痛苦。以上兩個(gè)例子說(shuō)明不管是縮小到單次訂單范圍優(yōu)化和簡(jiǎn)單從全局角度調(diào)控都不 能很好的達(dá)成預(yù)期效果，因?yàn)樗緳C(jī)/乘客/路況變動(dòng)因素太多，且相互干饒。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于，提供一種車輛訂派的方法及系統(tǒng)，它能夠降低車輛的空駛率， 減少資源浪費(fèi)，提高車輛調(diào)度的準(zhǔn)確率。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案一種車輛調(diào)度的方法，包括以 下步驟Si，根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車輛預(yù)估行駛時(shí) 間和行駛路徑；S2，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行 駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成調(diào)度方案；S3，將用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車程信息存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)；S4，系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)。前述的一種車輛調(diào)度的方法，所述的步驟S4中，系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu) 參數(shù)包括根據(jù)用戶車程信息中的實(shí)時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段路況歷史信息庫(kù)；根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概率；根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑參數(shù)。所述的訂單車程信息包括乘車時(shí)間，乘車地點(diǎn)，目的地，乘車人，乘車人聯(lián)系電 話，乘車人數(shù)，選擇的車輛級(jí)別。
所述的有效路徑參數(shù)計(jì)算通過(guò)乘車地點(diǎn)和目的地，可以計(jì)算出用戶行駛路徑，再 根據(jù)用戶行駛路徑的歷史訂單數(shù)據(jù)和目前的實(shí)時(shí)路況的數(shù)據(jù)，得出有效路徑參數(shù)。前述的一種車輛調(diào)度的方法中，所述的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)包括歷史路況、新訂單概率 和有效路徑參數(shù)。前述的一種車輛調(diào)度的方法，還包括，對(duì)突發(fā)事件提升優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。前述的一種車輛調(diào)度的方法，所述的步驟Sl中，根據(jù)用戶用車信息，計(jì)算靜態(tài)路 網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的路徑及所需時(shí)間包括Sl 1，利用A*(A-Star)算法，結(jié)合車輛初始位置，計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和行駛 路徑作為ServiceMart值；S12，根據(jù)車輛的預(yù)估行駛時(shí)間，結(jié)合目的地點(diǎn)，再次計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和 行駛路徑作為krviceEnd值。所述的目的地點(diǎn)包括途經(jīng)地點(diǎn)。前述的一種車輛調(diào)度的方法，所述的步驟S2中，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)對(duì)靜態(tài) 路網(wǎng)情況下得到的車輛行駛路徑及所需時(shí)間進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化包括S21，根據(jù)系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)ServiceMart值和krviceEnd值進(jìn)行二次似 然估計(jì)，得到歸一化krviceDelta值；S22，根據(jù)krviceDelta值計(jì)算結(jié)果，得出規(guī)劃的行駛路徑和預(yù)估行駛時(shí)間。實(shí)現(xiàn)前述方法的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，包括后臺(tái)服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、用戶客戶 端、車輛移動(dòng)終端和呼叫中心服務(wù)器；還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器上訂單預(yù)估模塊，用于根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的 車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；系統(tǒng)優(yōu)化模塊，用于結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù) 估行駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；參數(shù)生成模塊，用于離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)；還包括設(shè)于數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器上的信息存儲(chǔ)模塊，用于存儲(chǔ)用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車 程信息；其中，用戶客戶端、車輛移動(dòng)終端和呼叫中心服務(wù)器分別與后臺(tái)服務(wù)器連接，后臺(tái) 服務(wù)器連接數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器；訂單預(yù)估模塊連接系統(tǒng)優(yōu)化模塊。前述的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器的實(shí)時(shí)路況模塊，用于根據(jù) 用戶車程信息中的實(shí)時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段路況歷史信息庫(kù)；訂單概率模塊，用于根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概 率；有效路徑模塊，用于根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑參 數(shù)。前述的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器的應(yīng)急響應(yīng)模塊，用于對(duì)突 發(fā)事件提升優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過(guò)先計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)情況下車輛行駛最短路程時(shí)的車輛 預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，然后結(jié)合系統(tǒng)歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成 調(diào)度方案；本發(fā)明將靜態(tài)路網(wǎng)中的單次訂單優(yōu)化與系統(tǒng)優(yōu)化相結(jié)合，充分的考慮了乘車人、 司機(jī)、路況等既有不可控因素，因而能夠提高車輛調(diào)度的效率，減少車輛的空駛率，減少了 資源浪費(fèi)；其次，本發(fā)明的能夠?qū)ν话l(fā)事件優(yōu)先實(shí)時(shí)處理，大大減少了突發(fā)事件對(duì)車輛調(diào)度 造成的不良影響，提高車輛調(diào)度的效率；另外，本發(fā)明的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)的生成考慮了實(shí)時(shí)路 況信息、用戶歷史訂單數(shù)據(jù)和利于訂單車程信息；充分的考慮了影響車輛調(diào)度的實(shí)際因素， 提高了車輛調(diào)度的準(zhǔn)確率；實(shí)際運(yùn)營(yíng)中，使用了本發(fā)明所述的方法后，司機(jī)在完成一個(gè)訂 單后，很短時(shí)間內(nèi)就可在上一個(gè)用戶的目的地點(diǎn)接到另外一個(gè)訂單，車輛的空駛率降低了 60%。


圖1是本發(fā)明的一種實(shí)施例的系統(tǒng)示意圖；圖2是本發(fā)明的一種實(shí)施例的工作流程圖。附圖標(biāo)記1-后臺(tái)服務(wù)器，2-數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，3-用戶客戶端，4-車輛移動(dòng)終端， 5-呼叫中心服務(wù)器，6-訂單預(yù)估模塊，7-系統(tǒng)優(yōu)化模塊，8-參數(shù)生成模塊，9-信息存儲(chǔ)模 塊，10-實(shí)時(shí)路況模塊，11-訂單概率模塊，12-有效路徑模塊，13-應(yīng)急響應(yīng)模塊。下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的說(shuō)明。
具體實(shí)施例方式
具體實(shí)施例方式一種車輛調(diào)度的方法，包括以下步驟Si，根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車輛預(yù)估行駛時(shí) 間和行駛路徑；S2，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行 駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成調(diào)度方案；S3，將用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車程信息存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)；S4,系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)。所述的步驟S4中，系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)包括根據(jù)用戶車程信息中的實(shí)時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段路況歷史信息庫(kù)；根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概率；根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑參數(shù)。所述的訂單車程信息包括乘車時(shí)間，乘車地點(diǎn)，目的地，乘車人，乘車人聯(lián)系電 話，乘車人數(shù)，選擇的車輛級(jí)別。所述的有效路徑參數(shù)計(jì)算通過(guò)乘車地點(diǎn)和目的地，可以計(jì)算出用戶行駛路徑，再 根據(jù)用戶行駛路徑的歷史訂單數(shù)據(jù)和目前的實(shí)時(shí)路況的數(shù)據(jù)，得出有效路徑參數(shù)。所述的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)包括歷史路況、新訂單概率和有效路徑參數(shù)。方法還包括，對(duì)突發(fā)事件提升優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。所述的步驟Sl中，根據(jù)用戶用車信息，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的路 徑及所需時(shí)間包括S11，利用A*(A-Star)算法，結(jié)合結(jié)合車輛初始位置，計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑作為ServiceMart值；S12，根據(jù)車輛的預(yù)估行駛時(shí)間，結(jié)合目的地點(diǎn)，再次計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和 行駛路徑作為krviceEnd值。所述的目的地點(diǎn)包括途經(jīng)地點(diǎn)。所述的步驟S2中，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛行駛 路徑及所需時(shí)間進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化包括S21，根據(jù)系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)ServiceMart值和krviceEnd值進(jìn)行二次似 然估計(jì)，得到歸一化krviceDelta值；S22，根據(jù)krviceDelta值計(jì)算結(jié)果，得出規(guī)劃的行駛路徑和預(yù)估行駛時(shí)間。實(shí)現(xiàn)前述方法的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，其系統(tǒng)示意圖如圖1所示；包括后臺(tái)服務(wù) 器1、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器2、用戶客戶端3、車輛移動(dòng)終端4和呼叫中心服務(wù)器5 ；還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器1上訂單預(yù)估模塊6，用于根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的 車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；系統(tǒng)優(yōu)化模塊7，用于結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù) 估行駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；參數(shù)生成模塊8，用于離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)；還包括設(shè)于數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器2上的信息存儲(chǔ)模塊9，用于存儲(chǔ)用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛 的車程信息；其中，用戶客戶端3、車輛移動(dòng)終端4和呼叫中心服務(wù)器5分別與后臺(tái)服務(wù)器1連 接，后臺(tái)服務(wù)器1連接數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器2 ；訂單預(yù)估模塊6連接系統(tǒng)優(yōu)化模塊7。系統(tǒng)還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器1的實(shí)時(shí)路況模塊10，用于根據(jù)用戶車程信息中的實(shí) 時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段路況歷史信息庫(kù)；訂單概率模塊11，用于根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概 率；有效路徑模塊12，用于根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑 參數(shù)。所述的訂單車程信息包括乘車時(shí)間，乘車地點(diǎn)，目的地，乘車人，乘車人聯(lián)系電 話，乘車人數(shù)，選擇的車輛級(jí)別。所述的有效路徑參數(shù)計(jì)算通過(guò)乘車地點(diǎn)和目的地點(diǎn)，可以計(jì)算出用戶行駛路徑， 再根據(jù)用戶行駛路徑的歷史訂單數(shù)據(jù)和目前的實(shí)時(shí)路況的數(shù)據(jù)，得出有效路徑參數(shù)。實(shí)時(shí) 路況數(shù)據(jù)可根據(jù)車輛信息獲得。系統(tǒng)還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器1上的應(yīng)急響應(yīng)模塊13，用于對(duì)突發(fā)事件提升優(yōu)先級(jí) 準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。本發(fā)明的一種實(shí)施例的工作流程(如圖2所示)S10，后臺(tái)服務(wù)器根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車輛 預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；S20，后臺(tái)服務(wù)器結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行 駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成調(diào)度方案；S30，將用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車程信息存入數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器；S40，后臺(tái)服務(wù)器離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)。實(shí)例說(shuō)明例如用戶下訂單在下午5點(diǎn)鐘從國(guó)貿(mào)乘車前往總部基地。系統(tǒng)規(guī)劃從國(guó)貿(mào)至總部基地的路徑，并且計(jì)算出里程，根據(jù)行駛時(shí)間=里程數(shù)/ 標(biāo)準(zhǔn)時(shí)速，計(jì)算得出行駛時(shí)間，得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從系統(tǒng)中取得該路徑的之前的優(yōu)化參數(shù)，(歷史路況、新訂單概率 和有效路徑參數(shù))，按照最優(yōu)方案重新規(guī)劃國(guó)貿(mào)至總部基地的行駛路徑。在訂單服務(wù)完畢 后，系統(tǒng)離線將該訂單的詳細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和計(jì)算后，得出本訂單的優(yōu)化參數(shù)。
權(quán)利要求
1.一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于，包括以下步驟Si，根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和 行駛路徑；S2，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路 徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成調(diào)度方案； S3，將用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車程信息存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)； S4,系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于所述的步驟S4中，系統(tǒng) 離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)包括根據(jù)用戶車程信息中的實(shí)時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段路況歷史信息庫(kù)； 根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概率； 根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于所述的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)包 括歷史路況、新訂單概率和有效路徑參數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于還包括，對(duì)突發(fā)事件提升 優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于所述的步驟Sl中，根據(jù) 用戶用車信息，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的路徑及所需時(shí)間包括Sl 1，利用A*(Α-star)算法，結(jié)合結(jié)合車輛初始位置，計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和行駛 路徑作為ServiceMart值；S12，根據(jù)車輛的預(yù)估行駛時(shí)間，結(jié)合目的地點(diǎn)，再次計(jì)算車輛的預(yù)估行駛時(shí)間和行駛 路徑作為ServiceEnd值。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種車輛調(diào)度的方法，其特征在于，所述的步驟S2中，結(jié)合系 統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛行駛路徑及所需時(shí)間進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu) 化包括S21，根據(jù)系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)ServiceMart值和krviceEnd值進(jìn)行二次似然估 計(jì)，得到歸一化krviceDelta值；S22，根據(jù)krviceDelta值計(jì)算結(jié)果，得出規(guī)劃的行駛路徑和預(yù)估行駛時(shí)間。
7.實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1 6所述方法的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，其特征在于包括后臺(tái)服務(wù) 器(1)、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器O)、用戶客戶端(3)、車輛移動(dòng)終端(4)和呼叫中心服務(wù)器(5)；還包 括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器(1)上訂單預(yù)估模塊(6)，用于根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車 輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；系統(tǒng)優(yōu)化模塊(7)，用于結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估 行駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑； 參數(shù)生成模塊(8)，用于離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)；還包括設(shè)于數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器( 上的信息存儲(chǔ)模塊(9)，用于存儲(chǔ)用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛 的車程信息；其中，用戶客戶端(3)、車輛移動(dòng)終端(4)和呼叫中心服務(wù)器( 分別與后臺(tái)服務(wù)器(1)連接，后臺(tái)服務(wù)器(1)連接數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器O)；訂單預(yù)估模塊(6)連接系統(tǒng)優(yōu)化模塊 ⑵。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，其特征在于還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器 (1)的實(shí)時(shí)路況模塊(10)，用于根據(jù)用戶車程信息中的實(shí)時(shí)路況信息，更新各路段各時(shí)段 路況歷史信息庫(kù)；訂單概率模塊(11)，用于根據(jù)用戶歷史訂單數(shù)據(jù)，重新計(jì)算各地點(diǎn)各時(shí)段新訂單概率；有效路徑模塊(12)，用于根據(jù)利于訂單車程信息，重新計(jì)算各路段各時(shí)段有效路徑參數(shù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種車輛調(diào)度的系統(tǒng)，其特征在于還包括設(shè)于后臺(tái)服務(wù)器 (1)的應(yīng)急響應(yīng)模塊(13)，用于對(duì)突發(fā)事件提升優(yōu)先級(jí)準(zhǔn)實(shí)時(shí)處理。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種車輛調(diào)度的方法及系統(tǒng)，所述方法包括以下步驟S1，根據(jù)用戶訂單數(shù)據(jù)，計(jì)算靜態(tài)路網(wǎng)中車輛行駛最短路程時(shí)的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑；S2，結(jié)合系統(tǒng)的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)，對(duì)靜態(tài)路網(wǎng)情況下得到的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化得到新的車輛預(yù)估行駛時(shí)間和行駛路徑，生成調(diào)度方案；S3，將用戶訂單數(shù)據(jù)及車輛的車程信息存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)；S4，系統(tǒng)離線計(jì)算生成新的歷史調(diào)優(yōu)參數(shù)；本發(fā)明將靜態(tài)路網(wǎng)中的單次訂單優(yōu)化與系統(tǒng)優(yōu)化相結(jié)合，充分的考慮了既有不可控因素，因而能夠提高車輛調(diào)度的效率，減少車輛的空駛率，其次，本發(fā)明的能夠?qū)ν话l(fā)事件優(yōu)先實(shí)時(shí)處理，大大減少了突發(fā)事件對(duì)車輛調(diào)度造成的不良影響。
文檔編號(hào)G06Q50/00GK102081786SQ20111003303
公開日2011年6月1日 申請(qǐng)日期2011年1月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月30日
發(fā)明者葉一火, 湯鵬 申請(qǐng)人:北京東方車云信息技術(shù)有限公司