[发明专利]服务系统中服务资源的产能预测方法、系统与设备

权利要求书

1.一种服务系统中服务资源的产能预测方法，其特征在于，所述产能预测方法包括：

获取服务订单的请求信息，所述服务订单的请求信息包括订单发起位置和订单执行时段；

根据所述订单发起位置，获取可用服务资源；

计算所述服务订单占用每个所述可用服务资源的概率；

根据所述订单执行时段与所计算的概率，预测未来一段时间内每个所述可用服务资源的产能；

根据所述服务订单的当前执行状态，调整预测结果；

其中，

所述产能为对应的可用服务资源可同时服务的订单数量估计值；

“根据所述订单执行时段与所计算的概率，预测未来一段时间内每个所述可用服务资源的产能”包括：

根据所述概率并按照下式所示的方法计算所述服务订单对每个所述可用服务资源的产能需求：

E′(j)＝E_req*P(j)

根据所计算的产能需求并按照下式所示的方法，预测每个所述可用服务资源在各自被占用时段内的产能：

E(j,t)＝E(j,t)-E′(j)

其中，E′(j)为所述服务订单对第j个可用服务资源的产能需求；E_req为预设的订单产能需求；P(j)为所述服务订单占用第j个可用服务资源的概率；E(j,t)为t时刻第j个可用服务资源的产能，t∈[t_j1,t_j2)；[t_j1,t_j2)为第j个可用服务资源的被占用时段，且t_j1∈[t_begin,t_end)、t_j2∈(t_begin,t_end)，[t_begin,t_end)为所述订单执行时段。

2.根据权利要求1所述的服务系统中服务资源的产能预测方法，其特征在于，“计算所述服务订单占用每个所述可用服务资源的概率”包括：按照下式所示的方法计算服务订单占用每个可用服务资源的概率：

其中，d_j为第j个可用服务资源与所述订单发起位置之间的距离；F为所述可用服务资源的集合。

3.根据权利要求1所述的服务系统中服务资源的产能预测方法，其特征在于，在“预测每个所述可用服务资源在各自被占用时段内的产能”之前，所述方法还包括：

判断所述产能需求E′(j)是否大于第j个服务资源在所述订单执行时段内的最小产能值E_min(j)，

若E′(j)＞E_min(j)，则按照下式所示的方法，将超出部分的产能需求分配给其他可用服务资源：

并且，将所述服务订单对第j个可用服务资源的产能需求E′(j)调整为E_min(j)，将所述服务订单对第k个其他可用服务资源的产能需求E′(k)调整为E′(k)+ΔE′(k)；

其中，所述ΔE_req为所述超出部分的产能需求，F为所述可用服务资源的集合，d_k为第k个其他可用服务资源与所述订单发起位置之间的距离；

相应地，“预测每个所述可用服务资源在各自被占用时段内的产能”是利用调整后的产能需求E′(j)，预测第j个可用服务资源在其被占用时段内的产能。

4.根据权利要求1中所述的服务系统中服务资源的产能预测方法，其特征在于，在“预测每个所述可用服务资源在各自被占用时段内的产能”之前，所述方法还包括：

根据所述预设的订单产能需求获取每个所述可用服务资源完成所述服务订单需要被占用的时间长度；

获取被服务对象到达每个所述可用服务资源的时间；

根据所述时间长度和所述被服务对象到达每个所述可用服务资源的时间，得到每个所述可用服务资源的被占用时段。