[发明专利]基于临时任务的车辆排班方法、装置和计算机设备在审
申请号: | 202011109224.8 | 申请日: | 2020-10-16 |
公开(公告)号: | CN114386723A | 公开(公告)日: | 2022-04-22 |
发明(设计)人: | 谢宇昕;江洋;潘舒静;黎碧君;张素墁 | 申请(专利权)人: | 顺丰科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q10/08 |
代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 董慧 |
地址: | 518000 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 临时 任务 车辆 排班 方法 装置 计算机 设备 | ||
1.一种基于临时任务的车辆排班方法,其特征在于,所述方法包括:
获取当前临时任务的硬约束信息;
根据所述硬约束信息从预先建立的历史匹配表中确定与所述当前临时任务匹配的历史匹配任务;
根据所述当前临时任务的第一软约束信息,确定各所述历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值;
根据各所述历史匹配任务的人车频次、所述软约束匹配分值、人车频次阈值和软约束匹配分阈值,从所述人车组合中确定候选人车组合;
根据各所述候选人车组合的人车频次和软约束匹配分值,对所述候选人车组合进行排序,得到所述当前临时任务的目标人车组合。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述硬约束信息包括始发地、目的地、时段和车辆载重段;所述根据所述硬约束信息,从预先建立的历史匹配表中匹配出对应的历史匹配任务,包括:
根据所述始发地、目的地、时段和车辆载重段,从预先建立的历史匹配表中匹配与所述出对应的历史匹配任务。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述当前临时任务的第一软约束信息,确定各所述历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值,包括:
获取所述各所述历史匹配任务的第二软约束信息;
依次对所述第一软约束信息和各所述第二软约束信息进行打分,得到各所述历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述软约束信息包括任务发车时间、车辆需求吨数和排班类型;所述依次对所述第一软约束信息和各所述第二软约束信息进行打分,得到各所述历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值,包括:
根据所第一软约束信息的任务发车时间、车辆需求吨数和排班类型和所述第二软约束信息的任务发车时间、车辆需求吨数和排班类型进行加权计算,确定所述当前临时任务匹配与各所述初始历史匹配任务的匹配程度值;
根据所述匹配程度值得到各所述历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各所述历史匹配任务的人车频次、所述软约束匹配分值、人车频次阈值和软约束匹配分阈值,从所述人车组合中确定候选人车组合,包括:
根据各所述历史匹配任务的人车频次,将人车频次小于所述人车频次阈值的历史匹配任务删除,得到初始人车组合;
根据各所述初始人车组合的软约束匹配分值,将软约束匹配分值小于所述软约束匹配分阈值的初始人车组合删除,得到候选人车组合。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据各所述候选人车组合的人车频次和软约束匹配分值,对所述候选人车组合进行排序,得到所述当前临时任务的目标人车组合,包括:
根据各所述候选人车组合的人车频次和软约束匹配分值,得到对应的软约束匹配总分;
通过人车推荐模型对所述软约束匹配总分进行排序,得到所述当前临时任务的目标人车组合。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史匹配表的建立,包括:
获取指定时间段内的历史排班任务信息;
从所述历史排班任务信息中提取已取消的计划排班任务和对应的相同日期的已完成临时排班任务;
通过比较所述已取消的计划排班任务和所述已完成临时排班任务数据的硬约束信息,确定对应的软约束信息和人车信息,得到历史匹配表。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理