[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

说明书

本申请涉及一种基于临时任务的车辆排班方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取当前临时任务的硬约束信息；根据硬约束信息从预先建立的历史匹配表中确定与当前临时任务匹配的历史匹配任务；根据当前临时任务的第一软约束信息，确定各历史匹配任务对应的人车组合的软约束匹配分值；根据各历史匹配任务的人车频次、软约束匹配分值、人车频次阈值和软约束匹配分阈值，从人车组合中确定候选人车组合；根据各候选人车组合的人车频次和软约束匹配分值，对候选人车组合进行排序，得到当前临时任务的目标人车组合。采用本方法能够对临时任务进行准确排班，提高车辆排班的准确性。

技术领域

本申请涉及物流技术领域，特别是涉及一种基于临时任务的车辆排班方法、装置和计算机设备。

背景技术

在数字化自动化推进的过程中，大数据调度模型可以较好的处理周期固定的任务的人车分配，即业内俗称的静态调度任务。静态调度大多数是在月初之前就规划和排班好一整个月的每个固定任务的承接司机和车辆。然而，现阶段大数据调度模型对于临时任务，业内称为动态调度任务，即当天或者前一天临时发起的任务，并没有足够准确的人车分配方案。

在物流公司车辆和司机排班任务规划当中，临时任务调度一直是业内难点。尤其是，在复杂的临时任务中，还可能隐藏着一部分具有特殊属性的临时任务，如计划转临时任务，计划转临时任务指的是原本任务是属于提前一个月或者很多天之前就规划好的任务由于某些突发原因被取消并以临时任务的形式再次向模型请求排班的任务。

然而，对计划转临时任务进行车辆排班的方式是将计划转临时任务以临时任务的形式输入到针对临时任务的机器学习模型中，得到对应的司机和车辆组合，导致临时任务车辆排班的准确性低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够对临时任务车辆排班的准确性的基于临时任务的车辆排班方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于临时任务的车辆排班方法，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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。

在其中一个实施例中，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：