车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116029505A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202211685903.9(22)申请日2022.12.27(71)申请人阿波罗智联（北京）科技有限公司地址102600北京市大兴区北京经济技术开发区瑞合西二路7号院1号楼1层101(72)发明人于宁况宗旭彭铭杏章桢(74)专利代理机构北京市通商律师事务所11951专利代理师许念如(51)Int.Cl.G06Q10/0631(2023.01)G06Q50/30(2012.01)G06F17/11(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质(57)摘要本公开提供一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通等技术领域。具体实现方案为：获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。CN116029505ACN116029505A权利要求书1/2页1.一种车辆调度方法，包括：获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述运输任务信息包括运输任务路线、运输任务执行时间段；所述根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布，包括：统计所述待运输目标在所述运输任务执行时间段到达所述运输任务路线的到达流量的历史数据；分析所述历史数据，确定所述待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型，包括：基于所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建多服务窗等待制排队模型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述最优调度方案包括使所述待运输目标的平均等待时间最短所需调度的所述待调度车辆的数量。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述排队模型确定最优调度方案，包括：获取所述待运输目标的极限等待时间以及所述待调度车辆的极限调度数量；根据所述极限等待时间以及所述极限调度数量构建约束条件；基于构建的多服务窗等待制排队模型，构建所述待运输目标的等待时间方程，根据所述约束条件对所述等待时间方程求解，确定使所述待运输目标的平均等待时间小于所述极限等待时间，需要调度的所述待调度车辆的最少数量。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建多服务窗等待制排队模型，包括：基于所述输入过程分布为泊松分布、所述服务过程分布为负指数分布、所述待调度车辆的数量为大于1的正整数，构建多服务窗等待制M/M/S排队模型。7.一种车辆调度装置，包括：任务信息模块，用于获取运输任务信息，根据所述运输任务信息，确定待运输目标的到达流量的分布作为输入过程分布；调度信息模块，用于获取待调度车辆的车辆信息，根据所述待调度车辆的车辆信息，确定待调度车辆服务时间的分布作为服务过程分布；模型构建模块，用于根据所述输入过程分布以及所述服务过程分布构建排队模型；车辆调度模块，用于基于所述排队模型确定最优调度方案，并根据所述最优调度方法对所述待调度车辆进行调度。8.一种电子设备，包括：2CN116029505A权利要求书2/2页至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑6中任一项所述的方法。9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1‑6中任一项所述的方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1‑6中任一项所述的方法。3CN116029505A说明书1/12页车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质技术领域[0001]本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通等技术领域，具体而言，本公开涉及一种车辆调度方法、装置、电子设备及可读存储介质。背景技术[000