[發(fā)明專(zhuān)利]共享車(chē)輛的調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210354952.8
• 申請(qǐng)日: 2022-04-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114862115A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-08-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊啟航;董釗辰;林劍峰;石振旭
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 摩拜（北京）信息技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/06;G06Q30/02;G06Q50/30;G06F17/18
• 代理公司: 北京博雅睿泉專(zhuān)利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11442
• 代理人: 馬鐵良

本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N共享車(chē)輛的調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及共享車(chē)輛的調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，方法包括:根據(jù)車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)，得到對(duì)應(yīng)于每一停車(chē)圍欄在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛騎出概率的貝塔分布；獲取所述貝塔分布的初始化貝塔參數(shù)，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，得到預(yù)測(cè)貝塔分布；基于所述預(yù)測(cè)貝塔分布進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到目標(biāo)停車(chē)圍欄，其中，所述目標(biāo)停車(chē)圍欄被配置為增加車(chē)輛調(diào)度量的停車(chē)圍欄。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開(kāi)實(shí)施例涉及共享車(chē)輛的調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及共享車(chē)輛的調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

在共享單車(chē)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景里，受到車(chē)輛的供給限制，一個(gè)單車(chē)投放點(diǎn)位內(nèi)的用戶的騎行訂單數(shù)一定不會(huì)大于車(chē)輛供給數(shù)，但是當(dāng)車(chē)輛的騎出訂單數(shù)等于供給的情況下，可能存在潛在的訂單，也就是說(shuō)該點(diǎn)位內(nèi)的需求可能大于供給。為了能夠盡可能發(fā)掘這些潛在的訂單需求，需要通過(guò)往部分點(diǎn)位試探性地增加一定調(diào)度量，來(lái)探索可能的訂單。

當(dāng)前探索可能的訂單的技術(shù)方案是根據(jù)運(yùn)營(yíng)狀況人工選擇點(diǎn)位，或者隨機(jī)挑選熱門(mén)點(diǎn)位，然后增加日常的調(diào)度量，評(píng)估散車(chē)速度來(lái)進(jìn)行探索。但是人工選擇點(diǎn)位的方法受限于人為對(duì)運(yùn)營(yíng)的認(rèn)知，能夠探索到的點(diǎn)位十分有限，無(wú)法充分挖掘潛在點(diǎn)位，并且工作量大。而隨機(jī)選點(diǎn)的方式隨機(jī)性太大，探索效果不好，造成成本的浪費(fèi)，收益的下降。并且散車(chē)速度受多種因素影響，很難準(zhǔn)確評(píng)估探索的效果，方案可持續(xù)性不足。

發(fā)明內(nèi)容

本公開(kāi)的一個(gè)目的是提供一種共享車(chē)輛的調(diào)度方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)的新的技術(shù)方案。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種共享車(chē)輛的調(diào)度方法，包括:根據(jù)車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)，得到對(duì)應(yīng)于每一停車(chē)圍欄在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛騎出概率的貝塔分布；獲取所述貝塔分布的初始化貝塔參數(shù)，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，得到預(yù)測(cè)貝塔分布；基于所述預(yù)測(cè)貝塔分布進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到目標(biāo)停車(chē)圍欄，其中，所述目標(biāo)停車(chē)圍欄被配置為增加車(chē)輛調(diào)度量的停車(chē)圍欄。

可選地，在獲取所述貝塔分布的初始化貝塔參數(shù)之前，所述方法包括：獲取所述貝塔分布的貝塔參數(shù)；根據(jù)預(yù)設(shè)閾值對(duì)所述貝塔參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理，得到所述貝塔分布的初始化貝塔參數(shù)。

可選地，所述對(duì)所述初始化參數(shù)進(jìn)行更新，得到預(yù)測(cè)貝塔分布，包括：獲取所述預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛流出量和供給量；根據(jù)預(yù)設(shè)衰減系數(shù)以及所述流出量和供給量，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，得到預(yù)測(cè)貝塔分布。

可選地，所述根據(jù)預(yù)設(shè)衰減系數(shù)以及所述流出量和供給量，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，包括：在所述供給量大于零的情況下，根據(jù)預(yù)設(shè)衰減系數(shù)以及所述流出量和供給量，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新；在所述供給量等于零的情況下，根據(jù)所述流出量和供給量，對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新。

可選地，所述車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)包括工作日車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)和假期車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)，所述根據(jù)車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)得到對(duì)應(yīng)于每一停車(chē)圍欄在預(yù)設(shè)時(shí)間段內(nèi)的車(chē)輛騎出概率的貝塔分布，還包括：根據(jù)所述工作日車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)，得到第一貝塔分布；根據(jù)所述假期車(chē)輛流動(dòng)數(shù)據(jù)，得到第二貝塔分布；其中，所述第一貝塔分布用于得到對(duì)應(yīng)于工作日的目標(biāo)停車(chē)圍欄，所述第二貝塔分布用于得到對(duì)應(yīng)于假期的目標(biāo)停車(chē)圍欄。

可選地，在所述貝塔分布包括第一貝塔分布和第二貝塔分布的情況下，所述對(duì)所述初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，得到預(yù)測(cè)貝塔分布，包括：分別對(duì)所述第一貝塔分布和所述第二貝塔分布的初始化貝塔參數(shù)進(jìn)行更新，得到第一預(yù)測(cè)貝塔分布和第二預(yù)測(cè)貝塔分布，其中，在對(duì)第一貝塔分布和所述第二貝塔分布二者中的一個(gè)進(jìn)行參數(shù)更新時(shí)，保持另一個(gè)貝塔分布的參數(shù)不變。

可選地，所述基于所述預(yù)測(cè)貝塔分布進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到目標(biāo)停車(chē)圍欄，包括：對(duì)于每個(gè)停車(chē)圍欄，在所述預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)采用湯普森采樣方法生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)，選擇隨機(jī)數(shù)最大的N個(gè)停車(chē)圍欄作為目標(biāo)停車(chē)圍欄。