本發(fā)明涉及車輛管理領(lǐng)域，尤其涉及一種車輛調(diào)派方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前，旅行社接到旅游團(tuán)后，會安排旅游大巴，解決景點(diǎn)、酒店、機(jī)場等地點(diǎn)間的交通問題。旅行社針對不同的旅行團(tuán)人數(shù)通過車輛調(diào)派表人工選擇車輛，一般情況下，需要找到滿足游客數(shù)量的座位最少的車輛。

然而，司機(jī)出車次數(shù)以及疲勞駕駛程度以及車輛故障情況等因素會影響車輛的行車安全，因此在對車輛的選擇上，司機(jī)的工作量以及車輛的調(diào)派情況也要盡量均衡考慮。

因此，僅通過選擇滿足游客數(shù)量的座位最少的車輛的選擇方式明顯不夠智能化。為做到安全駕駛，以上工作，都需要旅行社的車輛調(diào)度人員安排。在旅游旺季，旅行團(tuán)多，車輛多，車輛調(diào)派的工作量很大，目前沒有能夠解決上述問題的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種車輛調(diào)派方法，能夠根據(jù)車輛條件和乘客人數(shù)進(jìn)行智能化選擇，將最優(yōu)車輛調(diào)派，提高行車安全性。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明公開了一種車輛調(diào)派方法，包括步驟：S100、獲取乘客人數(shù)和所有車輛的車輛條件參數(shù)；S200、根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣；S300、通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣；S400、根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇最優(yōu)車輛。

本發(fā)明通過將車輛條件參數(shù)和乘客人數(shù)放入向量矩陣中，轉(zhuǎn)換為矩陣中的數(shù)據(jù)，與預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣進(jìn)行計(jì)算，從而選擇出最優(yōu)調(diào)派車輛，本發(fā)明簡化了人工安排車輛的工作量，同時(shí)有效避免司機(jī)疲勞駕駛，提高車輛的行車安全。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述車輛條件參數(shù)包括：車輛最大出車次數(shù)、車輛已出車次數(shù)、車輛座位數(shù)以及車輛可用情況參數(shù)。

本發(fā)明根據(jù)車輛最大出車次數(shù)和車輛已出車次數(shù)來限制出車次數(shù)過量的車輛并選擇的概率，有效防止出車次數(shù)過量，導(dǎo)致司機(jī)疲勞駕駛，危害乘客安全。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟S200“根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣”進(jìn)一步包括步驟：

S201、根據(jù)所述車輛最大出車次數(shù)、車輛可派車次數(shù)、車輛座位數(shù)以及車輛可用情況參數(shù)生成所述參數(shù)向量矩陣，所述參數(shù)向量矩陣表示為A；

其中，a11、a21、…、an1分別為n個(gè)車輛的座位利用率，所述座位利用率為所述乘客人數(shù)與所述車輛座位數(shù)的比率；a12、a22、…、an2分別為n個(gè)車輛的派車率，所述派車率為所述車輛可派車次數(shù)與所述車輛最大出車次數(shù)的比率；a13、a23、…、an3分別為n個(gè)車輛的車輛可用情況參數(shù)。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣表示為B；

其中，b1為座位利用率權(quán)重；b2為駕駛員疲勞程度權(quán)重；b3為車輛可用權(quán)重。

進(jìn)一步優(yōu)選的，步驟S300“通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣”進(jìn)一步包括步驟：

S301、將所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣相乘，得到所述結(jié)果矩陣；所述結(jié)果矩陣表示為C；

其中，c1＝a11*b1+a12*b2+a13*b3；c2＝a21*b1+a22*b2+a23*b3；……；cn＝an1*b1+an2*b2+an3*b3。

本發(fā)明結(jié)合多種因素考慮，通過矩陣計(jì)算獲得最優(yōu)的調(diào)派車輛，更加科學(xué)智能地選擇車輛，同時(shí)簡化車輛調(diào)派流程，節(jié)約了時(shí)間成本，降低了安全風(fēng)險(xiǎn)。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述步驟S400“根據(jù)所述結(jié)果向量選擇最優(yōu)車輛”進(jìn)一步包括步驟：S401、根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇所述結(jié)果矩陣中數(shù)值最大的元素對應(yīng)的車輛。

本發(fā)明還公開一種車輛調(diào)派系統(tǒng)，使用上述車輛調(diào)派方法，包括：獲取模塊，用于獲取乘客人數(shù)和所有車輛的車輛條件參數(shù)；矩陣生成模塊，用于根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣；計(jì)算模塊，用于通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣；選擇模塊，用于根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇最優(yōu)車輛。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述計(jì)算模塊進(jìn)一步用于將所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣相乘，得到所述結(jié)果矩陣。

進(jìn)一步優(yōu)選的，所述選擇模塊進(jìn)一步用于根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇所述結(jié)果矩陣中數(shù)值最大的元素對應(yīng)的車輛。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過將車輛條件參數(shù)和乘客人數(shù)放入向量矩陣中，轉(zhuǎn)換為矩陣中的數(shù)據(jù)，與預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣進(jìn)行計(jì)算，從而選擇出最優(yōu)調(diào)派車輛，本發(fā)明簡化了人工安排車輛的工作量，同時(shí)有效避免司機(jī)疲勞駕駛，提高車輛的行車安全。

附圖說明

下面將以明確易懂的方式，結(jié)合附圖說明優(yōu)選實(shí)施方式，對本發(fā)明予以進(jìn)一步說明。

圖1為本發(fā)明一種車輛調(diào)派方法的主要步驟示意圖；

圖2為本發(fā)明一種車輛調(diào)派方法的完整步驟示意圖；

圖3為本發(fā)明一種車輛調(diào)派系統(tǒng)的主要組成框圖。

附圖標(biāo)號說明：

100、獲取模塊，200、矩陣生成模塊，300、計(jì)算模塊，400、選擇模塊。

具體實(shí)施方式

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對照附圖說明本發(fā)明的具體實(shí)施方式。顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖，并獲得其他的實(shí)施方式。

為使圖面簡潔，各圖中只示意性地表示出了與本發(fā)明相關(guān)的部分，它們并不代表其作為產(chǎn)品的實(shí)際結(jié)構(gòu)。另外，以使圖面簡潔便于理解，在有些圖中具有相同結(jié)構(gòu)或功能的部件，僅示意性地繪示了其中的一個(gè)，或僅標(biāo)出了其中的一個(gè)。在本文中，“一個(gè)”不僅表示“僅此一個(gè)”，也可以表示“多于一個(gè)”的情形。

圖1為本發(fā)明一種車輛調(diào)派方法的主要步驟示意圖，如圖1所示，一種車輛調(diào)派方法，包括步驟：S100、獲取乘客人數(shù)和所有車輛的車輛條件參數(shù)；S200、根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣；S300、通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣；S400、根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇最優(yōu)車輛。

本發(fā)明通過將車輛條件參數(shù)和乘客人數(shù)放入向量矩陣中，轉(zhuǎn)換為矩陣中的數(shù)據(jù)，與預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣進(jìn)行計(jì)算，從而選擇出最優(yōu)調(diào)派車輛，本發(fā)明簡化了人工安排車輛的工作量，同時(shí)有效避免司機(jī)疲勞駕駛，提高車輛的行車安全。

本發(fā)明適用于任何需要調(diào)派車輛的團(tuán)隊(duì)，本發(fā)明中以旅行社安排旅游車輛為例。

優(yōu)選的，所述車輛條件參數(shù)包括：車輛最大出車次數(shù)、車輛已出車次數(shù)、車輛座位數(shù)以及車輛可用情況參數(shù)。

具體的，對某個(gè)需要用車的團(tuán)隊(duì)，在進(jìn)行車輛調(diào)派時(shí)，既要使團(tuán)隊(duì)能坐下，也要防止座位資源浪費(fèi)，因此本發(fā)明將每輛車的車輛座位數(shù)作為調(diào)派車輛的一個(gè)因素，盡量滿足安排游客數(shù)量的座位最少的車輛，降低資源浪費(fèi)。

同時(shí)，本發(fā)明根據(jù)車輛最大出車次數(shù)和車輛已出車次數(shù)來限制出車次數(shù)過量的車輛并選擇的概率，有效防止出車次數(shù)過量，導(dǎo)致司機(jī)疲勞駕駛，危害乘客安全。

圖2為本發(fā)明一種車輛調(diào)派方法的完整步驟示意圖。如圖2所示，優(yōu)選的，所述步驟S200“根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣”進(jìn)一步包括步驟：

S201、根據(jù)所述車輛最大出車次數(shù)、車輛可派車次數(shù)、車輛座位數(shù)以及車輛可用情況參數(shù)生成所述參數(shù)向量矩陣，所述參數(shù)向量矩陣表示為A；

其中，其中每一行代表一輛車，有n行代表有n輛車。

具體的，a11、a21、…、an1分別為n個(gè)車輛的座位利用率，所述座位利用率為所述乘客數(shù)量與所述車輛座位數(shù)的比率。以旅行社安排旅游車輛為例，為提高座位利用率，每個(gè)旅游團(tuán)盡量安排滿足游客人數(shù)的座位最少的車輛。上述參數(shù)向量矩陣的第一列表示旅行團(tuán)人數(shù)(含導(dǎo)游)與大巴車輛可用座位的比率，做歸一化處理。坐的越滿，該數(shù)值越大，座位利用率越高。例如，團(tuán)隊(duì)包括導(dǎo)游在內(nèi)有32人，大巴可用座位是45，則a11＝32/45＝0.71。a21、an1也按此設(shè)置。

具體的，a12、a22、…、an2分別為n個(gè)車輛的派車率，所述派車率為所述車輛可派車次數(shù)與所述車輛最大出車次數(shù)的比率。一般情況下，每個(gè)司機(jī)有自己負(fù)責(zé)駕駛的車輛，司機(jī)和車輛是一一對應(yīng)的。為防止司機(jī)疲勞駕駛，需要限制每個(gè)司機(jī)每周的出車次數(shù)，例如，該最大出車次數(shù)的數(shù)值設(shè)置為7(該最大出車次數(shù)可根據(jù)實(shí)際情況自行定義，不作具體限定)。最大出車次數(shù)7減去本周已經(jīng)出車次數(shù)，即為可以派車的次數(shù)，并做歸一化處理。如一周內(nèi)已經(jīng)有4個(gè)團(tuán)隊(duì)使用該車，則a12＝(7-4)/7＝0.43。a22、an2也按此設(shè)置。如果本車已經(jīng)調(diào)派次數(shù)達(dá)到7次或以上，則該項(xiàng)為0。

具體的，a13、a23、…、an3分別為n個(gè)車輛的車輛可用情況參數(shù)。向量矩陣第三列表示車輛可用情況，如果車輛故障，或者已經(jīng)調(diào)派給其他旅行團(tuán)，則設(shè)置為1，否則為0。

優(yōu)選的，所述預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣表示為B；

其中，b1為座位利用率權(quán)重；b2為駕駛員疲勞程度權(quán)重；b3為車輛可用權(quán)重。

具體的，該矩陣為列向量，表示參數(shù)向量矩陣A中每一列在最終計(jì)算時(shí)的參數(shù)權(quán)重。大于0權(quán)重?cái)?shù)據(jù)認(rèn)為是有效權(quán)重。有效權(quán)重之和是100。如果某一項(xiàng)權(quán)重?zé)o效，該權(quán)重是無效權(quán)重，設(shè)置為-100.

具體的，b1代表座位利用率權(quán)重，盡量選擇座位利用率高的車輛。

b2代表駕駛員疲勞程度權(quán)重。調(diào)整該權(quán)重，會調(diào)整駕駛員疲勞程度對車輛選擇的影響。

b3代表車輛可用權(quán)重。一旦車輛故障，或者已經(jīng)調(diào)派給其他旅行團(tuán)，不能選擇該車輛。權(quán)重設(shè)置為無效權(quán)重，權(quán)重值設(shè)置為-100。

需要說明的是，有效權(quán)重的每項(xiàng)數(shù)值根據(jù)歷史旅行車輛調(diào)派數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)設(shè)置。

優(yōu)選的，步驟S300“通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣”進(jìn)一步包括步驟：

S301、將所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣相乘，得到所述結(jié)果矩陣；所述結(jié)果矩陣表示為C；

其中，c1＝a11*b1+a12*b2+a13*b3；c2＝a21*b1+a22*b2+a23*b3；……；cn＝an1*b1+an2*b2+an3*b3。

本發(fā)明結(jié)合多種因素考慮，通過矩陣計(jì)算獲得最優(yōu)的調(diào)派車輛，更加科學(xué)智能地選擇車輛，同時(shí)簡化車輛調(diào)派流程，節(jié)約了時(shí)間成本，降低了安全風(fēng)險(xiǎn)。

優(yōu)選的，所述步驟S400“根據(jù)所述結(jié)果向量選擇最優(yōu)車輛”進(jìn)一步包括步驟：S401、根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇所述結(jié)果矩陣中數(shù)值最大的元素對應(yīng)的車輛。

下面以實(shí)際例子詳細(xì)介紹發(fā)明。

某旅行社，有五輛大巴可以供旅行團(tuán)使用，可用座位數(shù)量分別是25，37，45，49，54。在本周，這幾輛車的出車次數(shù)分別是3，4，4，4，5。49座的車已經(jīng)分配給其他旅行團(tuán)了?，F(xiàn)有旅行團(tuán)人數(shù)是36，因此25座的車座位不夠用，不參與選擇。

則參數(shù)向量矩陣

權(quán)重矩陣B設(shè)置為

A*B＝C，可以得到結(jié)果矩陣

排除掉計(jì)算結(jié)果小于0的車輛，從剩余車輛中選擇數(shù)值最大的，因此，本旅行團(tuán)安排座位數(shù)為37的車輛。

圖3為本發(fā)明一種車輛調(diào)派系統(tǒng)的主要組成框圖。作為本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)施例，如圖3所示，一種車輛調(diào)派系統(tǒng)，使用上述車輛調(diào)派方法，包括：獲取模塊100，用于獲取乘客數(shù)量和所有車輛的車輛條件參數(shù)；矩陣生成模塊200，用于根據(jù)所述乘客人數(shù)和所述車輛條件參數(shù)生成參數(shù)向量矩陣；計(jì)算模塊300，用于通過矩陣算法計(jì)算所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣，得到結(jié)果矩陣；選擇模塊400，用于根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇最優(yōu)車輛。

具體的，本發(fā)明所述系統(tǒng)中的各模塊各集成在計(jì)算機(jī)、智能終端或平板電腦等設(shè)備中。

本發(fā)明的車輛調(diào)派系統(tǒng)，根據(jù)乘客數(shù)量以及車輛、司機(jī)的實(shí)際情況調(diào)派車輛。本發(fā)明采用矩陣向量法，把各種車輛條件參數(shù)，轉(zhuǎn)化為向量，組成一個(gè)向量矩陣，并根據(jù)權(quán)重矩陣計(jì)算得到結(jié)果矩陣，將該結(jié)果矩陣中對應(yīng)的最優(yōu)的車輛調(diào)派。

優(yōu)選的，所述計(jì)算模塊300進(jìn)一步用于將所述參數(shù)向量矩陣和預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣相乘，得到所述結(jié)果矩陣。

優(yōu)選的，所述選擇模塊400進(jìn)一步用于根據(jù)所述結(jié)果矩陣選擇所述結(jié)果矩陣中數(shù)值最大的元素對應(yīng)的車輛。

需要說明的是，本系統(tǒng)中各模塊之間的信息交互、執(zhí)行過程等內(nèi)容與上述方法實(shí)施例基于同一構(gòu)思，具體內(nèi)容可參見本發(fā)明方法實(shí)施例中的敘述，此處不再贅述。

本發(fā)明通過將車輛條件參數(shù)和乘客人數(shù)放入向量矩陣中，轉(zhuǎn)換為矩陣中的數(shù)據(jù)，與預(yù)設(shè)的權(quán)重矩陣進(jìn)行計(jì)算，從而選擇出最優(yōu)調(diào)派車輛，本發(fā)明簡化了人工安排車輛的工作量，同時(shí)有效避免司機(jī)疲勞駕駛，提高車輛的行車安全。

應(yīng)當(dāng)說明的是，上述實(shí)施例均可根據(jù)需要自由組合。以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。