本发明属于智能交通技术领域，具体设计一种移动电源车的优化调度方法及动态调度系统。
背景技术：
近年来，随着电动汽车的发展的日益迅猛，人们开始逐渐选择电动汽车作为出行的工具，并通过互联网等方式，应用电动汽车充电服务平台解决出行中遇到的充电问题。电动汽车充电服务平台，是为了解决电动汽车出行电能供给问题的互联网平台，一般分为web平台服务系统和手机app服务系统，提供予用户充电指引和预约的服务性平台，其一般分为用户充电桩充电，移动电源车预约充电，普通电动车互助等三种充电模式。而在移动电源车服务的过程中，由于用户需求发生地点时间的不确定性，以及不同停靠点服务需求量不一样，电源车资源无法实时覆盖所有需求点，从而会导致电源车利用率低，服务覆盖率低等问题。随着电动汽车的逐渐普及，如何给电动汽车用户提供更好的充电指引，对移动电源车的调度优化达到更好的服务覆盖与资源利用，是我们所需要着手解决的问题。
目前市面上的一些针对电动汽车服务的app，只是提供给用户充电桩的分布指引，需求与供给之间缺乏良好对接。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：提供一种移动电源车的优化调度方法及动态调度系统，能够使服务平台的电源车资源得到最大程度的利用，为更多的用户提供及时，可靠地充电服务。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种移动电源车的优化调度方法，其特征在于：它包括以下步骤：
s1、根据每个停靠点当天的充电预约订单，及一段时间内收到的充电预约订单和充电服务申请的历史数据，通过listwise排序方法，对各个停靠点进行电源车资源分配优先级排序；
s2、视电源车资源情况，选取优先级排序排名靠前的停靠点进行开放，分派大型移动电源车并进行当天预约服务；
s3、对当天未分派大型移动电源车的停靠点，开放充电服务申请，并视情况分派富余的大型移动电源车或者游动电源车进行服务，并提前给予用户答复。
按上述优化调度方法，所述的s3具体为：针对没有分派大型移动电源车的停靠点附近用户的充电服务申请，分派游动电动车提供临时充电服务；
根据游动电源车当前位置，结合gis技术，构建各个充电服务申请所在停靠点之间的可行网络，搜索可行最短路径，检验每个充电服务申请之间的停靠点位置、最长等待时间、所需充电时间之间的约束，从总出行距离和时间成本来计算在运行每辆游动电源车完成一个充电服务申请的成本，选择成本最低时的游动电源车完成对应的充电服务申请。
按上述优化调度方法，所述的s3中，当没有可行的游动电源车，则拒绝充电服务申请，并提供剩余已分派大型移动电源车的最近停靠点供用户选择。
按上述优化调度方法，所述的s3中，当游动电源车在进行一次服务订单途中经过某停靠点，收到该停靠点新的充电服务申请，若移动电源车能在新的充电服务申请预约时间之前到达该停靠点，且新的充电服务申请能够在当前服务订单预约时间之前完成，则将该新的充电服务申请插入到当前服务订单之前。
一种移动电源车的动态调度方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤一：接收客户端的查询指令和预约指令；所述的查询指令包括查询停靠点的位置及状态、订单状态、充电服务申请状态；所述的预约指令包括下达、修改或删除充电预约订单和充电服务申请，充电预约订单对应有大型移动电源车的停靠点，充电服务申请对应无大型移动电源车的停靠点，充电预约订单和充电服务申请的内容均包括停靠点位置、预约到达时间、所需充电时间以及最长等待时间；
步骤二：将接受到的充电预约订单和充电服务申请，加载至对应的预约队列或申请队列中；
步骤三：动态监听每个充电预约订单和充电服务申请的状态，若充电预约订单或充电服务申请发生修改或者删除的状态变化，则将该充电预约订单或充电服务申请从预约队列或申请队列中取消，按照改动后的情况，对预约队列或申请队列进行修改；
步骤四：利用所述的优化调度方法，进行优化调度。
按上述动态调度方法，所述的预约队列中，将充电预约订单按照大型移动电源车的负载接口进行分堆排列，每个停靠点同一时间点的充电预约订单排列堆数小于或等于该停靠点大型移动电源车负载接口总数。
按上述动态调度方法，当有新的充电预约订单中的时间落入当前停靠点订单已满时间时，向用户提供等待队列，当有已预约用户取消订单或失约时，由等待队列中的订单补充。
按上述动态调度方法，当用户在其充电预约订单上的预约到达时间和最长等待时间过后依然未到达，则取消该充电预约订单。
一种移动电源车的动态调度系统，其特征在于：它包括与客户端无线网络连接的服务器，服务器用于执行所述的移动电源车的动态调度方法。
按上述系统，所述的客户端包括app和网页电动汽车充电服务平台。
本发明的有益效果为：通过历史数据，对各停靠点可能收到的订单情况进行预测，给出停靠点之间的服务优先级，从而制定各种电源车的优化分配方案，使服务平台的电源车资源得到最大程度的利用，为更多的用户提供及时，可靠地充电服务。
附图说明
图1为本发明一实施例的方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
机器学习是一种让计算机在没有事先明确的编程的情况下做出正确反应的科学，是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。在过去的十年中，机器学习已经给我们在自动驾驶汽车，实用语音识别，有效的网络搜索，以及提高人类基因组的认识方面带来大量帮助。今天的机器学习已经普遍应用于各个领域，而学习排序是机器学习中的一种的排序方法。对于传统的排序方法，很难融合多种信息，比如以向量空间模型构建相关度函数，就很难利用其他信息了，并且如果模型中参数比较多，也会使得调参非常困难，而且很可能会出现过拟合现象。于是人们很自然的想到了用机器学习来解决这一问题，于是就有了学习排序方法。
作为服务方，我们应当根据移动电源车资源状况，订单分布热点状况，利用机器学习以及各类优化调度方法，对服务需求提前做出良好的预测，让电源车资源得到利用率最大化，优化对于用户的服务。
本发明的电源车包括大型移动电源车和游动电源车，二者为相对概念，大型移动电源车的电量充足，但行动不便，游动电源车的电量较少，但行动便利。
基于以上理论分析，本发明提供一种移动电源车的动态调度方法，如图1所示，它包括以下步骤：
步骤一：接收客户端的查询指令和预约指令；所述的查询指令包括查询停靠点的位置及状态、订单状态、充电服务申请状态；所述的预约指令包括下达、修改或删除充电预约订单和充电服务申请，充电预约订单对应有大型移动电源车的停靠点，充电服务申请对应无大型移动电源车的停靠点，充电预约订单和充电服务申请的内容均包括停靠点位置、预约到达时间、所需充电时间以及最长等待时间。
步骤二：将接受到的充电预约订单和充电服务申请，加载至对应的预约队列或申请队列中。
步骤三：动态监听每个充电预约订单和充电服务申请的状态，若充电预约订单或充电服务申请发生修改或者删除的状态变化，则将该充电预约订单或充电服务申请从预约队列或申请队列中取消，按照改动后的情况，对预约队列或申请队列进行修改。
步骤四：利用以下优化调度方法，进行优化调度。
移动电源车的优化调度方法，包括以下步骤：
s1、根据每个停靠点当天的充电预约订单，及一段时间内收到的充电预约订单和充电服务申请的历史数据，通过listwise排序方法，对各个停靠点进行电源车资源分配优先级排序。
例如：停靠点的电源车分配优先级排序根据每个停靠点当天之前所收到的充电预约订单an以及该停靠点当月所完成的订单历史数据bn作为输入，订单历史数据bn为充电预约订单和充电服务申请的总和，采用listwise排序方法，获得一个得分最高优先级排序rank。具体评分方法如下：
srank(n)为编号为n的停靠点特征量，a、b为充电预约订单与历史订单数据之间的权重系数，根据历史订单数据回归得到。p(rankk)为排序rankk的排序得分，得分最高的rankk为停靠点最佳开放优先级排序。
s2、视电源车资源情况，选取优先级排序排名靠前的停靠点进行开放，分派大型移动电源车并进行当天预约服务。
s3、对当天未分派大型移动电源车的停靠点，开放充电服务申请，并视情况分派富余的大型移动电源车或者游动电源车进行服务，并提前给予用户答复。
s3具体为：针对没有分派大型移动电源车的停靠点附近用户的充电服务申请，分派游动电动车提供临时充电服务；
根据游动电源车当前位置，结合gis技术，构建各个充电服务申请所在停靠点之间的可行网络，搜索可行最短路径，检验每个充电服务申请之间的停靠点位置、最长等待时间、所需充电时间之间的约束，从总出行距离和时间成本来计算在运行每辆游动电源车完成一个充电服务申请的成本，选择成本最低时的游动电源车完成对应的充电服务申请。
充电服务申请j的数据格式为j＝(n，t1，t2，t3)，其中，n为停靠点编号，t1为预约到达时间，t2为最长等待时间，t3为所需充电时间。实时统计剩余的出发时间st与剩余的等待时间sw：stj＝t1j-t？:t1j-t:0、swj＝t2j-(t1j-t)，式中t为接受订单申请后已过去时间。stj＝t1j-t？:t1j-t:0为判断表达式，含义为：剩余出发时间如果小于0，就记为0。
每辆游动电源车e完成一个充电服务申请j的成本f(e,j)：
式中，uv代表代表由订单位置构成路网图中的起讫点，g代表起讫点构成的可行网络，duv为两个点uv之间的距离，yuv为uv两点的连接关系，一般为直接连接，设置值为1。成本由两部分构成，第一部分代表的意义是总车辆需要出行的最短距离，第二部分尽可能增加车辆的剩余能力，也就是多接订单，多完成任务能力。
选择最低成本的小型游动电源车完成申请j，若暂无可行车辆，对该申请的用户予以拒绝，并提供剩余的最优停靠点供用户选择。
当没有可行的游动电源车，则拒绝充电服务申请，并提供剩余已分派大型移动电源车的最近停靠点供用户选择。
当游动电源车在进行一次服务订单jn途中经过某停靠点
所述的预约队列中，将充电预约订单按照大型移动电源车的负载接口进行分堆排列，每个停靠点同一时间点的充电预约订单排列堆数小于或等于该停靠点大型移动电源车负载接口总数。
当有新的充电预约订单中的时间落入当前停靠点订单已满时间时，向用户提供等待队列，当有已预约用户取消订单或失约时，由等待队列中的订单补充。
当用户在其充电预约订单上的预约到达时间和最长等待时间过后依然未到达，则取消该充电预约订单。
一种移动电源车的动态调度系统，它包括与客户端无线网络连接的服务器，服务器用于执行所述的移动电源车的动态调度方法。客户端包括app和网页电动汽车充电服务平台。
本发明能够根据电动汽车充电服务平台预约订单情况以及历史数据，对各个电源车服务临时停靠点可能收到的订单情况进行预测，并给出停靠点之间的服务优先级，从而制定电源车优化分配方案，使服务平台的电源车资源得到最大程度的利用，为更多的用户提供及时，可靠地充电服务。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。