CN109670721A - 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109670721A CN109670721A CN201811603600.1A CN201811603600A CN109670721A CN 109670721 A CN109670721 A CN 109670721A CN 201811603600 A CN201811603600 A CN 201811603600A CN 109670721 A CN109670721 A CN 109670721A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- task
- scheduling
- region
- subregion
- characteristic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000003999 initiator Substances 0.000 claims description 76
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 63
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 52
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 2
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 abstract description 13
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 22
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000006854 communication Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 235000011888 snacks Nutrition 0.000 description 2
- 241000406668 Loxodonta cyclotis Species 0.000 description 1
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06312—Adjustment or analysis of established resource schedule, e.g. resource or task levelling, or dynamic rescheduling
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开实施例公开了一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,所述任务调度方法包括:确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。上述技术方案通过根据历史任务特征数据将当前任务区域划分为两个或多个可动态调整的调度子区域,并以所述调度子区域为调度单元执行任务调度,来自适应应对动态的商户分布,同时还能够有效降低整个网格的任务调度量和计算量,进而能够有效提高服务质量,提升用户的使用体验。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域,具体涉及一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,越来越多的商家或者服务提供商通过互联网平台来为用户提供服务,而这些服务订单的配送是衡量服务质量的重要依据。考虑到在城市配送区域中,商户通常呈现出一种既分散又集中的特性,以餐饮商户为例,商户分散是指在城市中并没有设置专门的餐饮区域,而是分布在城市的各个区域中;商户集中是指餐饮商户并不是随机分布在城市中的各个区域,而是在一定程度上呈现出聚集的现象,比如餐饮一条街、小吃一条街等等。
为了应对商户这种既分散又集中的特性,现有技术中,配送领域往往将城市划分为不同的商圈或者不同的区域网格,以尽可能将餐饮商户划分在一起,实现集中配送、分区域调度,从而提高配送效率。但商户的状态并不是一成不变的,比如本来餐饮商户少的区域,随着经济的发展,餐饮商户可能会越来越多,而且餐饮商户的分布也难以预测,因此,现有技术中的静态网格划分方法无法适应动态的商户分布。另外,现有技术中划分的网格规模往往比较大,网格内的订单数量可能会非常多,配送员的数量也非常多,由于网格一旦划分好后,就不容易随时调整大小,因此,为了应对上述这种情况,现有技术通常会在现有网格的基础上,再次进行划分,即将一个网格划分为更多的小网格,以小网格为基本单元进行配送员的调度,但这种方法对于降低整个网格的计算量,以及适应商户的动态变化并没有明显的帮助。
发明内容
本公开实施例提供一种任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
第一方面,本公开实施例中提供了一种任务调度方法。
具体的,所述任务调度方法,包括:
确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
结合第一方面,本公开在第一方面的第一种实现方式中,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。
结合第一方面和第一方面的第一种实现方式,本发明实施例在第一方面的第二种实现方式中,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
结合第一方面、第一方面的第一种实现方式和第一方面的第二种实现方式,本发明实施例在第一方面的第三种实现方式中,所述根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式和第一方面的第三种实现方式,本发明实施例在第一方面的第四种实现方式中,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;
将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式和第一方面的第四种实现方式,本发明实施例在第一方面的第五种实现方式中,还包括:
对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
结合第一方面、第一方面的第一种实现方式、第一方面的第二种实现方式、第一方面的第三种实现方式、第一方面的第四种实现方式和第一方面的第五种实现方式,本发明实施例在第一方面的第六种实现方式中,所述对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,包括:
获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;
根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;
当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
第二方面,本公开实施例中提供了一种任务调度装置。
具体的,所述任务调度装置,包括:
获取模块,被配置为确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
分割模块,被配置为根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
执行模块,被配置为以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
结合第二方面,本公开在第二方面的第一种实现方式中,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。
结合第二方面和第二方面的第一种实现方式,本发明实施例在第二方面的第二种实现方式中,所述分割模块包括:
第一确定子模块,被配置为根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
分割子模块,被配置为根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
结合第二方面、第二方面的第一种实现方式和第二方面的第二种实现方式,本发明实施例在第二方面的第三种实现方式中,所述分割子模块包括:
第一获取子模块,被配置为获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
第一处理子模块,被配置为根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
第二确定子模块,被配置为将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式和第二方面的第三种实现方式,本发明实施例在第二方面的第四种实现方式中,所述分割模块包括:
第二处理子模块,被配置为根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;
第三确定子模块,被配置为将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式和第二方面的第四种实现方式,本发明实施例在第二方面的第五种实现方式中,还包括:
通知模块,被配置为对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
结合第二方面、第二方面的第一种实现方式、第二方面的第二种实现方式、第二方面的第三种实现方式、第二方面的第四种实现方式和第二方面的第五种实现方式,本发明实施例在第二方面的第六种实现方式中,所述通知模块包括:
第二获取子模块,被配置为获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;
预测子模块,被配置为根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;
通知子模块,被配置为当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现以下方法步骤:
确定所述对象所在的地理区域;
获取所述对象在所述地理区域中的特征信息,并基于所述特征信息生成所述对象的特征向量;
根据所述对象的特征向量,确定所述对象的类别。
结合第三方面,本公开在第三方面的第一种实现方式中,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。
结合第三方面和第三方面的第一种实现方式,本发明实施例在第三方面的第二种实现方式中,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
结合第三方面、第三方面的第一种实现方式和第三方面的第二种实现方式,本发明实施例在第三方面的第三种实现方式中,所述根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第三方面、第三方面的第一种实现方式、第三方面的第二种实现方式和第三方面的第三种实现方式,本发明实施例在第三方面的第四种实现方式中,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;
将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
结合第三方面、第三方面的第一种实现方式、第三方面的第二种实现方式、第三方面的第三种实现方式和第三面的第四种实现方式,本发明实施例在第三方面的第五种实现方式中,还包括:
对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
结合第三方面、第三方面的第一种实现方式、第三方面的第二种实现方式、第三方面的第三种实现方式、第三方面的第四种实现方式和第三方面的第五种实现方式,本发明实施例在第三方面的第六种实现方式中,所述对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,包括:
获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;
根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;
当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
第四方面,本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质,用于存储任务调度装置所用的计算机指令,其包含用于执行上述第一方面中任务调度方法为任务调度装置所涉及的计算机指令。
本公开实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
上述技术方案通过根据历史任务特征数据将当前任务区域划分为两个或多个可动态调整的调度子区域,并以所述调度子区域为调度单元执行任务调度,来自适应应对动态的商户分布,同时还能够有效降低整个网格的任务调度量和计算量,进而能够有效提高服务质量,提升用户的使用体验。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
结合附图,通过以下非限制性实施方式的详细描述,本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中:
图1示出根据本公开一实施方式的任务调度方法的流程图;
图2为根据地理位置信息划分得到的多个网格区域示意图;
图3示出根据图1所示实施方式的任务调度方法的步骤S102的流程图;
图4示出根据图3所示实施方式的任务调度方法的步骤S302的流程图;
图5所示为根据本实施例的一个可选实现方式获得的调度子区域示意图;
图6示出根据图1所示实施方式的任务调度方法的步骤S102的流程图;
图7示出根据本公开另一实施方式的任务调度方法的流程图;
图8示出根据图7所示实施方式的任务调度方法的步骤S704的流程图;
图9示出根据本公开一实施方式的任务调度装置的结构框图;
图10示出根据图9所示实施方式的任务调度装置的分割模块902的结构框图;
图11示出根据图10所示实施方式的任务调度装置的分割子模块1002的结构框图;
图12示出根据图9所示实施方式的任务调度装置的分割模块902的结构框图;
图13示出根据本公开另一实施方式的任务调度装置的结构框图;
图14示出根据图13所示实施方式的任务调度装置的通知模块1304的结构框图;
图15示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图;
图16是适于用来实现根据本公开一实施方式的任务调度方法的计算机***的结构示意图。
具体实施方式
下文中,将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式,以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外,为了清楚起见,在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。
在本公开中,应理解,诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在,并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
另外还需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
本公开实施例提供的技术方案通过根据历史任务特征数据将当前任务区域划分为两个或多个可动态调整的调度子区域,并以所述调度子区域为调度单元执行任务调度,来自适应应对动态的商户分布,同时还能够有效降低整个网格的任务调度量和计算量,进而能够有效提高服务质量,提升用户的使用体验。
图1示出根据本公开一实施方式的任务调度方法的流程图。如图1所示,所述任务调度方法包括以下步骤S101-S103:
在步骤S101中,确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
在步骤S102中,根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
在步骤S103中,以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
上文提及,随着互联网技术的发展,越来越多的商家或者服务提供商通过互联网平台来为用户提供服务,而这些服务订单的配送是衡量服务质量的重要依据。考虑到在城市配送区域中,商户通常呈现出一种既分散又集中的特性,以餐饮商户为例,商户分散是指在城市中并没有设置专门的餐饮区域,而是分布在城市的各个区域中;商户集中是指餐饮商户并不是随机分布在城市中的各个区域,而是在一定程度上呈现出聚集的现象,比如餐饮一条街、小吃一条街等等。为了应对商户这种既分散又集中的特性,现有技术中,配送领域往往将城市划分为不同的商圈或者不同的区域网格,以尽可能将餐饮商户划分在一起,实现集中配送、分区域调度,从而提高配送效率。但商户的状态并不是一成不变的,比如本来餐饮商户少的区域,随着经济的发展,餐饮商户可能会越来越多,而且餐饮商户的分布也难以预测,因此,现有技术中的静态网格划分方法无法适应动态的商户分布。另外,现有技术中划分的网格规模往往比较大,网格内的订单数量可能会非常多,配送员的数量也非常多,由于网格一旦划分好后,就不容易随时调整大小,因此,为了应对上述这种情况,现有技术通常会在现有网格的基础上,再次进行划分,即将一个网格划分为更多的小网格,以小网格为基本单元进行配送员的调度,但这种方法对于降低整个网格的计算量,以及适应商户的动态变化并没有明显的帮助。
考虑到上述缺陷,在该实施方式中,提出一种任务调度方法,该方法通过根据历史任务特征数据将当前任务区域划分为两个或多个可动态调整的调度子区域,并以所述调度子区域为调度单元执行任务调度,来自适应应对动态的商户分布,同时还能够有效降低整个网格的任务调度量和计算量,进而能够有效提高服务质量,提升用户的使用体验。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述任务既可以指代产品订单,也可以指代服务订单等订单任务,还可以指代其他需要进行调度、需要执行、处理或完成的任务对象。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述待调度任务所在的区域可以认为是现有技术中为了适应小范围的任务调度而划分得到的一个网格区域,比如,所述网格区域可以为按照行政区域划分得到的海淀区、朝阳区等区域,也可以为处于不同地理位置的多个商圈,还可以为某一行政区域中的多个商圈等等。图2为根据地理位置信息划分得到的多个网格区域示意图,图2中,黑点表示商户,即任务的发起方。上文提及,若某一网格区域内的订单数量比较多,配送员的数量也比较多,从而导致订单的调度计算量较大时,现有技术通常会在现有网格的基础上,再次进行划分,即将一个网格划分为更多的小网格,以小网格为基本单元进行配送员的调度,但这种简单地将一个网格机械地划分为更小的网格并不能有效降低调度计算量,因为,若直接以小网格为调度单元,则有可能出现本应一起被调度的订单被划分到了不同的小网格中而进行分开调度的情况,这种情况的出现不利于调度资源的有效利用。因此,在本实施例的一个可选实现方式中,要将所述网格区域分割为两个或多个可动态调整的调度子区域,后续就以该调度子区域为调度单元来执行任务调度。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。其中,所述任务数量、任务生成时间的含义较为明确,在此不作赘述。所述任务分配时长指的是当某一任务生成后,到分配到某一执行资源处所花费的时间;所述任务完成时长指的是,当某一任务被分配到某一执行资源处,到完成该任务的配送所花费的时间;所述任务执行距离指的是某一任务从任务发起方至任务目的地之间的距离;所述任务发起方位置数据指的是商户、服务提供商等任务发起方所在的地理位置;所述任务执行方位置数据指的是执行资源等执行该任务的一方所在的地理位置。
其中,所述执行资源可以指代配送资源,也可以指代其他用于执行任务的资源,而所述配送资源可以包括配送员、配送装置、配送机器人等可用于执行配送任务的资源。
当然,以上特征数据仅为示例,本领域技术人员可根据实际应用的需要以及所述任务的特点选择获取合适的、完备的特征数据,本发明对其不作具体限定。
另外,本领域技术人员可根据实际应用的需要以及所述任务的特点选择合适的第一预设历史时间段,只要所述第一预设历史时间段内产生的与所述区域相关的任务特征数据能够充分体现所述区域的任务特点即可。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述调度单元不与其他调度单元一起进行调度,即,以所述调度子区域作为独立的调度单元进行独立的任务调度。在本实施例的另一个可选实现方式中,所述调度单元作为一个单元区域进行配送资源的召唤,即:以所述调度子区域作为配送资源召唤的单元区域,但是多个调度子区域可以一起也可以单独进行任务调度。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图3所示,所述步骤S102,即根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域的步骤,包括步骤S301-S302:
在步骤S301中,根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
在步骤S302中,根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
为了体现任务的动态变化特点,进而得到具有可调节性的、用作调度单元的调度子区域,在该实施方式中,首先根据历史任务特征数据确定所述区域中的热点区域;然后根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,在确定所述区域中的热点区域时,可根据与所述区域相关的、预先获得的历史任务特征数据进行热点区域的识别。比如,可根据所述区域中生成的任务数量、任务生成时间以及任务发起方位置数据来确定热点区域,任务数量越多、任务生成时间越一致、任务发起方位置数据越集中的区域就可认为是一个热点区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图4所示,所述步骤S302,即根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域的步骤,包括步骤S401-S403:
在步骤S401中,获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
在步骤S402中,根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
在步骤S403中,将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。
在获得所述区域中的热点区域之后,还需要对于该区域中的所有商户进行划分,以形成基于商户的、较为完备的、可作为调度单元的调度子区域,即在该实施方式中,首先获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;然后根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理,比如根据距离临近原则进行聚类处理,更具体地,可先获取所述热点区域的中心点,然后计算所述任务发起方与所述热点区域中心点之间的距离,当所述距离小于等于某一预设距离阈值时,就可将该任务发起方置于所述热点区域所述的子区域中,以此类推,即可完成对于所述任务发起方的聚类处理;最后将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。图5所示为根据本实施例的一个可选实现方式获得的调度子区域示意图,图5中,不同的圆圈就代表不同的调度子区域,每个圆圈中的黑点代表被聚类至相应调度子区域中的商户。
在本实施例的另一个可选实现方式中,如图6所示,所述步骤S102,即根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域的步骤,包括步骤S601-S602:
在步骤S601中,根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;
在步骤S602中,将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。
与前一实施方式不同,在该实施方式中,首先根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;然后将聚类处理得到的子区域直接作为所述调度子区域用于后续的任务调度。比如,可根据所述区域中生成的任务数量、任务生成时间以及任务发起方位置数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理,任务数量大于预设数量阈值、任务生成时间处于某一预设时间区间、任务发起方位置之间的距离小于某一预设距离阈值的任务发起方可被认为属于同一类,最终,聚类处理得到的多个子区域就可作为后续用于任务调度的调度子区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述方法还包括对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源的步骤,即如图7所示,所述方法包括步骤S701-S704:
在步骤S701中,确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
在步骤S702中,根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
在步骤S703中,以所述调度子区域为调度单元执行任务调度;
在步骤S704中,对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
为了自适应应对商户的动态变化,在该实施方式中,还对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,以使所述任务执行资源能够有充足的时间到达新的热点区域,从而实现执行资源的有效调度和利用,进一步提高任务调度质量。
例如,当前时间为下午2点,为了能够确定调度子区域是否发生变化,并在调度子区域发生变化时及时通知执行资源,使其能够有足够的时间到达新的热点区域,可根据历史任务特征数据预测半小时后即下午2点30分时的调度子区域是哪些区域,如果预测得到下午2点30分时的调度子区域发生了变化,则立即将变化情况通知执行资源,使其能及时赶到新的热点区域执行任务,从而实现执行资源的有效调度和利用。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图8所示,所述步骤S704,即对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源的步骤,包括步骤S801-S803:
在步骤S801中,获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;
在步骤S802中,根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;
在步骤S803中,当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
为了准确预测热点区域的变化,在该实施方式中,获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据,利用这些历史任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测。
在本实施例的一个可选实现方式中,可借助各种预测模型实现调度子区域的变化预测,比如,可将所述第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据作为训练数据训练预测模型,然后获取当前时间段内不同地理位置处的任务特征数据,将其输入至训练得到的预测模型,即可获得该地理位置接下来是否有可能成为新的热点区域。
其中,所述第二预设历史时间段可以与所述第一预设历史时间段相同,也可以不同,本领域技术人员可根据实际应用的需要进行选择,本发明对其不作具体限定。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。
图9示出根据本公开一实施方式的任务调度装置的结构框图,该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。如图9所示,所述任务调度装置包括:
获取模块901,被配置为确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
分割模块902,被配置为根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
执行模块903,被配置为以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
上文提及,随着互联网技术的发展,越来越多的商家或者服务提供商通过互联网平台来为用户提供服务,而这些服务订单的配送是衡量服务质量的重要依据。考虑到在城市配送区域中,商户通常呈现出一种既分散又集中的特性,以餐饮商户为例,商户分散是指在城市中并没有设置专门的餐饮区域,而是分布在城市的各个区域中;商户集中是指餐饮商户并不是随机分布在城市中的各个区域,而是在一定程度上呈现出聚集的现象,比如餐饮一条街、小吃一条街等等。为了应对商户这种既分散又集中的特性,现有技术中,配送领域往往将城市划分为不同的商圈或者不同的区域网格,以尽可能将餐饮商户划分在一起,实现集中配送、分区域调度,从而提高配送效率。但商户的状态并不是一成不变的,比如本来餐饮商户少的区域,随着经济的发展,餐饮商户可能会越来越多,而且餐饮商户的分布也难以预测,因此,现有技术中的静态网格划分方法无法适应动态的商户分布。另外,现有技术中划分的网格规模往往比较大,网格内的订单数量可能会非常多,配送员的数量也非常多,由于网格一旦划分好后,就不容易随时调整大小,因此,为了应对上述这种情况,现有技术通常会在现有网格的基础上,再次进行划分,即将一个网格划分为更多的小网格,以小网格为基本单元进行配送员的调度,但这种方法对于降低整个网格的计算量,以及适应商户的动态变化并没有明显的帮助。
考虑到上述缺陷,在该实施方式中,提出一种任务调度装置,该装置通过根据历史任务特征数据将当前任务区域划分为两个或多个可动态调整的调度子区域,并以所述调度子区域为调度单元执行任务调度,来自适应应对动态的商户分布,同时还能够有效降低整个网格的任务调度量和计算量,进而能够有效提高服务质量,提升用户的使用体验。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述任务既可以指代产品订单,也可以指代服务订单等订单任务,还可以指代其他需要进行调度、需要执行、处理或完成的任务对象。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述待调度任务所在的区域可以认为是现有技术中为了适应小范围的任务调度而划分得到的一个网格区域,比如,所述网格区域可以为按照行政区域划分得到的海淀区、朝阳区等区域,也可以为处于不同地理位置的多个商圈,还可以为某一行政区域中的多个商圈等等。图2为根据地理位置信息划分得到的多个网格区域示意图,图2中,黑点表示商户,即任务的发起方。上文提及,若某一网格区域内的订单数量比较多,配送员的数量也比较多,从而导致订单的调度计算量较大时,现有技术通常会在现有网格的基础上,再次进行划分,即将一个网格划分为更多的小网格,以小网格为基本单元进行配送员的调度,但这种简单地将一个网格机械地划分为更小的网格并不能有效降低调度计算量,因为,若直接以小网格为调度单元,则有可能出现本应一起被调度的订单被划分到了不同的小网格中而进行分开调度的情况,这种情况的出现不利于调度资源的有效利用。因此,在本实施例的一个可选实现方式中,要将所述网格区域分割为两个或多个可动态调整的调度子区域,后续就以该调度子区域为调度单元来执行任务调度。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。其中,所述任务数量、任务生成时间的含义较为明确,在此不作赘述。所述任务分配时长指的是当某一任务生成后,到分配到某一执行资源处所花费的时间;所述任务完成时长指的是,当某一任务被分配到某一执行资源处,到完成该任务的配送所花费的时间;所述任务执行距离指的是某一任务从任务发起方至任务目的地之间的距离;所述任务发起方位置数据指的是商户、服务提供商等任务发起方所在的地理位置;所述任务执行方位置数据指的是执行资源等执行该任务的一方所在的地理位置。
其中,所述执行资源可以指代配送资源,也可以指代其他用于执行任务的资源,而所述配送资源可以包括配送员、配送装置、配送机器人等可用于执行配送任务的资源。
当然,以上特征数据仅为示例,本领域技术人员可根据实际应用的需要以及所述任务的特点选择获取合适的、完备的特征数据,本发明对其不作具体限定。
另外,本领域技术人员可根据实际应用的需要以及所述任务的特点选择合适的第一预设历史时间段,只要所述第一预设历史时间段内产生的与所述区域相关的任务特征数据能够充分体现所述区域的任务特点即可。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述调度单元不与其他调度单元一起进行调度,即,以所述调度子区域作为独立的调度单元进行独立的任务调度。在本实施例的另一个可选实现方式中,所述调度单元作为一个单元区域进行配送资源的召唤,即:以所述调度子区域作为配送资源召唤的单元区域,但是多个调度子区域可以一起也可以单独进行任务调度。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图10所示,所述分割模块902包括:
第一确定子模块1001,被配置为根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
分割子模块1002,被配置为根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
为了体现任务的动态变化特点,进而得到具有可调节性的、用作调度单元的调度子区域,在该实施方式中,第一确定子模块1001根据历史任务特征数据确定所述区域中的热点区域;分割子模块1002根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,在确定所述区域中的热点区域时,可根据与所述区域相关的、预先获得的历史任务特征数据进行热点区域的识别。比如,可根据所述区域中生成的任务数量、任务生成时间以及任务发起方位置数据来确定热点区域,任务数量越多、任务生成时间越一致、任务发起方位置数据越集中的区域就可认为是一个热点区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图11所示,所述分割子模块1002包括:
第一获取子模块1101,被配置为获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
第一处理子模块1102,被配置为根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
第二确定子模块1103,被配置为将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。
在获得所述区域中的热点区域之后,还需要对于该区域中的所有商户进行划分,以形成基于商户的、较为完备的、可作为调度单元的调度子区域,即在该实施方式中,第一获取子模块1101获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;第一处理子模块1102根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理,比如根据距离临近原则进行聚类处理,更具体地,可先获取所述热点区域的中心点,然后计算所述任务发起方与所述热点区域中心点之间的距离,当所述距离小于等于某一预设距离阈值时,就可将该任务发起方置于所述热点区域所述的子区域中,以此类推,即可完成对于所述任务发起方的聚类处理;第二确定子模块1103将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。图3所示为根据本实施例的一个可选实现方式获得的调度子区域示意图,图3中,不同的圆圈就代表不同的调度子区域,每个圆圈中的黑点代表被聚类至相应调度子区域中的商户。
在本实施例的另一个可选实现方式中,如图12所示,所述分割模块902,包括:
第二处理子模块1201,被配置为根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;
第三确定子模块1202,被配置为将聚类处理得到的子区域作为所述调度子区域。
与前一实施方式不同,在该实施方式中,第二处理子模块1201根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;第三确定子模块1202将聚类处理得到的子区域直接作为所述调度子区域用于后续的任务调度。比如,可根据所述区域中生成的任务数量、任务生成时间以及任务发起方位置数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理,任务数量大于预设数量阈值、任务生成时间处于某一预设时间区间、任务发起方位置之间的距离小于某一预设距离阈值的任务发起方可被认为属于同一类,最终,聚类处理得到的多个子区域就可作为后续用于任务调度的调度子区域。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述装置还包括对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源的部分,即如图13所示,所述装置包括:
获取模块1301,被配置为确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
分割模块1302,被配置为根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
执行模块1303,被配置为以所述调度子区域为调度单元执行任务调度;
通知模块1304,被配置为对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
为了自适应应对商户的动态变化,在该实施方式中,还对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,以使所述任务执行资源能够有充足的时间到达新的热点区域,从而实现执行资源的有效调度和利用,进一步提高任务调度质量。
例如,当前时间为下午2点,为了能够确定调度子区域是否发生变化,并在调度子区域发生变化时及时通知执行资源,使其能够有足够的时间到达新的热点区域,通知模块1304可根据历史任务特征数据预测半小时后即下午2点30分时的调度子区域是哪些区域,如果预测得到下午2点30分时的调度子区域发生了变化,则立即将变化情况通知执行资源,使其能及时赶到新的热点区域执行任务,从而实现执行资源的有效调度和利用。
在本实施例的一个可选实现方式中,如图14所示,所述通知模块1304包括:
第二获取子模块1401,被配置为获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;
预测子模块1402,被配置为根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;
通知子模块1403,被配置为当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
为了准确预测热点区域的变化,在该实施方式中,获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据,利用这些历史任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测。
在本实施例的一个可选实现方式中,可借助各种预测模型实现调度子区域的变化预测,比如,可将所述第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据作为训练数据训练预测模型,然后获取当前时间段内不同地理位置处的任务特征数据,将其输入至训练得到的预测模型,即可获得该地理位置接下来是否有可能成为新的热点区域。
其中,所述第二预设历史时间段可以与所述第一预设历史时间段相同,也可以不同,本领域技术人员可根据实际应用的需要进行选择,本发明对其不作具体限定。
本公开还公开了一种电子设备,图15示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图,如图15所示,所述电子设备1500包括存储器1501和处理器1502;其中,
所述存储器1501用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器1502执行以实现以下方法步骤:
确定所述对象所在的地理区域;
获取所述对象在所述地理区域中的特征信息,并基于所述特征信息生成所述对象的特征向量;
根据所述对象的特征向量,确定所述对象的类别。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述特征信息为具有时间维度和特征维度的二维特征信息。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述二维特征信息包括每隔预设时间段内获得的特征信息,其中,所述特征信息包括以下信息中的一种或多种:某一预设时间段内的配送资源数量、某一预设时间段内的任务生成数量、某一预设时间段内的配送资源已接收但未完成任务数量、历史特征信息、预测特征信息。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述获取所述对象在所述地理区域中的特征信息,并基于所述特征信息生成所述对象的特征向量,包括:
获取所述对象在所述地理区域中的特征信息;
对于所述特征信息进行组合,得到所述对象的特征向量。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述根据所述对象的特征向量,确定所述对象的类别,包括:
确定待分类对象和类别数量;
基于所述待分类对象的特征向量和类别数量,对于所述待分类对象进行聚类处理,得到所述待分类对象的类别。
在本实施例的一个可选实现方式中,所述基于所述待分类对象的特征向量和类别数量,对于所述待分类对象进行聚类处理,得到所述待分类对象的类别,包括:
计算所述待分类对象的特征向量之间的距离;
根据所述类别数量确定与类别数量对应的距离阈值;
将特征向量之间的距离满足所述距离阈值要求的待分类对象分为一类。
在本实施例的一个可选实现方式中,还包括:
根据确定的所述对象的类别执行预设操作。
图16适于用来实现根据本公开实施方式的任务调度方法的计算机***的结构示意图。
如图16所示,计算机***1600包括中央处理单元(CPU)1601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)1602中的程序或者从存储部分1608加载到随机访问存储器(RAM)1603中的程序而执行上述实施方式中的各种处理。在RAM1603中,还存储有***1600操作所需的各种程序和数据。CPU1601、ROM1602以及RAM1603通过总线1604彼此相连。输入/输出(I/O)接口1605也连接至总线1604。
以下部件连接至I/O接口1605:包括键盘、鼠标等的输入部分1606;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分1607;包括硬盘等的存储部分1608;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1609。通信部分1609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1610也根据需要连接至I/O接口1605。可拆卸介质1611,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器1610上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1608。
特别地,根据本公开的实施方式,上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施方式包括一种计算机程序产品,其包括有形地包含在及其可读介质上的计算机程序,所述计算机程序包含用于执行上述任务调度方法的程序代码。在这样的实施方式中,该计算机程序可以通过通信部分1609从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质1611被安装。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施方式的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,路程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施方式中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中,这些单元或模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
作为另一方面,本公开还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质可以是上述实施方式中所述装置中所包含的计算机可读存储介质;也可以是单独存在,未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本公开中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
本公开公开了A1、一种任务调度方法,包括:确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。A2、根据A1所述的方法,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。A3、根据A1或A2所述的方法,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。A4、根据A3所述的方法,所述根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。A5、根据A1或A2所述的方法,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。A6、根据A1-A5任一所述的方法,还包括:对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。A7、根据A6所述的方法,所述对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,包括:获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
本公开公开了B8、一种任务调度装置,包括:获取模块,被配置为确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;分割模块,被配置为根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;执行模块,被配置为以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。B9、根据B8所述的装置,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。B10、根据B8或B9所述的装置,所述分割模块包括:第一确定子模块,被配置为根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;分割子模块,被配置为根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。B11、根据B10所述的装置,所述分割子模块包括:第一获取子模块,被配置为获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;第一处理子模块,被配置为根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;第二确定子模块,被配置为将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。B12、根据B8或B9所述的装置,所述分割模块包括:第二处理子模块,被配置为根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;第三确定子模块,被配置为将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。B13、根据B8-B12任一所述的装置,还包括:通知模块,被配置为对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。B14、根据B13所述的装置,所述通知模块包括:第二获取子模块,被配置为获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;预测子模块,被配置为根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;通知子模块,被配置为当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
本公开公开了C15、一种电子设备,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现以下方法步骤:确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。C16、根据C15所述的电子设备,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。C17、根据C15或C16所述的电子设备,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。C18、根据C17所述的电子设备,所述根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。C19、根据C15或C16所述的电子设备,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:根据所述任务特征数据对于位于所述区域内的任务发起方进行聚类处理;将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。C20、根据C15-C19任一所述的电子设备,还包括:对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。C21、根据C20所述的电子设备,所述对于所述调度子区域的变化进行预测,并当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源,包括:获取第二预设历史时间段内与所述区域相关的任务特征数据;根据所述任务特征数据对于所述调度子区域的变化进行预测;当预测到所述调度子区域发生变化时,通知任务执行资源。
本公开还公开了D22、一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,该计算机指令被处理器执行时实现A1-A7任一项所述的方法步骤。
Claims (10)
1.一种任务调度方法,其特征在于,包括:
确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域,包括:
获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
5.一种任务调度装置,其特征在于,包括:
获取模块,被配置为确定待调度任务所在的区域,并获取第一预设历史时间段内与区域相关的任务特征数据;
分割模块,被配置为根据所述任务特征数据将所述区域分割为两个或多个调度子区域;
执行模块,被配置为以所述调度子区域为调度单元执行任务调度。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述任务特征数据包括以下数据中的一种或多种:任务数量、任务生成时间、任务分配时长、任务完成时长、任务执行距离、任务发起方位置数据、任务执行方位置数据。
7.根据权利要求5或6所述的装置,其特征在于,所述分割模块包括:
第一确定子模块,被配置为根据所述任务特征数据确定所述区域中的热点区域;
分割子模块,被配置为根据所述热点区域将所述区域分割为两个或多个调度子区域。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分割子模块包括:
第一获取子模块,被配置为获取所述热点区域的位置数据和位于所述区域内的任务发起方的位置数据;
第一处理子模块,被配置为根据所述热点区域和任务发起方的位置数据对于所述任务发起方进行聚类处理;
第二确定子模块,被配置为将聚类处理得到的子区域确定为所述调度子区域。
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器;其中,所述存储器用于存储一条或多条计算机指令,其中,所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1-4任一项所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机指令,其特征在于,该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的方法步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811603600.1A CN109670721A (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811603600.1A CN109670721A (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109670721A true CN109670721A (zh) | 2019-04-23 |
Family
ID=66146784
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811603600.1A Pending CN109670721A (zh) | 2018-12-26 | 2018-12-26 | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109670721A (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110113434A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-09 | 无锡华云数据技术服务有限公司 | 作业自动调度均衡方法、装置、设备及存储介质 |
CN111091262A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-05-01 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112053105A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 划分服务区域的方法和装置 |
CN112836987A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-05-25 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 一种运单调度方法和装置,计算机存储介质和电子设备 |
CN114037243A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-02-11 | 重庆川南环保科技有限公司 | 基于层次聚类的维修派单方法、装置、设备及存储介质 |
CN114943456A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-26 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103577955A (zh) * | 2013-10-12 | 2014-02-12 | 青岛海尔软件有限公司 | 一种配送关系建立方法及装置 |
CN104599088A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于订单的调度方法和调度*** |
CN104851006A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-08-19 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 配送范围确定方法以及装置 |
CN107451673A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-12-08 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送区域划分方法和装置 |
CN108764780A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-11-06 | 王玉芬 | 一种送餐调度***及其送餐调度方法 |
CN108960694A (zh) * | 2017-05-19 | 2018-12-07 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 配送区域确定方法和装置 |
CN109003028A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于划分物流区域的方法和装置 |
CN109003107A (zh) * | 2017-06-06 | 2018-12-14 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 区域划分方法及装置 |
-
2018
- 2018-12-26 CN CN201811603600.1A patent/CN109670721A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103577955A (zh) * | 2013-10-12 | 2014-02-12 | 青岛海尔软件有限公司 | 一种配送关系建立方法及装置 |
CN104599088A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-06 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于订单的调度方法和调度*** |
CN104851006A (zh) * | 2015-05-21 | 2015-08-19 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 配送范围确定方法以及装置 |
CN108960694A (zh) * | 2017-05-19 | 2018-12-07 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 配送区域确定方法和装置 |
CN109003107A (zh) * | 2017-06-06 | 2018-12-14 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 区域划分方法及装置 |
CN107451673A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-12-08 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送区域划分方法和装置 |
CN108764780A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-11-06 | 王玉芬 | 一种送餐调度***及其送餐调度方法 |
CN109003028A (zh) * | 2018-07-17 | 2018-12-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于划分物流区域的方法和装置 |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110113434A (zh) * | 2019-05-24 | 2019-08-09 | 无锡华云数据技术服务有限公司 | 作业自动调度均衡方法、装置、设备及存储介质 |
CN110113434B (zh) * | 2019-05-24 | 2020-05-19 | 无锡华云数据技术服务有限公司 | 作业自动调度均衡方法、装置、设备及存储介质 |
CN112053105A (zh) * | 2019-06-05 | 2020-12-08 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 划分服务区域的方法和装置 |
CN112053105B (zh) * | 2019-06-05 | 2024-07-16 | 北京京东振世信息技术有限公司 | 划分服务区域的方法和装置 |
CN111091262A (zh) * | 2019-10-22 | 2020-05-01 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 配送资源召回方法、装置、服务器及存储介质 |
CN112836987A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-05-25 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 一种运单调度方法和装置,计算机存储介质和电子设备 |
CN114037243A (zh) * | 2021-11-02 | 2022-02-11 | 重庆川南环保科技有限公司 | 基于层次聚类的维修派单方法、装置、设备及存储介质 |
CN114943456A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-26 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114943456B (zh) * | 2022-05-31 | 2024-05-07 | 北京邮电大学 | 资源的调度方法、装置、电子设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109670721A (zh) | 任务调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
Imai et al. | The dynamic berth allocation problem for a container port | |
Moschakis et al. | Multi-criteria scheduling of Bag-of-Tasks applications on heterogeneous interlinked clouds with simulated annealing | |
Nair et al. | Scheduling and routing models for food rescue and delivery operations | |
Rahman et al. | A genetic algorithm for permutation flow shop scheduling under make to stock production system | |
CN109711782A (zh) | 配送资源调度方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
Nesmachnow et al. | Efficient heuristics for profit optimization of virtual cloud brokers | |
CN106020966A (zh) | 用于将从客户接收的任务智能地分布于多个劳动资源间的***和方法 | |
Ekici et al. | An application of unrelated parallel machine scheduling with sequence-dependent setups at Vestel Electronics | |
Nananukul | Clustering model and algorithm for production inventory and distribution problem | |
Kazeem Moses et al. | Applicability of MMRR load balancing algorithm in cloud computing | |
CN109636227A (zh) | 任务分配方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN108369710A (zh) | 计算机化的促销和降价调度 | |
Jangiti et al. | Scalable and direct vector bin-packing heuristic based on residual resource ratios for virtual machine placement in cloud data centers | |
Mastelic et al. | Predicting resource allocation and costs for business processes in the cloud | |
CN109697637A (zh) | 对象类别确定方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
Heidari et al. | Quality of Service (QoS)-driven resource provisioning for large-scale graph processing in cloud computing environments: Graph Processing-as-a-Service (GPaaS) | |
CN110457634A (zh) | 信息发布方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
US20200226506A1 (en) | Methods and systems for automated salesbeat optimization | |
Weng et al. | Control methods for dynamic time-based manufacturing under customized product lead times | |
Duan et al. | Real-time production scheduler for digital-print-service providers based on a dynamic incremental evolutionary algorithm | |
WO2019119951A1 (zh) | 设备资源管理 | |
Grum et al. | A decision maxim for efficient task realization within analytical network infrastructures | |
Bushman et al. | Utility-based scheduling for public displays with live content | |
Akkerman et al. | Dynamic Time Slot Pricing Using Delivery Costs Approximations |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190423 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |