运输系统控制器和用于控制运输系统的方法与流程

1.本文描述的示例性实施方式总体上涉及用于运输系统控制器和用于控制运输系统的方法。


背景技术：

2.物流中的高效操作对于解决对车辆资源稀缺和递送服务的高成本的担忧是重要的。典型的方法是共享资源和整合递送。然后，若干托运人和物流计划者必须协作以实现高效的物流操作。
3.在多站点环境中，由于易于表达单个托运人的要求和偏好，托运人可能创建递送前计划来表达其递送要求。然后，物流计划者合并这些递送计划以创建一个聚合计划，其可称为主递送计划(或简称主计划)。尽管物流计划者可以定期或逐个案例地创建递送计划，但是托运人可以在需要更新主计划的不均匀阶段发出或修改递送顺序或要求。
4.然而，合并预定义计划以及更新主计划是一个复杂的过程。在执行之前的计划(其可以被称为准备计划或简称为计划)期间，预期主计划是最佳的，使得它需要最少的资源。在执行期间，由于递送要求的意外改变，必须修改递送主计划。主计划中的一些调度细节必须尽可能地保持相同或接近，以避免昂贵的改变或错过机会，诸如不满意的客户、再递送和低劣的声誉。此外，必须在执行主计划的实际时间量内进行重新计划或修改主计划。
5.鉴于上述内容，用于生成执行运输任务的计划以及用于在改变的情况下更新这样的计划的高效方法是期望。


技术实现要素：

6.根据各种实施例，可以提供一种用于控制运输系统的方法，包括接收客户的运输任务的请求执行的规范，获得运输任务的一个或多个历史执行，通过将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较来确定对所述运输任务的所述执行的一个或多个客户偏好，考虑所述客户偏好来确定运输系统控制计划，以及根据所确定的运输系统控制计划来控制所述运输系统。
7.根据各种实施例，可以提供一种运输系统控制器，包括输入界面、客户偏好确定器、运输计划器和控制模块，所述输入界面被配置为接收客户的运输任务的请求执行的规范，并且获得运输任务的一个或多个历史执行，所述客户偏好确定器被配置为通过将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较来确定对所述运输任务的所述执行的一个或多个客户偏好，所述运输计划器被配置为考虑所述客户偏好来确定运输系统控制计划，所述控制模块被配置为根据所确定的运输系统控制计划来控制所述运输系统。
附图说明
8.在附图中，同样的附图标记通常遍及不同视图的指代相同的部分。附图不一定按
比例绘制，而是通常将重点放在说明本发明的原理上。在以下描述中，参考以下附图描述各个方面，其中：
9.图1a示出了运输系统。
10.图1b图示了根据实施例的运输系统控制器及其输入和输出的使用。
11.图2示出了根据支持计划和重新计划功能的实施例的运输系统控制器的部件。
12.图3a示出了图示根据实施例的计划期间的过程的流程图。
13.图3b示出了由预定义计划形成的初始主计划的示例。
14.图3c示出了图示根据实施例的重新计划期间的过程的流程图。
15.图4a以表格格式示出了预定义计划的示例。
16.图4b示出了客户偏好的示例。
17.图5a示出了根据实施例提取客户偏好的流程图。
18.图5b示出了用于提取客户偏好的特征、提取值、预期值和评估的示例。
19.图6示出了提供根据实施例的调度优化器的操作细节的流程图。
20.图7a示出了提供根据实施例的计划聚合器的操作细节的流程图。
21.图7b示出了客户的客户偏好的示例。
22.图7c示出了通过考虑客户偏好来生成递送计划的各种可能设置。
23.图7d示出了评估各种派送计划的结果。
24.图7e图示了主计划的更新。
25.图7f示出了单个车辆的原始调度和修改调度的示例。
26.图7g示出了当存在递送改变时生成更新的主计划的示例。
27.图8示出了基于客户偏好生成更新的主计划的示例。
28.图9a示出了根据实施例的运输系统控制器。
29.图9b示出了根据实施例的计划期间的价格调整的流程图。
30.图9c示出了递送改变的示例。
31.图9d示出了由计划聚合器生成的各种递送计划以及价格调整。
32.图10a示出了在生成递送计划时可以考虑的车辆的列表。
33.图10b示出了通过考虑客户偏好来生成递送计划的各种可能设置。
34.图10c示出了评估各种派送计划的结果。
35.图11示出了根据各种实施例的用于控制运输系统的方法的流程图。
36.图12示出了根据实施例的运输系统控制器。
具体实施方式
37.下面在装置的背景下描述的实施例对于相应方法类似地有效，并且反之亦然。此外，将理解，下面描述的实施例可以组合，例如，一个实施例的一部分可以与另一个实施例的一部分组合。
38.应当理解，本文针对具体装置描述的任何性质也可以适用于本文描述的任何装置。应当理解，本文针对具体方法描述的任何性质也适用于本文描述的任何方法。此外，应当理解，对于本文描述的任何装置(特别是运输系统控制器)或方法，不一定所有描述的部件或步骤都必须涵盖在该设备或方法中，而是可以仅涵盖一些(但不是所有)部件或步骤。
在此背景下，本说明书中描述的装置(特别是运输系统控制器)可以包括例如在装置中执行的处理中使用的存储器。实施例中使用的存储器可以是易失性存储器，例如dram(动态随机存取存储器)，或非易失性存储器，例如prom(可编程只读存储器)、eprom(可擦除prom)、eeprom(电可擦除prom)，或闪存，例如浮栅存储器、电荷俘获存储器、mram(磁阻随机存取存储器)或pcram(相变随机存取存储器)。
39.本文中的术语“耦合”(或“连接”)可以被理解为电耦合或机械耦合，例如附接或固定，或仅接触而无任何固定，并且应当理解，可以提供直接耦合或间接耦合(换句话说：耦合而无直接接触)两者。
40.为了使本发明易于理解并付诸实践，现在将通过示例而非限制的方式并参考附图描述各种实施例。
41.图1a示出了运输系统。
42.在运输系统中，存在多个位置108、109。客户101、106希望运输物品(其可以是如包裹或食品的货物以及人)从起始位置(或上车位置)108运输到目的地位置(或下车位置)109。从每个起始位置108到对应目的地位置109的运输遵循相应的路线114。运输任务由车辆107(其可以包括汽车、自行车、轮船、火车和飞机)执行，车辆107形成由运输系统控制器100(或运输控制装置)控制的运输系统，运输系统控制器100例如由包括一个或多个(例如服务器)计算机的计算机系统实施，例如由包括多个计算机的云实施。因此，运输系统控制器100也可以被视为运输控制系统。控制运输系统涉及控制车辆107(其可以特别是自主车辆，但是在非自主车辆的情况下也可以通过向驾驶员发送对应的指令来控制)驾驶到起始位置108，让相应的运输物品上车，并且沿着路线114驾驶到相应的目的地位置109。另外的上车位置可以沿着路线114，使得车辆107同时运输多个运输物品(至少对于路线114的一部分)。运输系统控制器100可以从客户101、106接收执行运输任务(即，递送顺序)的请求，并且可以向车辆107发出控制信息。
43.客户101、106(例如，托运人)本身可以包括物流计划者，并且可以将用于执行他们请求的运输任务的预定义计划(例如，连同其请求)传送到运输系统控制器100。此外，运输任务可以改变，即例如客户101、106请求运输任务，但是在运输任务已经被执行之前，请求改变(例如，目的地的改变)。运输系统控制器100在确定主递送计划(简称“主计划”)(即用于为所有客户101、106执行运输任务的计划，运输系统控制器100根据该计划控制车辆107)时必须考虑这一点(即，预定义计划以及改变)。
44.根据一个实施例，提供了一种派送计划方法(例如，由运输系统控制器100执行)和运输控制系统(即，由一个或多个计算机实现的运输系统控制器)，其聚合从客户(例如，多个托运人和物流计划者)接收的预定义计划，并基于这些预定义计划确定优化的主计划(即，优化的运输系统控制计划)。该方法和/或系统在准备计划期间创建和修改主计划，并在执行运输任务期间更新它。
45.该方法和/或系统(例如，运输系统控制器100)从托运人或物流计划者接收预定义计划，并且可选地接收递送要求。它分析预定义计划，以估计和区分递送需求和客户偏好。此外，该方法和/或系统生成考虑递送要求的最佳计划。它修改最优计划以结合客户偏好，并最终创建递送主计划(即运输系统控制计划)。
46.在准备计划期间，该方法和/或系统从预定义计划中提取递送要求和客户偏好。该
方法和/或系统通过优化生成(初始)主(派送)计划，例如，通过考虑首次递送要求，所述(初始)主(派送)计划需要最小的递送资源(例如，最小的车辆计数、最小的递送时间、最大的递送收入、最短的递送距离、最小的碳排放、最小的燃料消耗、电动车辆相对于内燃机车辆的高使用率、高递送能力使用率或这些目标的组合)。然后，它修改初始计划以结合客户偏好，同时将修改或改变保持到最低水平以保持最小的递送资源。
47.在执行期间，该方法和/或系统从托运人或物流计划者接收关于递送要求和/或偏好的改变的输入数据(新的和取消的顺序、位置或时间改变)、以及由诸如车辆、车辆驾驶员、天气等其他来源引起的改变。该方法和/或系统通过尽可能多地保持初始计划的尚未执行并且包括具有改变的顺序的部分，基于这些改变来修订(修改或更新)主计划。因此，根据各种实施例，该方法和/或系统将“保持调度”方法应用于可以重新排序(或可以改变)的递送位置。
48.此外，根据一个实施例，提供了一种方法，用于基于主计划(例如，由运输系统控制器100执行)的改变的影响来调整递送顺序的价格。用于设置递送价格的基础可以是初始(主)计划。在准备计划期间，可以通过比较主计划和原始计划来计算主计划中的递送顺序的价格。然后，在执行期间，根据递送要求和客户偏好的改变，分析主计划中的每个递送顺序以确定它是否受改变的影响。因此，调整每个受影响的顺序的递送价格(例如，基于聚合的递送计划和客户之间的分担成本)。
49.因此，该方法和/或系统为托运人和物流计划者提供了缩短的计划和修改时间，以生成递送调度。它还允许他们根据其偏好(包括其预期递送价格)来接收报价。
50.图1b图示了根据实施例的运输系统控制器100及其输入和输出的使用。
51.运输系统控制器100可以被配置为通过从客户或一组客户101接收预定义计划102来执行计划系统110的功能。客户可以是正在请求物品从一个位置到另一个位置的递送或被分派计划物品从一个位置到另一个位置的递送的实体，诸如托运人和物流计划者。计划系统110的输出是主计划261。此外，运输系统控制器100可以被配置为重新计划系统112，其可以接受来自客户101的递送改变103和来自一个或多个其他源104的递送改变105，一个或多个其他源104可以包括驾驶员、车辆和关于天气的信息源等。作为重新计划系统112，运输系统控制器100接收递送改变并处理主计划261(也称为当前主计划261)以生成更新的主计划113(其替换当前主计划261)。
52.计划系统110和重新计划系统112可以是单独的单元，或可以由运输系统控制器100实现为单独的系统。运输系统控制器100可以以两种模式被配置以用于准备计划和重新计划功能。当主计划261尚未创建或可用时，可以应用用于准备计划的模式，而当运输系统控制器100接收到递送改变时，可以定期或根据需要使用用于重新计划的模式。
53.图2示出了根据支持计划和重新计划功能的实施例的运输系统控制器100的部件。
54.在执行之前的计划(准备计划)期间，组合预定义计划的聚合计划(主计划)被确定为需要最小的资源(例如，车辆、递送时间)。递送顺序被组合以通过共享资源(例如，车辆、递送覆盖范围)来降低成本。在一些情况下，顺序被表示为预定义计划，因为其便于表达递送要求(例如，位置、预期时间)和客户偏好。预定义计划可以被视为运输任务的请求(或期望)执行的规范，并且可以被视为包括专家知识。
55.在部分执行期间，由于要求的改变，必须修改主计划。如果可能的话，运输系统控
制器100保持(当前)主计划，或以类似于原始版本的方式更新它，以避免昂贵的改变。此外，它在实际时间段内执行重新计划。
56.在计划中可以使用所有的部件。偏好估计器210可以接收预定义计划，处理它们以导出客户偏好211和递送要求212，并将这些结果分别存储到客户偏好240和递送要求250。调度优化器220可以检索递送要求，处理它们以生成初始主计划111，并将它作为递送计划存储在计划数据库260中。初始主计划111可以关于特定性能指标是最佳的，诸如最小车辆计数、最小递送时间、最大递送收入、最短递送距离、最小碳排放、最小燃料消耗、以及电动车辆相对于内燃机车辆的高使用率、高递送能力使用率、或这些性能指标的组合。计划聚合器230可以检索当前计划261(其可以是主计划111)，检索客户偏好，并更新当前计划以结合客户偏好。最后，计划聚合器230可以生成更新的主计划113并将计划存储在递送计划存储设备260中(作为当前主计划261)。
57.当执行(更新的)主计划113(例如，根据主计划113控制车辆107)时，运输系统控制器100可以接收递送改变103、105，诸如新的或取消的顺序、上车或下车位置的改变以及上车或下车时间的改变。它可以从递送计划存储设备260检索当前主计划261并修改它以反映更新的主计划113的改变。
58.在准备计划期间，预定义计划可以包括递送要求和客户偏好。递送要求可以是关于递送顺序的基本信息：物品信息，诸如其大小和重量；上车和下车位置的位置信息，诸如地址或地理编码；以及定时信息，诸如物品的上车和下车的开始时间和结束时间。客户偏好可以是客户的决策或意见，其可以是他或她的公司的物流操作中的经验规则，或仅仅是个人偏好，但是在任何情况下都可以被视为反映专家知识。它可以是难以明确编码为计划要求的信息，并且因此在预定义计划中隐式地表达。运输系统控制器100通过与“正常”值(例如，根据历史数据确定的预期值，即先前执行的运输行程)进行比较，从预定义计划中提取客户偏好。
59.表1示出了客户偏好的示例。
60.[0061][0062]
表1
[0063]
图3a示出了图示在计划期间分别将计划系统应用于客户101和106的过程的流程图300。初始化310可以包括设置适当的计划参数，诸如当管理计划系统时的定时调度、车辆速度的典型值、车辆开始和结束时间、位置信息等。计划系统110可以接收预定义计划313和315(分别由客户101在312中发送，并且由客户106在314中发送)，然后在316中由计划系统110处理预定义计划313和315以提取偏好并递送要求。此外，计划系统110在318中生成初始主计划。
[0064]
首先，计划系统110接收递送要求，但不考虑任何预定义计划或客户偏好，并生成例如具有最小资源要求(例如，车辆计数、行驶距离)的最优计划(作为初始主计划)。如果输入是预定义计划，则它通过仅识别递送要求来分解预定义计划。如果明确指示计划要求，则将它设置为硬约束，否则设置为软约束。它可以应用用于静态车辆路线计划的求解器来导出最优计划。最佳计划充当理想基础或参考，并且运输系统控制器100可以例如使用它来设置递送价格。
[0065]
图3b示出了由预定义计划370形成的初始主计划371的示例。
[0066]
其次，计划系统110在320中修改初始主计划以结合偏好(特别是它已经从预定义计划中提取的客户偏好)。可以在320中生成递送计划或一组递送计划，其在321.1和321.2中作为提议发送给客户101、106。由于客户可能拒绝提议，因此系统可以通过分别在322和324中发送确认323、325来迭代地修改提议直到客户同意该计划。客户101、106也可以发送拒绝。计划系统110可以在326中检查来自客户的响应(其是确认或拒绝)，并且在328中确定是否所有客户101、106都同意。在330中，计划系统110确定不同意计划的客户的相应偏好，并且在320中，计划系统110通过结合在330中确定的偏好来修改计划。在332中，当所有客户都同意时，计划系统110最终确定主计划。
[0067]
图3c示出了图示通过将重新计划系统112分别应用于客户101和106而重新计划期间的过程的流程图335。在340中，客户(例如，客户101)可以由于取消的、新的或替换的顺序或其他因素而发送递送改变341。在342中接收到请求之后，重新计划系统112可以随后从递送计划存储设备260检索对应的主计划，并在344中确定尚未执行的部分，在346中根据改变修改主计划，并在348中通过确定受影响的客户来生成修改提议。尽管在该示例中只有客户
101已经请求了递送改变，但是重新计划系统112可以确定客户106受到影响，因此它可以向两个客户101、106发送修改提议349.1、349.2，这两个客户可以通过发送确认(或拒绝)351、352分别在350和352中确认(或拒绝)。修改提议349.1、349.2可以包括最新的主计划，其可以包括递送调度、车辆分配、递送价格等的改变。根据351和352中的响应，重新计划系统112可以在356中确定一些受影响的客户是否不同意，并且在358中确定不同意客户的偏好，并且在348中根据所确定的偏好修改计划。
[0068]
当在360中所有客户都同意时，重新计划系统112最终确定主计划。
[0069]
图4a以表格格式示出了预定义计划的示例。预定义计划可以是其他形式，诸如甘特图、json格式、逗号分隔格式或描述从一个位置到另一个位置的递送顺序的图示。客户401可以是客户的唯一识别码。顺序id 402可以标识可能是所需信息的唯一递送交易。车辆403可以指示特定车辆或车辆类型。上车位置404和下车位置406可能是分别指示上车位置108和下车位置109所需的信息。容量408可以是指体积或重量，并且可以是可选信息。上车时间405和下车时间407可以指示所需的上车和下车时间。可以添加另外的定时信息，例如上车开始时间、上车结束时间、下车开始时间和下车结束时间。可以不提供表中的一些信息，并且运输系统控制器100可以识别出可以灵活地分配这些数据。
[0070]
图4b示出了可以被存储为客户偏好240的客户偏好的示例。客户可以提供预定义计划，其可以是定期的，并且可以被存储，包括完成的递送的交易(即，存储在图2中的数据库270中)。运输系统控制器100可以进行分析以提取关于递送420、价格440、时间460和可持续性480的偏好。它可以通过进行预定义计划的统计分析(例如，模式识别分析、相关性分析)以确定客户做出的频繁选择并且进行完成的递送的统计分析(例如，模式识别分析、相关性分析)以确定客户偏好的可允许裕度和偏差来分析预定义计划和完成的交易。例如，通过分析存储在数据库270中的数据，结果可以证明某个客户可能更喜欢不同的驾驶员将物品递送到相同的位置以避免串通(参见423和424)；另一方面，另一个客户可能更喜欢相同的驾驶员，以最小化与之交互的人员的数量。在另一种可能性中，客户可能更喜欢租用整个车辆，而不管物品的实际所需容量如何(参见425和426)。
[0071]
运输系统控制器100可以通过进行统计分析来分析已完成的交易，以确定客户可以同意作为递送价格的价格偏好440，诸如预期递送价格441和价格余地或裕度445。在分析完成的交易时，运输系统控制器100可以确定客户是偏好固定定价还是偏好动态定价。如果动态定价是优选的，则客户可以对递送计划的合理改变开放。运输系统控制器101可以分析预定义计划以确定客户的最频繁选择，并且分析完成的递送以确定可允许的价格裕度(例如，根据提议321.1和321.2，价格可以改变，并且可以从提议(同意的或未同意的)中提取价格信息，以导出价格裕度)。
[0072]
运输系统控制器100可以比较预定义计划(由客户发送)和完成的递送、或路线安排服务(例如，来自google(谷歌)或openstreetmap发的路线安排服务)的定时结果，以确定递送偏好427和时间偏好460。客户可能更喜欢特定的路线(即，429和430中的1
→2→3→
4，尽管在路线1
→3→2→
4中具有更短的距离)。此外，运输系统控制器100可以通过计算在相同位置或区域的上车的平均服务时间来分析进行递送的客户的完成的递送。运输系统控制器100还可以分析客户的预定义计划，因为它可以观察到分配用于上车的时间段始终长一段时间。运输系统控制器100可以然后将它识别为对应上车位置的到达缓冲时间463的客户
偏好。对于位置465之间的行进时间和位置467处的停留时间，可以考虑类似的情况。
[0073]
运输系统控制器100可以接收由客户明确表达的偏好，诸如定价类型443、可允许加班469、车辆类型481、燃料效率482和容量使用485。运输系统控制器100可以具有提供客户偏好列表的用户界面，并且每个偏好可以用对应的值(类似于图4b中的格式)填充，或可以从一组选择中选择值。替代地，这些偏好可以由运输系统控制器100通过分析预定义计划和完成的递送来确定。运输系统控制器100可以通过界面询问客户分析结果的确认或验证。
[0074]
在分析预定义计划时，运输系统控制器100可以识别客户偏好，诸如相同车辆或驾驶员的选择、相对于共享容量对特定递送类型(如满载或特许递送)的偏好、相对于具有最少行进时间的路线对特定路线(如固定路线)的偏爱、首先递送到特定递送位置的优先、以及对添加缓冲时间(诸如到达上车或下车位置时的另外时间)的偏好。
[0075]
图5a示出了在偏好估计器210中提取客户偏好的流程图500a。在特征提取510中，运输系统控制器100可以接收预定义计划并将它处理成可识别为特征的格式。特征由特征定义511中的特征类型定义。特征定义可以包括图4b中所述的所有特征。如果特征是路线，则从预定义计划提取的数据可以是上车位置、递送位置及其顺序。如果特征是位置之间的行进时间，则提取的数据可以是成对的连续位置和对应于这些位置的时间戳。
[0076]
在510中，运输系统控制器100根据(预定义的)特征集(诸如路线429、到达缓冲时间、位置之间的行进时间和车辆类型)来评估可归因于预定义计划的特征，其中这些特征的值可以基于图4a中的预定义计划的规范来导出。由于规范可以允许诸如驾驶员和价格类型的另外的信息，因此在510中可以包括另外的特征。在520(特征值提取)中，运输系统控制器100可以基于先前的交易240以及存储的数据(诸如距离矩阵、最佳递送顺序或最大工作时间)来确定(计算)特征的预期值。240中的先前交易可以包括先前的预定义计划271、先前的主计划272和具有实际时间日志的先前完成的递送。运输系统控制器100可以使用数据库来存储预期值的先前评估以及客户可能已经确认或明确陈述的偏好值。运输系统控制器100可以在客户偏好评估520中比较特征值和预期值。为此，运输系统控制器100可以例如实施时间比较器、路线比较器、距离比较器和位置比较器。该评估可以通过根据特征类型应用比较函数来进行，例如比较时间值、路线位置序列和距离。如果比较结果超过阈值(即，运输系统控制器100通过其对预定义计划的分析检测到异常值或异常)，则运输系统控制器100可以将特征视为客户偏好。否则，即，如果所提取的特征值和预期值是可比较的(例如，相对于彼此位于预定义的公差中)，则运输系统控制器100不将该特征视为客户偏好。在530中，运输系统控制器100可以通过使用存储在数据库270中的完成的递送交易来评估一些客户偏好，诸如价格余地445、到达时间余地461、到达缓冲时间463、燃料效率483和容量使用485。运输系统控制器100通过计算诸如平均值、模式、范围、方差、标准偏差和其他测量的统计值以及通过消除异常值来评估特征值。运输系统控制器100可以通过应用诸如聚类和分类方法的统计和机器学习方法来应用其他方法以确定客户偏好。
[0077]
客户偏好的示例是客户可能更喜欢相同的驾驶员和车辆，即使基于原因将车辆外包以减少不同人和车辆因素的参与。
[0078]
图5b示出了特征540、提取值541、预期值542和评估543的示例。评估可以指示检测到的特征是否是客户偏好。作为示例，路线的评估值是1
→2→3→
4，而预期值是1
→3→2→
4，运输系统控制器100可以在530中将其计算为4个位置的最佳路线(例如，基于最小时间)。
由于提取值和预期值的差异，运输系统控制器100得出路线1
→2→3→
4是客户偏好的结论，然后可以将其设置为创建主计划的约束。运输系统控制器100系统可以提供用户界面以确认特征提取的评估结果。
[0079]
预定义计划中的车辆的递送负载可以小于最大车辆负载能力(例如，0.8倍或更小)。在这种情况下，递送类型425的提取值是“未特许的”，或可以与我们的递送共享车辆以优化车辆利用率。另一方面，根据对先前递送执行的分析，预期值可以证明是“特许的”，使得无论装载要求如何并且假设未超过车辆装载能力，都分配车辆。此外，客户可以结合指示价格类型443可以是可变的而不是固定的来指示预期递送价格。然后，只要递送价格在某个价格裕度(例如，《20美元)内，客户就可以同意递送价格的一些增加。通过比较预期递送价格和在先前递送执行中指示的价格，可以导出价格余地的预期值。在价格余地445中，如果提取的值超过相同递送计划的预期值(例如，50美元)，则它可以被视为例外或客户偏好，因为客户愿意支付更高的递送价格。在一些情况下，基于先前的预定义计划，客户可能已经一致地为某些产品创建了具有至少85％的容量使用或车辆利用率的计划，这是容量使用的预期值485。考虑当前预定义计划的容量使用485，如果其提取值证明是小于其预期值，则它可以被视为客户偏好。
[0080]
表2示出了可以包括在客户的客户偏好中的一组特征、以及每个特征的提取值和预期值的示例(在适用的情况下)。
[0081][0082]
表2
[0083]
表3给出了可以如何确定可以形成客户偏好的一部分的各种特征的预期值的示例。
[0084][0085][0086]
表3
[0087]
图6示出了提供调度优化器220的操作细节的流程图600。
[0088]
运输系统控制器100可以接收递送要求和预定义计划，然后通过偏好估计器210将其分解为递送要求。在610中，调度优化器220可以从递送要求250中检索这些递送要求。在除了上车位置、下车位置和容量要求(诸如车辆类型和驾驶员)之外明确指示另外的要求的情况下，调度优化器220可以将这些作为计划参数或约束。除了递送要求之外，在创建调度时可能需要诸如车辆速度、上车和下车位置处的服务时间的计划要求。性能指标也可以在612中被指示为用于选择递送计划解决方案的基础。最后，运输系统控制器100可以在614中根据所选择的性能指标(例如，车辆计数、行驶距离、燃料使用、碳排放)生成需要最少递送资源的计划。在导出递送计划时，运输系统控制器100(特别是调度优化器220)可以使用用于静态车辆路线问题的公共求解器，诸如线性整数计划、基于约束的优化以及基于搜索和基于模拟的优化方法。
[0089]
图7a示出了提供计划聚合器230的操作细节的流程图700。
[0090]
在710中，计划聚合器230可以接收主计划111计划(其是主计划261的初始值)，并且通过计算诸如总价、递送时间和车辆数量、容量负载和燃料消耗的性能指标的值来评估
计划。在712中，计划聚合器230可以从240检索主计划111的对应客户偏好211。它可以通过分析先前的预定义计划(例如，基于对为客户执行的先前运输任务的相关性和模式识别)来对这些偏好进行排序(并为它们分配优先级值)。例如，它可以检测到客户倾向于经常一致地指示某个偏好(例如，值的模式)。它可以将高优先级值(例如，从5到10)分配给客户始终选择的那些偏好，并且将低优先级值(例如，1到4)分配给具有低模式的那些偏好。在714中，计划聚合器可以通过并入这些客户偏好来修改主计划111。可以检索对应的递送要求以检查在修改计划时考虑这些要求。具有高等级值的客户偏好可以被设置为硬约束，而具有低模式值的客户偏好可以被设置为低约束。计划聚合器可以通过移除顺序并将它重新插入之间来重新排序。或选择两个递送顺序并交换其位置。由于客户偏好，递送顺序可以在时间上移位以满足约束。在时间上移位时，可以检查460中的时间偏好，诸如到达时的时间余地461、到达缓冲时间463，以确保考虑这些偏好。例如，目标是生成接近最优计划的聚合计划，因为最优计划被认为是需要最少资源的最有效计划。为此，计划聚合器230测量聚合计划与来自客户的预定义计划的偏差，并按客户或聚合单独比较偏差，并基于客户优先级对它们进行加权。它可以应用用于静态车辆路线安排(优化)问题的求解器来确定满足被设置为硬约束的客户偏好(具有高优先级)的计划。计划聚合器230可以考虑不具有高优先级并且因此不被设置为硬约束而是通过优化的目标函数中的惩罚项被设置为软约束的客户偏好。
[0091]
在716中，为了比较两个递送计划的相似性(例如，比较初始主计划111(dl)和满足设置为硬约束的客户偏好的确定的递送计划(d2))，计划聚合器230可以通过测量开始时间(p1)的差异、递送顺序(p2)和车辆分配(p3)的安排的差异来进行评估。可以通过测量每个递送顺序的d1中的上车开始时间与d2的上车开始时间之间的绝对差值并将这些差值相加来计算p1的值。此外，计划聚合器230可以通过比较d1和d2的布置来评估为递送顺序(例如，位置1
→2→
3)的布置的p2的值，如果布置不同则分配大值，并且如果布置相同则分配小值(例如，0)。为了计算p3，如果从d1中的一个车辆向d2中的另一车辆分配递送顺序，则计划聚合器230可以分配大值。相似性测量最终被计算为s’＝w1*p1+w2*p2+w3*p3，其中w1、w2和w3是权重值。小的s’值可以意味着d1和d2相似(即，s’＝0意味着具有两个相同的计划)。相反，s’的值可以变换为从0到1改变大小的s值，使得0意味着没有相似性，而1意味着具有高相似性。
[0092]
图7b示出了客户1(例如，对应于客户101)的示例客户偏好(其关于路线偏好)和客户2(例如，对应于客户106)的示例客户偏好(其关于上车到达缓冲时间)。
[0093]
图7c示出了通过考虑客户偏好来生成递送计划的各种可能设置。
[0094]
图7d示出了评估各种派送计划的结果。草案计划1(draftplan1)可以是不考虑客户偏好的主计划111。相似性(wo)742示出了计划相对于主计划111的相似性。类似地，可以计算相对于包括所有客户偏好的主计划的相似性，如相似性(w)743所示。计划聚合器230可以识别出客户101偏好具有高优先级，而客户2偏好在到达缓冲时间463的范围内。然后，它可以选择草案计划3(draftplan3)作为具有比草案计划2(draftplan2)或草案计划4(draftplan4)更高的收入的主计划113。相反，计划聚合器230可以生成和维护多个计划以供在后续评估中考虑。由于草案计划id 730(draftplanid730)中的可能草案计划的数量可以指数地增长(即，2^n，其中n是客户偏好的数量)，因此在一些情况下，评估所有单独计划可能是不切实际的，因为它可能需要大量的计算资源。计算相似性值742和743需要应用如
图2和7a所示的若干功能和步骤。替代地，可以通过计算相似性值742、743和用于选择计划的评估指数(例如，收入744、燃料或能量消耗)来将一些草案计划评估为数据点。通过使用这些数据点，可以确定预测函数，使得结果变量是评估指标。预测值可以由相似性值742、743和客户偏好731、732组成，其作为分类变量可以被重新编码(例如，转换为数值、虚拟编码)。例如，731和732可以被定义为新变量。“否”值将被重新编码为0，并且“是”将为1。如果两个客户偏好都被认为是“是”，则对于731和732，新的虚拟变量可以分别被表示为1、1。可以通过应用统计方法(例如，回归模型)和机器学习方法来确定预测函数。因此，可以应用预测函数来估计评估指数(例如，收入)，并且从而选择草案计划，而无需创建和评估若干递送计划。
[0095]
图8示出了基于客户偏好生成更新的主计划的示例。
[0096]
为简单起见，不包括时间信息。输入被提供为由四个位置对组成的预定义计划810，每对具有上车位置(阴影线圆)和下车位置(白色填充圆)。该输入由偏好估计器210处理以提取递送要求812和客户偏好814。递送要求812然后由调度优化器220处理以生成初始主计划816。最后，计划聚合器处理主计划816和客户偏好814以生成主计划818。如图7b中所描述的，路线1
→2→3→
4被认为是客户偏好，其可以是显式的或通过偏好估计器来检测。主计划816违反该偏好，因为顺序如下：3
→4→1→
2。通过识别这种违反，同时将大部分顺序保持在最佳计划中，作为在a
→
b之后的下一递送，递送安排从x
→
y改变为1
→
。此外，通过在3
→
4之前插入x
→
y而不是分配新车辆，资源需求保持在最小值。
[0097]
如上面参考图7a所解释的，计划聚合器230可以基于客户偏好来更新初始主计划。如上所述，当前主计划261可以在递送改变103、105时(可能进一步)更新。
[0098]
图7e图示了在递送改变103(诸如新任务、延迟、被取消的任务、位置改变)时将主计划261更新为更新的主计划113。
[0099]
计划聚合器230接收递送改变103、105和当前主计划261。它实施求解器管理器750，该求解器管理器750执行主计划261中的递送顺序的重新排序以考虑递送改变103、105。例如，它可以插入和交换顺序(即运输任务)，并执行递送时间的转换以插入顺序或由于取消的顺序而进行调整。求解器管理器750检查约束以确保计划满足(如果不是几乎满足的话)客户偏好(即通过受约束的车辆路线计划来确定更新的主计划113)。如所解释的，可以根据各种优先级中的客户偏好来配置约束。在图7e的示例中，存在硬约束751、中等约束752和软约束753，其中例如需要满足硬约束，而在优化中通过惩罚项来考虑中等约束和软约束。因此，求解器管理器750可以考虑与客户偏好的偏差。
[0100]
聚合器可以生成多个计划，并记录其与当前主计划261(或与最佳计划)的偏差，以决定如何更新当前主计划261。
[0101]
根据各种实施例，计划聚合器230以优化一些kpi(关键性能指标，例如收入、成本、计划时间等)为目标进行操作，以在改变发生时生成更新的计划113(恢复、修改)，同时尝试例如在kpi方面尽可能接近原始调度，以保持运输任务的调度顺序、时间和价格，即生成接近最优计划(初始主计划111)的聚合计划(更新的主计划113)，因为最优计划被认为是需要最少资源的最高效计划。计划聚合器230可以测量聚合计划与来自客户的预定义计划的偏差，并按客户或聚合单独比较偏差，并基于客户优先级对它们进行加权。在输入递送改变时，它可以确定递送改变的类型，基于递送改变确定可能的措施，并且将可能的更新应用于
当前计划，并计算值的对应改变。然后，它可以选择更新(例如，基于值)以生成更新的主计划113。
[0102]
图7f示出了单个车辆107的原始调度760和修改调度761的示例。
[0103]
图7g示出了当存在递送变更103、105时从当前主计划261生成更新的主计划113的示例。
[0104]
求解器管理器750还可以执行成本或价格的计算。这将在下文中更详细地解释。
[0105]
图9a示出了运输系统控制器900a(其可以被视为实施派送计划系统)。它对应于运输系统控制器100，但还包括价格调整功能910，其可以基于初始主计划和更新的主计划来计算递送价格。价格信息920可以包括价格率，诸如每次递送价格、每次距离递送价格、碳信用价格、每次距离燃料价格、每次驾驶员成本等。运输系统控制器900a可以在初始主计划中考虑递送、燃料和驾驶员成本的价格。由于递送顺序改变，运输系统控制器900a可以基于改变对递送计划的影响的程度来调整客户的递送价格。
[0106]
在计划期间，价格调整功能910可以在不考虑客户偏好的情况下计算递送计划的对应价格以及初始主计划的对应价格。任一个或两个价格可以用作比较和调整递送价格的价格参考。不考虑客户偏好的递送计划(由无约束车辆路线计划确定)可以是设置每个递送顺序的初始价格的理想参考。总初始价格可以是旅行时间、旅行距离、驾驶员成本、燃料成本、车辆成本、容量分配和利润增益的函数。客户的单独价格可以基于客户的递送顺序组成按比例计算到总体递送计划(例如，由于客户的递送顺序而花费的时间与总递送时间的比率)。
[0107]
在更新递送计划时，运输系统控制器900a可以使递送计划的改变最小化，同时使递送价格的增加最小化。可以基于当前主计划和草案计划的差异(正或负)来调整递送顺序的价格。基于递送顺序改变的影响来评估调度的差异。
[0108]
图9b示出了计划期间的价格调整的流程图900b。
[0109]
在930中，使用价格信息920，价格调整功能910可以基于最优计划中的每个贡献计算当前计划(例如，初始主计划111)的递送价格和每个递送顺序的价格。如果当前计划是初始主计划，则价格调整功能910可以基于价格信息920计算价格，并且基于其在总体递送计划中的贡献来确定递送价格和每次递送的成本。运输系统控制器900b可以基于计划的总距离、递送顺序或总递送时间和单价值(例如，成本/距离、成本/时间和成本/车辆)来确定主计划的价格。
[0110]
此外，运输系统控制器900a可以接受客户的预期价格作为输入。客户可以明确地指示预期价格，或运输系统控制器900b可以基于竞争者的价格来近似预期价格。然后，计划聚合器230可以被配置为修改主计划，使得考虑并实现客户的预期价格(如果可能的话)。然后，价格调整功能910可以将预期价格与递送计划的当前价格进行比较。
[0111]
在932中，价格调整功能910可以确定受将计划从当前计划261修改为草案/提议计划911的过程影响的递送顺序。它可以通过确定时间差、车辆分配的改变或递送顺序的改变来计算差异。对于每个受影响的递送顺序，价格调整功能910可以将修改的效果确定为正面的、中性的或负面的。当在最佳计划中先前违反了递送顺序的客户偏好时，它确定了积极效果，并且由于修改，解决了这种违反。当递送顺序在时间上偏移时，尽管所得到的时间仍然在可接受的取货时间的范围内，但是它确定负面影响。如果修改的效果是正面的，则价格调
整功能910可以相对于所比较的计划之间的价格差成比例地增加递送的价格。另一方面，如果影响是负面的，则价格调整功能910可以对价格进行打折扣。
[0112]
因此，根据各种实施例，在准备计划期间，最优(原始)主计划被设置为初始价格的基础(例如，使用价格矩阵或按距离的价格)。在重新计划期间，运输系统控制器900a确定当前主计划和更新的主计划的调度的差异。如果改变是负面的(例如，递送时间被推迟)，则它降低原始价格。
[0113]
在执行期间的价格调整可以类似于其中将价格差与当前计划261进行比较的计划的价格调整。诸如新顺序的递送改变可以在主计划中在利润或收入方面提供积极效果。为此，价格调整的评估可以被配置为考虑整体递送计划和价格的改变的影响。
[0114]
图9c示出了递送改变的示例，该递送改变是关于将位置x处的上车时间从大约中午时间移动到下午16:00。参考该示例，参见图8。
[0115]
图9d示出了由计划聚合器230生成的各种递送计划以及价格调整910。列951和952是当考虑各种递送计划(例如，提议1(proposal1)
…
提议3(proposal3))时的识别效果。相似性953示出了在保持计划类似于当前计划“当前主计划(currentmasterplan)”的同时修改计划的结果。通过考虑计划中的相似性，所得到的递送计划仅限于改变时间，而不创建可能与当前计划完全不同的另一计划(例如，提议1、提议2(proposal2))。因此，它将客户1和客户2两者的成本改变保持到最低水平。出于比较的目的，其中递送计划遵循客户2的请求的提议3可以是可能的，然而，它导致客户2的高成本，如955所示。提议1和提议2中的递送计划对客户2是有益的。虽然提议3可能导致物流运营商的更高收入，但是客户2可能由于高成本而不同意该提议。由于系统评估新的修改计划和当前主计划的相似性，因此它防止创建可能导致任何客户的大成本的修改，如在提议3的情况下。
[0116]
客户可以在预定义计划中指定用于递送的电动车辆或混合动力车辆优于车辆类型403中的内燃机车辆。
[0117]
图10a示出了在调度优化器220和计划聚合器230中生成递送计划时可以考虑的车辆的列表。车辆参数可以包括车辆类型1011(例如，全电动、ice或内燃机、phev或插电式混合动力电动车辆)、可用或最大容量1012、为燃料消耗率或电池放电率的燃料消耗1013、为排放量率的碳排放1014、可以是时间上的递送成本率的成本1015、最大可用性时间1016和车辆数量1017。取决于客户偏好，220和230可以通过考虑可持续性偏好480来生成递送计划。运输系统控制器100、900a还可以允许客户将车辆车队组成指定为性能指标，其中可以指定电动车辆的数量和车辆的总数之间的比率。这意味着如果车队组成被指示为50％，则计划聚合器230需要确保主计划将包括至少50％的电动车辆。
[0118]
图10b示出了与图7c相同的通过考虑客户偏好来生成递送计划的各种可能设置。
[0119]
图10c示出了评估各种派送计划的结果。在该示例中，可持续性评级还可以基于对ev 481的车辆类型偏好、燃料效率483和容量使用485。例如，每个递送车辆必须实现85％的容量，这可能是有效燃料消耗的最佳容量。未能实现该目标可能具有对应的惩罚，诸如增加递送成本(例如，如1035所示购买碳信用)。草案计划id1030(draftplanid 1030)中可能的草案计划的数量可以指数地增长(即2^n，其中n是客户偏好的数量)，并且因此评估所有单独的计划可能是不切实际的，因为它可能需要大量的计算资源。计算相似性值1031需要应用如图2和图7a所示的若干功能和步骤。可以通过计算用于选择计划的相似性值和评估指
数(例如，最大化总体可持续性评级1034，最小化要购买的碳信用1035)来将一些草案计划评估为数据点。通过使用这些数据点，可以确定预测函数，使得结果变量是评估指数。预测值可以由相似性值1031、可持续性评级1032、1033(如果评估指数将最小化要购买的信用)、客户偏好1021、1022组成，其作为分类变量可以被重新编码(例如，虚拟编码)。例如，1021和1022可以被定义为新变量，并且“否”值将被重新编码为0，并且“是”将为1。可以通过应用统计和机器学习方法来确定预测函数。因此，可以应用预测函数来估计评估指数，从而选择草案计划，而无需创建和评估若干递送计划。
[0120]
图11示出了根据各种实施例的用于控制运输系统的方法的流程图1100。
[0121]
在1101中，接收客户的运输任务的请求执行的规范。
[0122]
在1102中，获得运输任务的一个或多个历史执行(例如，至少部分地针对同一客户)。
[0123]
在1103中，通过将运输任务的一个或多个历史执行与运输任务的请求执行进行比较来确定对运输任务的执行的一个或多个客户偏好。
[0124]
在1104中，考虑客户偏好来确定运输系统控制计划。
[0125]
在1105中，根据所确定的运输系统控制计划来控制运输系统。
[0126]
换句话说，根据各种实施例，确定运输任务的执行的哪些特征是相应客户的偏好。可以预期客户偏好是由于某种原因(例如，特别是针对运输任务)而由客户选择的。因此，运输任务的确定可以被视为专家知识的确定。考虑到这种专家知识允许改善运输系统的操作
[0127]
图11的方法允许生成类似于静态调度的总体递送计划(也称为主计划)，并根据由动态调度处理的改变来调整调度。
[0128]
运输任务的请求执行的规范可以包括递送要求的标识，并且可以包括或可以不包括客户要求的标识。
[0129]
根据各种实施例，图11所示的方法包括在不考虑客户偏好的情况下确定第一(例如初始或最佳)运输系统控制计划，并且其中，确定运输系统控制计划包括将第一运输系统控制计划更新为考虑客户偏好的第二(例如最佳)运输系统控制计划。可以更新第一(最佳)运输系统控制计划，直到其它被确定为最终运输系统控制计划。
[0130]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定运输系统控制计划包括将一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为硬约束，并且确定运输系统控制计划，使得运输系统控制计划满足硬约束。
[0131]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定运输系统控制计划包括评估(和例如优化)目标函数。
[0132]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，目标函数包括最小化成本、最小化延迟、最小化所使用的车辆数量、最大化电动车辆的比率、最小化碳排放和最小化燃料消耗中的至少一个的项。
[0133]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定运输系统控制计划包括将一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为软约束，并且其中，目标函数包括用于违反软约束的惩罚项。
[0134]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定运输系统控制计划包括根据一个或多个客户偏好的优先级，将一个或多个客户偏好中的至少一些设置为硬约束，并且将一个
或多个客户偏好中的至少一些设置为软约束。
[0135]
根据各种实施例，图11所示的方法包括针对一个或多个客户偏好中的每个客户偏好，确定客户偏好的类型，并且根据客户偏好的类型来设置客户偏好的优先级。
[0136]
根据各种实施例，图11所示的方法包括接收运输任务的一个或多个改变，根据改变确定更新的运输系统控制计划，并且根据更新的运输系统控制计划来控制运输系统。
[0137]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，考虑客户偏好来确定更新的运输系统控制计划。
[0138]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，在考虑改变和客户偏好的同时，确定更新的运输系统控制计划保持接近运输系统控制计划(根据相似性测量，例如相似性度量，如上所述)。
[0139]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定更新的运输系统控制计划包括确定多个候选运输系统控制计划，确定每个候选运输系统控制计划与运输系统控制计划之间的相似性，并且将更新的运输系统控制计划设置为与运输系统控制计划具有最高相似性的候选运输系统控制计划。例如，相似性值的范围从0(无相似性)到1(完全相同)，其是最高的相似性(当不对计划进行改变时)。
[0140]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定每个候选运输系统控制计划以考虑改变和客户偏好。
[0141]
根据各种实施例，图11所示的方法还包括确定运输系统控制计划的一个或多个价格，并且基于运输系统控制计划和更新的运输系统控制计划之间的差异来更新一个或多个价格。
[0142]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，确定更新的运输系统控制计划包括向客户建议多个候选的更新的运输系统控制计划，并且将更新的运输系统控制计划设置为与客户达成共识的候选运输系统控制计划。
[0143]
根据各种实施例，图11所示的方法包括提出具有相关联的价格的每个候选更新的运输系统控制计划。
[0144]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，将运输任务的一个或多个历史执行与运输任务的请求执行进行比较包括针对多个任务执行特征中的每一个，从一个或多个历史执行确定预期值，并且针对每个任务执行特征，将预期值与特征在运输任务的请求执行中具有的值进行比较。
[0145]
根据各种实施例，在图11所示的方法中，如果对于任务执行特征，预期值与特征在所请求的运输任务的执行中具有的值相差超过预定裕度，则特征在所请求的运输任务的执行中具有的值被确定为客户偏好。
[0146]
根据各种实施例，图11所示的方法还包括通过统计分析来确定预期值。
[0147]
图12示出了根据实施例的运输系统控制器1200。
[0148]
运输系统控制器1200包括输入界面1201，输入界面1201被配置为接收客户的运输任务的请求执行的规范，并且获得运输任务的一个或多个历史执行。运输任务的请求执行的规范可以包括递送要求的标识，并且可以包括或可以不包括客户要求的标识。
[0149]
运输系统控制器1200还包括客户偏好确定器1202，客户偏好确定器1202被配置为通过将运输任务的一个或多个历史执行与运输任务的请求执行进行比较来确定对运输任
务的执行的一个或多个客户偏好。
[0150]
此外，运输系统控制器1200包括运输计划器1203，运输计划器1203被配置为考虑客户偏好来确定运输系统控制计划
[0151]
运输系统控制器还包括控制模块，该控制模块被配置为根据所确定的运输系统控制计划来控制运输系统。
[0152]
根据各种实施例，提供了一种被配置为生成主递送计划的系统，该系统被配置为：
[0153]
·
接收预定义计划和可选的递送要求。
[0154]
·
分析计划以估计客户偏好。
[0155]
·
生成最优计划并通过在考虑客户偏好的同时保持最优计划来修改计划。
[0156]
根据各种实施例，该系统还可以被配置为通过以下来修改计划：
[0157]
·
接收计划和至少递送改变。
[0158]
·
在可能的情况下，将所述改变应用于所述计划，同时保持所述计划接近其原始计划。
[0159]
根据各种实施例，提供了一种用于估计客户偏好和递送要求的方法，包括：
[0160]
·
分析预定义计划的特征集的实际值，诸如递送时间、路线模式、位置类型、顺序、停留时间、递送时段和频率。
[0161]
·
评估来自外部数据和先前交易的预期特征值。
[0162]
·
比较实际值和预期值以区分客户偏好和递送要求。
[0163]
根据各种实施例，提供了一种用于通过以下来创建主计划的优化方法：
[0164]
·
接收客户偏好和/或递送要求，
[0165]
·
基于所述递送要求确定最佳计划，
[0166]
·
基于预定义计划的统计分析对客户偏好进行优先级排序，以及
[0167]
·
基于客户偏好的优先级来修改最优计划。
[0168]
根据各种实施例，提供了一种用于确定多个递送计划并设置适当的递送价格的方法，包括：
[0169]
·
基于共同客户偏好计算最佳计划，
[0170]
估计最优计划的基础价格、以及来自竞争者或市场价格的当前费率。
[0171]
·
通过考虑客户偏好来修改最优计划，并基于修改的计划与最优计划的差异来分配对应的价格。
[0172]
根据各种实施例，提供了一种系统，其提供具有相关价格的多个递送计划，与多个客户协商以达成所选主计划的共识。
[0173]
运输系统控制器是例如可以由一个或多个处理器实施的信息处理设备。“处理器”可以被理解为任何种类的逻辑实施实体，其可以是专用电路或执行存储在存储器、固件或其任何组合中的软件的处理器。因此，“处理器”可以是硬连线逻辑处理器或可编程逻辑处理器，诸如可编程处理器，例如微处理器。“处理器”还可以是执行软件(例如，任何种类的计算机程序)的处理器。下面将更详细描述的相应功能的任何其他种类的实施方式也可以被理解为“处理器”。通信设备可以例如至少部分地由收发器(其可以例如至少部分地由调制解调器(例如，lte调制解调器)、基带处理器或其他收发器部件实施)或还由应用处理器实施。因此，通信设备可以例如是通信终端，并且可以包括典型的通信终端设备，诸如收发器
(包括例如基带处理器、一个或多个滤波器、发射链、接收链、放大器等)、天线、订户身份模块、应用处理器、存储器等。
[0174]
应当注意，上述任何示例的一个或多个特征可以与任何一个其他示例组合，特别地，在用于控制运输系统的方法的背景下描述的特征类似地适用于运输系统控制器，并且反之亦然。
[0175]
虽然已经参考具体实施例具体示出并描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员应该理解，在不脱离由所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上进行各种改变。因此，本发明的范围由所附权利要求表示，因此，在权利要求的等效含义和范围内的所有改变都包含在内。应当理解，在相关附图中使用的共同附图标记表示用于相似或相同目的的部件。
[0176]
本领域技术人员应当理解，本文使用的术语仅仅是为了描述各种实施例的目的，而不是为了限制本发明。如本文所使用的，单数形式“一种(a)”、“一种(an)”和“该/所述(the)”旨在也包括复数形式，除非上下文清楚地另外指出。还将理解，术语“包括(includes)”、“包含(comprises)”、“包括(including)”和/或“包含(comprising)”指定所陈述的特征、整数、步骤、运行、元件和/或部件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、运行、元件、部件和/或其组合的存在或添加。
[0177]
应当理解，所公开的过程/流程图中的块的具体顺序或层次是示例性方法的说明。基于设计偏好，应当理解，可以重新安排过程/流程图中的块的具体顺序或层次。此外，一些块可以被组合或省略。所附的方法权利要求以示例顺序呈现了各种块的元素，并不意味着局限于所呈现的具体顺序或层次。
[0178]
提供前面的描述是为了使本领域技术人员能够实践本文描述的各个方面。所属领域的技术人员将容易明白对这些方面的各种修改，且本文中定义的一般原理可适用于其他方面。因此，权利要求不旨在限于本文所示的方面，而是要符合与语言权利要求一致的全部范围，其中除非特别声明，否则对单数形式元件的提及不旨在表示“一个且仅一个”，而是表示“一个或多个”。本文使用的“示例性”一词表示“用作示例、实例或说明例”本文描述为“示例性”的任何方面不一定被解释为比其他方面更优选或更有利。除非特别声明，否则术语“一些”指一个或多个。诸如“a、b或c中的至少一个”、“a、b或c中的一个或多个”、“a、b和c中的至少一个”、“a、b和c中的一个或多个”以及“a、b、c或其任意组合”的组合包括a、b和/或c的任意组合，并且可以包括多个a、多个b或多个c。具体地，诸如“a、b或c中的至少一个”、“a、b或c中的一个或多个”、“a、b和c中至少一个”、“a、b和c中的一个或多个”和“a、b、c或其任意组合”可以是仅a、仅b、仅c、a和b、a和c、b和c、或a和b和c，其中任何这样的组合可以包含a、b或c中的一个或多个成员，本领域普通技术人员已知的或以后将会知道的贯穿本公开所描述的各个方面的元件的所有结构和功能等同物通过引用明确地并入本文，并且旨在被权利要求所涵盖。此外，本文公开的任何内容都不旨在奉献给公众，不管这样的公开是否在权利要求中明确陈述。词语“模块”、“机构”、“元件”、“设备”等可以不是词语“装置”的替代。因此，权利要求元件不应被解释为装置加功能，除非该元件是使用短语“用于
……
的单元”来明确记载的。

技术特征：
1.一种由运输系统控制器执行的用于控制运输系统的方法，所述方法包括：接收客户的运输任务的请求执行的规范；获得运输任务的一个或多个历史执行；通过将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较，来确定对所述运输任务的所述执行的一个或多个客户偏好；考虑所述客户偏好来确定运输系统控制计划；以及根据所确定的运输系统控制计划来控制所述运输系统。2.根据权利要求1所述的方法，包括：在不考虑所述客户偏好的情况下确定第一运输系统控制计划，并且其中，确定所述运输系统控制计划包括将所述第一运输系统控制计划更新为考虑所述客户偏好的第二运输系统控制计划。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，确定所述运输系统控制计划包括：将所述一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为硬约束，并且确定所述运输系统控制计划，使得所述运输系统控制计划满足所述硬约束。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，确定所述运输系统控制计划包括评估目标函数。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述目标函数包括以下各项的中的至少一个：最小化成本、最小化延迟、最小化所使用的车辆数量、最大化电动车辆的比率、最小化碳排放、以及最小化燃料消耗。6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，确定所述运输系统控制计划包括：将所述一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为软约束，并且其中，所述目标函数包括用于违反所述软约束的惩罚项。7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，确定所述运输系统控制计划包括：根据所述一个或多个客户偏好的优先级，将所述一个或多个客户偏好中的至少一些设置为硬约束，并且将所述一个或多个客户偏好中的至少一些设置为软约束。8.根据权利要求7所述的方法，包括针对所述一个或多个客户偏好中的每个客户偏好，确定所述客户偏好的类型，并且根据所述客户偏好的所述类型来设置所述客户偏好的优先级。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，还包括：接收运输任务的一个或多个改变，根据所述改变确定更新的运输系统控制计划，并且根据所述更新的运输系统控制计划来控制所述运输系统。10.根据权利要求9所述的方法，其中，考虑所述客户偏好来确定所述更新的运输系统控制计划。11.根据权利要求9或10所述的方法，其中，在考虑所述改变和所述客户偏好的同时，确定所述更新的运输系统控制计划保持接近所述运输系统控制计划。12.根据权利要求9至11中任一项所述的方法，其中，确定所述更新的运输系统控制计划包括：确定多个候选运输系统控制计划，确定每个候选运输系统控制计划与所述运输系统控制计划之间的相似性，并且将所述更新的运输系统控制计划设置为与所述运输系统控制计划具有最高相似性的候选运输系统控制计划。13.根据权利要求12所述的方法，其中，确定每个候选运输系统控制计划，以考虑所述
改变和所述客户偏好。14.根据权利要求9至13中任一项所述的方法，还包括确定所述运输系统控制计划的一个或多个价格，并且基于所述运输系统控制计划和更新的运输系统控制计划之间的差异来更新所述一个或多个价格。15.根据权利要求9至14中任一项所述的方法，其中，确定所述更新的运输系统控制计划包括：向客户建议多个候选的更新的运输系统控制计划，并且将所述更新的运输系统控制计划设置为与所述客户达成共识的候选运输系统控制计划。16.根据权利要求15所述的方法，包括提出具有相关联的价格的每个候选更新的运输系统控制计划。17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中，将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较包括：针对多个任务执行特征中的每一个，从所述一个或多个历史执行确定预期值，并且针对每个任务执行特征，将所述预期值与所述特征在运输任务的所述请求执行中具有的值进行比较。18.根据权利要求17所述的方法，其中，如果对于任务执行特征，所述预期值与所述特征在所请求的运输任务的执行中具有的值相差超过预定裕度，则所述特征在所请求的运输任务的执行中具有的值被确定为客户偏好。19.根据权利要求17或18所述的方法，包括通过统计分析来确定所述预期值。20.一种运输系统控制器，包括：输入界面，所述输入界面被配置为接收客户的运输任务的请求执行的规范，并且获得运输任务的一个或多个历史执行；客户偏好确定器，所述客户偏好确定器被配置为：通过将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较，来确定对所述运输任务的所述执行的一个或多个客户偏好；运输计划器，所述运输计划器被配置为：考虑所述客户偏好来确定运输系统控制计划；以及控制模块，所述控制模块被配置为：根据所确定的运输系统控制计划来控制所述运输系统。21.根据权利要求20所述的运输系统控制器，其中，所述运输计划器被配置为在不考虑所述客户偏好的情况下确定初始运输系统控制计划，并且被配置为：确定所述运输系统控制计划包括将所述初始运输系统控制计划更新为考虑所述客户偏好的运输系统控制计划。22.根据权利要求20或21所述的运输系统控制器，其中，所述运输计划器被配置为：通过将所述一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为硬约束并且将所述运输系统控制计划确定为使得所述运输系统控制计划满足所述硬约束，来确定所述运输系统控制计划。23.根据权利要求20至22中任一项所述的运输系统控制器，其中，所述运输计划器被配置为：通过优化目标函数来确定所述运输系统控制计划。24.根据权利要求23所述的运输系统控制器，其中，所述目标函数包括以下各项的中的至少一个：最小化成本、最小化延迟、以及最小化燃料消耗。25.根据权利要求23或24所述的运输系统控制器，其中，所述运输计划器被配置为：通
过将所述一个或多个客户偏好中的至少一些客户偏好设置为软约束来确定所述运输系统控制计划，并且其中，所述目标函数包括用于违反所述软约束的惩罚项。

技术总结
根据各种示例，描述了一种用于控制运输系统的方法，包括：接收客户的运输任务的请求执行的规范，获得运输任务的一个或多个历史执行，通过将运输任务的所述一个或多个历史执行与所述运输任务的所述请求执行进行比较来确定对所述运输任务的所述执行的一个或多个客户偏好，考虑所述客户偏好来确定运输系统控制计划，以及根据所确定的运输系统控制计划来控制所述运输系统。制所述运输系统。制所述运输系统。


技术研发人员：卢内尔
受保护的技术使用者：株式会社日立制作所
技术研发日：2021.09.20
技术公布日：2023/10/5