本申请涉及车辆调度，尤其涉及一种确定车辆调度策略的方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、车辆调度是在一系列装货点和卸货点的运输网络中，选择适当的行车路线，将运输任务进行合理分配。在进行车辆调度策略的制定时，往往是在一定的约束条件下，达到一定的目标。例如，在派遣的车辆数要小于或等于空闲车辆总数(可供调度的车辆的总数)条件下，力求调度策略中所需派遣的车辆总数尽可能少，运输时间尽可能少。既要考虑车辆总数又要考虑运输时间，而这两者是冲突的，这就涉及到多目标(大于一个目标)优化的问题，相较于单目标而言，多目标优化问题要复杂得多。
2、因此，如何较为快捷、准确地确定出较优的车辆调度策略，成为本领域技术人员亟须解决的问题。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供的一种确定车辆调度策略的方法、装置、设备及介质，可以较为快捷、准确地确定出较优的车辆调度策略。
2、为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
3、一种确定车辆调度策略的方法，包括：
4、步骤101，获取可供调度的车辆的总数和装载区的数量信息；
5、步骤103，生成父代种群，所述父代种群包含第一预设数量的个体，每个所述个体用于表示一种为各个所述装载区分配的车辆数的调度策略；每个所述个体所需的总车辆数不大于所述可供调度的车辆的总数；
6、步骤105，采用第一函数计算个体所需的总车辆数，采用第二函数计算个体所需的运行时间，所述运行时间为所述个体中耗时最多的车辆的行驶时间；采用第三函数基于所述个体所需的总车辆数和所需的运行时间计算个体的适应度值；
7、步骤107，基于所述个体的适应度值计算所述个体的累积概率；
8、步骤109，基于所述个体的累积概率对所述父代种群中的个体进行选择，以得到包含第二预设数量的个体的第一种群；
9、步骤111，对所述第一种群的个体进行交叉和变异操作得到子代种群；
10、步骤113，将所述父代种群与所述子代种群合并成第二种群，基于所述个体所需的总车辆数和所述个体所需的运行时间对所述第二种群中的个体进行快速非支配排序，将所述第二种群中的个体分配至不同层级；
11、步骤115，按照预设选择规则从所述第二种群中选择第三预设数量的个体以形成新一代的父代种群；所述预设选择规则为，不同层级先选取高层级的个体，相同层级先选取高拥挤度值的个体；所述个体的拥挤度值是基于所述个体所在层级中的最大适应度值、最小适应度值以及与所述个体的相邻个体的适应度值计算得到的；
12、步骤117，对新一代的父代种群重复步骤105至步骤115若干次，得到最新一代的第二种群；
13、步骤119，从所述最新一代的第二种群中的层级最高的个体中选出一个个体作为车辆的调度策略。
14、本说明书实施例提供的一种计算机装置，包括：
15、第一获取模块，用于获取可供调度的车辆的总数和装载区的数量信息；
16、第一生成模块，用于生成父代种群，所述父代种群包含第一预设数量的个体，每个所述个体用于表示一种为各个所述装载区分配的车辆数的调度策略；每个所述个体所需的总车辆数不大于所述可供调度的车辆的总数；
17、第一计算模块，用于采用第一函数计算个体所需的总车辆数，采用第二函数计算个体所需的运行时间，所述运行时间为所述个体中耗时最多的车辆的行驶时间；采用第三函数基于所述个体所需的总车辆数和所需的运行时间计算个体的适应度值；
18、第二计算模块，用于基于所述个体的适应度值计算所述个体的累积概率；
19、第一选择模块，用于基于所述个体的累积概率对所述父代种群中的个体进行选择，以得到包含第二预设数量的个体的第一种群；
20、交叉变异模块，对所述第一种群的个体进行交叉和变异操作得到子代种群；
21、第一排序模块，将所述父代种群与所述子代种群合并成第二种群，基于所述个体所需的总车辆数和所述个体所需的运行时间对所述第二种群中的个体进行快速非支配排序，将所述第二种群中的个体分配至不同层级；
22、第二选择模块，按照预设选择规则从所述第二种群中选择第三预设数量的个体以形成新一代的父代种群；所述预设选择规则为，不同层级先选取高层级的个体，相同层级先选取高拥挤度值的个体；所述个体的拥挤度值是基于所述个体所在层级中的最大适应度值、最小适应度值以及与所述个体的相邻个体的适应度值计算得到的；
23、循环模块，对新一代的父代种群重复步骤105至步骤115若干次，得到最新一代的第二种群；
24、第三选择模块，从所述最新一代的第二种群中的层级最高的个体中选出一个个体作为车辆的调度策略。
25、本说明书实施例提供的一种计算机设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，其特征在于，所述存储器存储计算机执行指令；
26、所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现以上任意一种所描述的方法的步骤。
27、本说明书实施例提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被执行时，使得计算机执行以上任意一种所描述的方法的步骤。
28、本说明书中提供的至少一个实施例能够实现以下有益效果：通过获取可供调度的车辆的总数和装载区的数量信息，基于改进的遗传学算法生成不同的调度策略，并以运行时间和所需的总车辆数等作为评价指标选择出较优的调度策略。由于涉及到运行时间和所需的总车辆数这两个目标，调度策略的确定实际上是多目标优化问题，找到较优解需要耗费巨大计算量和计算时间。采用本方法可以减少计算量，较为快捷且较为准确地确定出较优的调度策略。
1.一种确定车辆调度策略的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第二函数计算所述个体所需的运行时间，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述个体所需的总车辆数和所述个体所需的运行时间对所述第二种群中的个体进行快速非支配排序，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用第三函数基于所述个体所需的总车辆数和所需的运行时间计算个体的适应度值，具体包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个体的拥挤度值的计算步骤具体包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设选择规则从所述第二种群中选择第三预设数量的个体以形成新一代的父代种群，具体包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一种群的个体进行交叉和变异操作得到子代种群，具体包括：
8.一种计算机装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器，其特征在于，所述存储器存储计算机执行指令；
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，其特征在于，当所述计算机执行指令被执行时，使得计算机执行如权利要求1至7中任意一项所述方法的步骤。
