一种共享电动汽车网络的调度方法及系统与流程

1.本发明涉及共享电动汽车领域，具体涉及一种共享电动汽车网络的调度方法及系统。


背景技术：

2.电动汽车以其节能、环保的优势，成为解决能源资源紧张、大气污染严重的有效途径之一。近几年，随着共享经济的推广与发展，共享汽车大规模推广，分时租赁的运营实践证明了电动汽车潜在的广泛实用性，能够适用于多种应用领域，极大推动了电动汽车发展，提升了客户对电动汽车的接受度。新能源汽车的共享租赁，是一种以产品的所有权和使用权暂时转移为特征的新型交通模式。它通过将电动汽车技术和先进的物联网、互联网技术相结合，既满足了车企推广新能源汽车、开拓市场的目的，又解决了过去租赁环节中，运营商对车辆运维状态监控不力的难题，使新能源汽车运营成本低、社会效益高的优势完全发挥出来。
3.在推广共享电动汽车业务的过程中发现各租赁网点存在供需关系不平衡的问题，通过调度改善不同租赁网点的供需关系不仅能够最大化的满足用户的需求，而且可以提高电动汽车的利用率，但如果调度方案不合理，不仅导致共享电动汽车存在资源利用率低，而且会产生高昂的运行成本(调度费)，因此需要提供租赁网点的调度方法。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供了一种共享电动汽车网络的调度方法，包括：
5.在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点；
6.基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类；
7.在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序。
8.优选的，所述租赁环境的构建，包括：
9.在租赁区域内设定多个租赁网点，并获取每个租赁网点的市场容量和电动汽车供给量；
10.基于两两租赁网点之间的连接边构建网点连接边的集合；
11.在所述租赁区域内，基于一个租赁网点增加一个单位的供给量对另一个租赁网点供给量的影响构建网络效应参数；
12.基于所有租赁网点的网络效应参数生成所述租赁区域内租赁网络的外部效应矩阵。
13.优选的，所述基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收
方租赁网点进行聚类，包括：
14.基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数计算所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势；
15.基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类。
16.优选的，所述基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数计算所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势，包括：
17.基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数得到所述租赁网点的利润函数；
18.对所述利润函数进行求导得到边际利润函数；
19.对所述边际利润函数进行分析得到所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势。
20.优选的，所述利润函数如下式所示：
[0021][0022]
式中：π
i
为租赁网点i的利润；r
i
为租赁网点i的收益；c
i
为租赁网点i的成本；α0为用户从车辆共享中获得的固定价值；q
j
为租赁网点j的电动汽车供给量；n为租赁网点的个数；α
ij
为租赁网点i与租赁网点j间的网络效应参数；β0为初始调配成本系数；c0为租赁网点建设前期所需投入的固定成本；q
i
为租赁网点i的最优供给量；α为整体网络效应对网点价值的影响；d
i
为租赁网点i的市场容量；β1为第一调配成本系数；α
i
为租赁网点i对其它租赁网点影响的外部效应之和；β2为第二调配成本系数。
[0023]
优选的，所述网络效应如下式所示：
[0024][0025]
式中：δ为网络效应；当δ＞0时，网点边际利润函数存在正负交替差异；当δ＜0时，网点边际利润函数非负即正；当δ＝0时，网点边际利润函数存在一个零边际利润点；
[0026]
基于α2‑
β2α
i2
分析发展趋势，当租赁网点i的边际利润曲线呈现先递减再递增的趋势；当时，租赁网点i的边际利润曲线呈现先递增再递减的趋势。
[0027]
优选的，所述基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类，包括：
[0028]
将网络效应>0且发展趋势<0的租赁网点聚为第一类；
[0029]
将网络效应>0且发展趋势＝0的租赁网点聚为第二类；
[0030]
将网络效应>0且发展趋势>0的租赁网点聚为第三类；
[0031]
将网络效应<0且发展趋势>0的租赁网点聚为第四类；
[0032]
将网络效应<0且发展趋势≤0的租赁网点聚为第五类。
[0033]
优选的，所述在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序，包括：
[0034]
基于供给方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量计算所述供给方租赁网点的
最优供给量；
[0035]
将所述供给方租赁网点中超出最优供给量的电动汽车调往接收方租赁网点；
[0036]
对各聚类结果调入电动汽车的效益进行分析，选择效益大于期望值得聚类结果；
[0037]
在选择的聚类结果中，根据接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定接收方各租赁网点的优先级；
[0038]
基于所述接收方各租赁网点的优先级确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序；
[0039]
其中，所述各租赁网点的最大市场吸引力用租赁网点的边际利润函数来表征。
[0040]
优选的，所述最优供给量式，如下式所示：
[0041][0042]
式中：q
i
为租赁网点i的最优供给量；α为整体网络效应对网点价值的影响； d
i
为租赁网点i的市场容量；β1为第一调配成本系数；α
i
为租赁网点i对其它租赁网点影响的外部效应之和；β2为第二调配成本系数。
[0043]
优选的，所述基于所述接收方各租赁网点的优先级确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序之后，还包括：
[0044]
基于接收方的租赁网点对供给方的租赁网点的相对吸引度，为接收方中不同优先级的各租赁网点确定供给方的租赁网点的供给顺序；
[0045]
在调度过程中，当一个供给方的租赁网点在调度过程中遇到两个优先级相同的接收方租赁网点时，进行下列判断：
[0046]
当两个接收方租赁网点的网络效应和发展趋势之积相等时，供给方租赁网点的电动汽车优先调往相对吸引度大的接收方租赁网点。
[0047]
基于同一发明构思，本发明还提供一种共享电动汽车网络的调度系统，包括：
[0048]
划分模块，用于在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点；
[0049]
聚类模块，用于基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类；
[0050]
调度模块，用于在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序。
[0051]
优选的，所述聚类模块包括：
[0052]
计算单元，用于基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数计算所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势；
[0053]
聚类单元，用于基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类。
[0054]
优选的，所述调度模块，具体用于：
[0055]
基于供给方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量计算所述供给方租赁网点的最优供给量；
[0056]
将所述供给方租赁网点中超出最优供给量的电动汽车调往接收方租赁网点；
[0057]
对各聚类结果调入电动汽车的效益进行分析，选择效益大于期望值得聚类结果；
[0058]
在选择的聚类结果中，根据接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定接收方各租
赁网点的优先级；
[0059]
基于所述接收方各租赁网点的优先级确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序；
[0060]
其中，所述各租赁网点的最大市场吸引力用租赁网点的边际利润函数来表征。
[0061]
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
[0062]
本发明提供的技术方案，在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点；基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类；在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序。本发明能够改善不同租赁网点的供需关系，同时最大化的满足用户的需求，并提高了电动汽车的利用率。
附图说明
[0063]
图1为本发明中一种共享电动汽车网络的调度方法流程图；
[0064]
图2为本发明实施例中l1类网点的利润曲线示意图；
[0065]
图3为本发明实施例中l1类网点的边际利润曲线示意图；
[0066]
图4为本发明实施例中l2类网点的利润曲线示意图；
[0067]
图5为本发明实施例中l2类网点的边际利润曲线示意图；
[0068]
图6为本发明实施例中l3类网点的利润曲线示意图；
[0069]
图7为本发明实施例中l3类网点的边际利润曲线示意图；
[0070]
图8为本发明实施例中l4类网点的利润曲线示意图；
[0071]
图9为本发明实施例中l4类网点的边际利润曲线示意图；
[0072]
图10为本发明实施例中l5类网点的利润曲线示意图；
[0073]
图11为本发明实施例中l5类网点的边际利润曲线示意图。
具体实施方式
[0074]
为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。
[0075]
实施例1：如图1所示，本发明提供了一种共享电动汽车网络的调度方法，包括：
[0076]
s1在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点；
[0077]
s2基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类；
[0078]
s3在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序。
[0079]
本发明提供的调度方法结合接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序，能够实现使共享电动汽车在租赁网络内各租赁网点间进行高效、有序、准确、动态的调度，提高电动汽车的利用率，最大化满足用户需求。
[0080]
本发明以网络效益为手段构建了共享电动汽车租赁网络利润模型；并通过分析共
享电动汽车网络单网点的扩展状态，具有高效准确归类各租赁网点，实现共享电动汽车租赁网点间高效动态的调度。
[0081]
s1在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点，该过程可包括：
[0082]
s101租赁环境的构建，包括：
[0083]
在租赁区域内设定多个租赁网点，并获取每个租赁网点的市场容量和电动汽车供给量；
[0084]
基于两两租赁网点之间的连接边构建网点连接边的集合；
[0085]
在所述租赁区域内，基于一个租赁网点增加一个单位的供给量对另一个租赁网点供给量的影响构建网络效应参数；
[0086]
基于所有租赁网点的网络效应参数生成所述租赁区域内租赁网络的外部效应矩阵。
[0087]
s102租赁网点的角色划分，包括：
[0088]
在构建的租赁环境中，获取各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量；
[0089]
将市场容量<电动汽车供给量的租赁网点，划分为供给方租赁网点；
[0090]
将市场容量>电动汽车供给量的租赁网点，划分为接收方租赁网点；
[0091]
本实施例中在进行s2基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类之前，可包括：
[0092]
步骤1：对充电网络租赁环境进行建模；
[0093]
步骤2：对充电网络利润收益进行建模；
[0094]
其中步骤1包括：对充电网络租赁环境进行建模；
[0095]
假设共享电动汽车租赁企业设立租赁网的区域内共有n个租赁网点，用 g＝(v,e)表示共享汽车租赁网络，其中，v＝{1,2,
…
,n}表示所有租赁网点组成的集合；e＝{l
ij
|i,j＝1,2,
…
,n；i≠j}表示任意网点连接边的集合，即为网点间满足车辆随借随还要求的网点集合。各租赁网点的市场容量为d
i
，i∈n， q＝(q1,q2,
…
q
n
)表示各个网点的可租赁车辆供给量。
[0096]
整个网络的外部效应采用外部效应系数矩阵α＝[α
ij
]
n
×
n
表示，α
ij
为网点间的网络效应参数，即网点i增加一个单位的供给量对网点j供给量的影响效应系数，其中α
ij
≠α
ji
、α
ij
∈[
‑
1,1]，α
ij
＝1表示网点i供给量增加一个单位对网点j具有完全正网络效应，α
ij
＝
‑
1表示网点i供给量增加一个单位对网点j 具有完全负网络效应。故租赁网络的外部效应矩阵表达式为：
[0097][0098]
由此可知存在网点连接的网络供给矩阵为租赁网络的总供给量为：
[0099][0100]
其中，e
n
×1为单位矩阵，q
i
为网点i的车辆租赁量，令q
ij
＝α
ij
q
i
，表示增加租赁网点i供给量导致的租赁网点j供给的增加或减少量。
[0101]
步骤2包括：对充电网络利润收益进行建模；
[0102]
步骤2
‑
1：用共享经济商业网络成本模型表征整个共享网络的总成本：
[0103][0104]
上式中，c0表示网点建设前期所需投入的固定成本，包括在线商业平台的建设费用、品牌广告费用等的摊销；各个网点的运维成本呈现非线性特征，β0、β1、β2为供需不平衡所引起的调度成本系数，表征租赁网点i随共享电动汽车单位供给量的增加而增加的运维成本，且β1、β2＞0；n为租赁网点总数；q
i
表示租赁网点i的共享电动汽车供给量。
[0105]
步骤2
‑
2：建立共享经济商业网络收益模型
[0106]
由于存在网络效益，租赁网络可提供的潜在服务将呈现出非线性的增长趋势，租赁网络价值可表示为：
[0107][0108]
式中，α0为共享用户从车辆共享中获得的固定价值；表示整体网络效应对网点价值的影响；表示网点i对其它网点影响的外部效应之和；为间接网络效应产生的价值，即消费者从其他租赁网点中得到的租车和还车的便捷价值，α0∈[0, ∞),α
i
∈[
‑
n, n]。
[0109]
基于式1可得商业网点i的收益函数为：
[0110][0111]
其中d
i
，q
i
分别为租赁网点i的共享商品需求量和供给量。
[0112]
基于式2可得整个共享经济商业网络的总收益：
[0113]
r＝∑r
i
ꢀꢀ
(3)
[0114]
步骤2
‑
3：
[0115]
综合共享经济商业网络的收益和成本模型，租赁网点利润可表示为：
[0116]
π
i
＝r
i
‑
c
i
ꢀꢀ
(4)
[0117]
其中，π
i
表示网点i产生的利润，分为供大于需、供小于需两种情况。
[0118]
租赁网络整体利润为各租赁网点利润之和，即π＝∑π
i
。
[0119]
在本实施例中s2基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类，包括：
[0120]
s21基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数计算所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势；
[0121]
s22基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类。
[0122]
在进行s21时需要基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数分析供共享电动汽车租赁网点扩展状态，该过程可包括：
[0123]
s211租赁网点可提供电动汽车数量大于该租赁网点需出租电动汽车数量
[0124]
即共享租赁网点i的商品供给大于需求时，该租赁网点收益由其需求量决定，此时其利润函数为：
[0125][0126]
对上式求导，可得网点i的边际利润函数：
[0127][0128]
基于上式可得供给大于需求网点i共享商品边际利润最大的最优供给量：
[0129][0130]
由i点的共享商品最优供给量可知，在网点商品供过于求的情况下，该网点的共享商品供给量不仅跟其需求量有关，还与该网点对其它网点影响的外部效应和相关，与共享网络间商品的调配成本β1、β2呈反比。
[0131]
针对供大于求的租赁网点，可将超出最优供给量qi的电动汽车调往其他网点。
[0132]
s212租赁网点可提供电动汽车数量小于该租赁网点需出租电动汽车数量
[0133]
若租赁网点i商品的供给小于需求，该租赁网点收益由其供给量决定，该类型网点的利润函数为：
[0134]
[0135][0136]
由于单网点市场需求有限，其利润不可能无限增长，而π
i
为连续函数，因此π
i
必然存在最优解q
max
。
[0137]
对式7求导，可得商业网点i的边际利润函数：
[0138][0139]
根据式8可知，单网点边际利润在不同条件下利润发展情况存在差异，其租赁网点利润特征判定系数表示为：
[0140][0141]
当δ＞0时，网点边际利润函数存在正负交替差异；
[0142]
当δ＜0时，网点边际利润函数非负即正；
[0143]
当δ＝0时，网点边际利润函数存在一个零边际利润点。
[0144]
由上述公式可知，在网络扩张中，当时，即正网络效应处于主导地位时，网点i边际利润曲线呈现出一种先递减再递增的趋势；当时，即负网络效应处于主导地位时，边际利润曲线呈现出一种先递增再递减的趋势。另外，网点利润特征判定系数δ的大小将影响网点利润发展情况。
[0145]
本实施例中s22基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类，包括：
[0146]
将具有相同网络效应和发展趋势特征的网点聚集为一类，根据网络效应及发展趋势判定值δ
i
，i＝1,2,...,n，划分为五个网点类型，网点的聚类指标维度用f1(x
i
)，f2(x
i
)表示，即：
[0147][0148][0149]
式中：x
i
代表租赁网点具体位置，由经纬度坐标表征；
‑
a
·
b2与
‑
a
·
b3归为一类。
[0150]
其中，l1，l2类网点为枢纽网点，其与共享网络中的其他网点交互性比较大，伴随整个共享租赁网络的扩张，其网点规模也应随之扩大，此类网点常为商业中心或重要商务区等；l3类网点为待培育网点，表现为具有潜在的市场需求，但其利润情况与共享租赁网络的发展关联较大；l4，l5类网点一般为居民小区，将共享汽车网点类型的聚类信息汇总为表
1：
[0151]
表1共享汽车网点类型汇总
[0152][0153]
本实施例中s3在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序，包括：
[0154]
基于供给方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量计算所述供给方租赁网点的最优供给量；
[0155]
将所述供给方租赁网点中超出最优供给量的电动汽车调往接收方租赁网点；
[0156]
对各聚类结果调入电动汽车的效益进行分析，选择效益大于期望值得聚类结果；
[0157]
在选择的聚类结果中，根据接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定接收方各租赁网点的优先级；
[0158]
基于所述接收方各租赁网点的优先级确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序；
[0159]
其中，所述各租赁网点的最大市场吸引力用租赁网点的边际利润函数来表征。
[0160]
在调度的过程需要将供大于求的网点中超出最优供给量的电动汽车调往供小于求的网点，由于在调度过程中存在多个供大于求的网点以及多个供小于求的网点，以调度成本最优制定调度方案。
[0161]
在各聚类结果中，根据各网点的边际利润函数来表征该网点的最大市场吸引力，并基于各网点的最大市场吸引力确定接收方中各供小于求的网点接受调度的优先级。
[0162]
作为只可选实施例，通过利润曲线可知，向l4类l5类网点调度电动汽车并不能增加利润，即对各聚类结果调入电动汽车的效益进行分析，选择效益大于期望值的聚类结果，因此在调度过程中可以剔除对l4类l5类网点的调度，然后在其余各聚类结果中根据各网点的边际利润函数来表征该网点的最大市场吸引力，并基于各网点的最大市场吸引力确定接受方中各供小于求的网点接受调度的优先级。
[0163]
用light(x
i
)代表网点i的最大市场吸引力i
0i
，本实施例中用公式(8)计算网点i的边际利润函数来表征网点的最大市场吸引力：
[0164][0165]
接收方中各网点对应的最大市场吸引力越大，该网点的优先级越高。
[0166]
考虑到供小于求的不同网点对市场的争夺现象，需要进一步确定优先将哪个供大于求的网点的电动汽车调往不同优先级的供小于求的网点才能使效益最优，本发明提出了根据接收方中各网点对供给方中各网点的相对吸引度确定供给方向接收方供给电动汽车的顺序，该过程具体包括：
[0167]
首先，将所有供小于求的网点记作集合a，并将所有供大于求的网点记作集合b，选取集合a中的每个网点按下式分别计算与集合b中所有网点间的相对吸引度：
[0168][0169]
式中：y(x
ij
)代表网点i在网点j所在位置处的亮度，即网点i对网点j所处市场的相对吸引度，相对吸引度越大网点j的优先级越高；i属于集合a中同一优先级的网点，j属于集合b，r
ij
—网点x
i
与x
j
之间的空间距离，γ—为网点之间的挤出效应系数。
[0170]
根据接收方网点对供给方网点的相对吸引度，得到每个接收方网点下各供给方网点的供给顺序。
[0171]
当一个供给方网点在调度过程中遇到两个优先级相同的接收方网点时，进行下列判断：
[0172]
若f1(x
i
)f2(x
i
)＝f1(x
m
)f2(x
m
)，且y(x
ij
)＜y(x
mj
)，其中i和m同时属于同一子集合a1、a2或a3，j属于集合b，则j网点的共享汽车向i网点调度的效益优于向m网点调度的效益。
[0173]
本实施例提供的调度方法可以应用于研究共享汽车分时租赁商业模式及电动汽车与电动互动，不仅为当前电动汽车推广过程提供途径，也为未来电动汽车高效运营的提供支撑。
[0174]
实施例2：基于同一发明构思，本发明还提供了一种共享电动汽车网络的调度系统，包括：
[0175]
划分模块，用于在预先构建的租赁环境中，基于各租赁网点的市场容量和电动汽车供给量的关系将各租赁网点划分为供给方租赁网点和接收方租赁网点；
[0176]
聚类模块，用于基于所述接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量对所述接收方租赁网点进行聚类；
[0177]
调度模块，用于在聚类结果中，基于接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定供
给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序。
[0178]
本实施例中，所述聚类模块包括：
[0179]
计算单元，用于基于接收方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量利用利润函数计算所述接收方租赁网点的网络效应和发展趋势；
[0180]
聚类单元，用于基于接收方各租赁网点的网络效应和发展趋势进行聚类。
[0181]
本实施例中，所述调度模块，具体用于：
[0182]
基于供给方租赁网点的市场容量和电动汽车供给量计算所述供给方租赁网点的最优供给量；
[0183]
将所述供给方租赁网点中超出最优供给量的电动汽车调往接收方租赁网点；
[0184]
对各聚类结果调入电动汽车的效益进行分析，选择效益大于期望值得聚类结果；
[0185]
在选择的聚类结果中，根据接收方各租赁网点的最大市场吸引力确定接收方各租赁网点的优先级；
[0186]
基于所述接收方各租赁网点的优先级确定供给方租赁网点向接收方租赁网点的调度顺序；
[0187]
其中，所述各租赁网点的最大市场吸引力用租赁网点的边际利润函数来表征。
[0188]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0189]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0190]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0191]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0192]
以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。