用于智慧城市的大数据城市管理方法与流程

1.本发明涉及大数据和智慧城市领域，尤其涉及一种用于智慧城市的大数据城市管理方法。


背景技术：

2.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
3.垃圾是人类日常生活和生产中产生的固体废弃物，由于排出量大，成分复杂多样，且具有污染性、资源性和社会性，需要无害化、资源化、减量化和社会化处理，如不能妥善处理，就会污染环境，影响环境卫生，浪费资源，破坏生产生活安全，破坏社会和谐，垃圾处理就是要把垃圾迅速清除，并进行无害化处理，最后加以合理的利用。
4.随着城市水平的提高，垃圾的出现也越来越多，垃圾如何正确的科学管理一直是一个待解决的问题，如果不能及时对垃圾进行处理垃圾会对周围环境造成了影响。因此，如何根据垃圾清理人员的数量和垃圾处理任务量进行分析以在充分利用人力的情况下能更加迅速的清理垃圾是急待解决的问题。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明提供了一种用于智慧城市的大数据城市管理方法，其包括：基于垃圾处理任务的第一维特征、第二维特征和第三维特征将垃圾处理任务转化为任务特征矩阵，并基于所述任务特征矩阵将所述垃圾处理任务转化为四元组；所述四元组包括类型子元、逻辑子元、度量子元和映射子元；
6.基于所述类型子元、逻辑子元、度量子元和映射子元将垃圾处理任务分解为若干个垃圾处理流程，并获取每个垃圾处理流程的第一任务时间、第二任务时间、顺序标识和类型标识，然后根据所述顺序标识将所有的垃圾处理流程排序得到标准流程序列；
7.从数据库获取所有用户的类型标识，并将类型标识相同的用户作为一个用户组生成若干个用户组，然后提取所有用户组的特征生成用户特征矩阵；
8.遍历标准流程序列中所有的垃圾处理流程，并将正在遍历的垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程，标准流程序列中除第一垃圾处理流程外的其他垃圾处理流程作为第二垃圾处理流程；
9.将第一垃圾处理流程的第一任务时间与每个第二垃圾处理流程的第一任务时间进行比较，并将第一任务时间比第一垃圾处理流程的第一任务时间早的第二垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程的先行流程，然后将所述第一垃圾处理流程的所有先行流程按照第一任务时间进行排序以得到所述第一垃圾处理流程的先行流程序列；
10.将所述第一垃圾处理流程的下一个垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程，重复以
上步骤，直到将遍历完成标准流程序列中所有的垃圾处理流程从而得到标准流程序列中每个垃圾处理流程的先行流程序列；
11.根据标准流程序列、用户特征矩阵和每个垃圾处理流程的先行流程序列生成每个垃圾处理流程的流程描述模型，并基于所有垃圾处理流程的流程描述模型建立任务描述模型；
12.根据任务描述模型、每个垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间得到任务规划矩阵，并基于任务规划矩阵和每个垃圾处理流程的第一任务时间与第二任务时间生成垃圾处理方案。
13.根据一个优选实施方式，所述第一维特征为垃圾处理任务维度特征；所述第二维特征为垃圾处理任务的时间维度特征；第三维特征为垃圾处理任务的地域维度特征；所述类型子元为垃圾处理任务的各流程的类型集合；所述逻辑子元为执行垃圾处理任务的逻辑结构；所述度量子元为度量垃圾处理任务的属性的集合；所述映射子元为类型子元到度量子元的映射集合。
14.根据一个优选实施方式，基于任务规划矩阵和每个垃圾处理流程的第一任务时间与第二任务时间生成垃圾处理方案包括：
15.基于垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间建立任务优化函数；
16.基于垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间建立的第一优化函数和第二优化函数；
17.基于任务优化函数、任务规划矩阵、第一优化函数和第二优化函数得到垃圾处理方案；
18.所述第一优化函数用于约束在执行当前的垃圾处理流程时已经完成当前的垃圾处理流程的先行流程序列中的所有垃圾处理流程；所述第二优化函数用于约束同一时刻同一个用户只能执行一个垃圾处理流程。
19.根据一个优选实施方式，所述任务优化函数为：
20.minr＝max(gi ti)
21.其中，gi为第i个垃圾处理流程的第一任务时间，ti为第i个垃圾处理流程的第二任务时间，minr为完成整个垃圾处理任务的最小时间，max(gi ti)为完成第i个垃圾处理流程的最大时间。
22.根据一个优选实施方式，所述第一优化函数为：
[0023][0024]
其中，为第k个垃圾处理流程的第一任务时间，为第k个垃圾处理流程的第二任务时间，为第k个垃圾处理流程的先行流程序列中垃圾处理流程完成时间的最大值。
[0025]
根据一个优选实施方式，所述第二优化函数为：
[0026][0027]
其中，为第u个用户执行第k个垃圾处理流程的第一任务时间，为第u个用户执行第l个垃圾处理流程的第一任务时间，为执行第l个垃圾处理流程的第二
任务时间。
[0028]
根据一个优选实施方式，根据任务规划矩阵获取每个用户与每个垃圾处理流程的任务兼容度，并基于所述任务兼容度计算每个垃圾处理流程的任务状态量和每个用户的工作状态量；所述任务规划矩阵中的元素表示垃圾处理流程与用户的任务兼容度；
[0029]
所述任务兼容度表征用户与其分配的相应的垃圾处理流程的兼容程度；在任务兼容度为一时表示相应用户正在执行相应垃圾处理流程，在任务兼容度为零时表示相应用户没有执行相应垃圾处理流程；
[0030]
所述任务状态量表征垃圾处理流程的任务状态，在任务状态量为一时表示该垃圾处理流程正在被执行，在任务状态量为零时表示该垃圾处理流程还没有被执行或者已经执行完毕；
[0031]
所述工作状态量表征用户的工作状态，在工作状态量为一时表示该用户正在执行垃圾处理流程，在工作状态量为零时表示该用户处于空闲状态；
[0032]
分别基于所述每个垃圾处理流程的任务状态量和每个用户的工作状态量获取每个垃圾处理流程的任务状态和每个用户的工作状态。
[0033]
根据一个优选实施方式，根据任务描述模型、每个垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间得到任务规划矩阵包括：
[0034]
基于所述任务描述模型建立第一流程约束、第二流程约束和第三流程约束，并基于所述第一流程约束、第二流程约束、第三流程约束和每个垃圾处理流程的第一任务时间、第二任务时间得到任务规划矩阵；
[0035]
所述第一流程约束用于约束完成每个垃圾处理流程的第二任务时间为固定不变的；所述第二流程约束用于约束每个垃圾处理流程的第二任务时间包括任务执行时间和任务通知时间；所述第三流程约束用于约束用户只能执行与该用户的类型标识相同的垃圾处理流程。
[0036]
根据一个优选实施方式，所述第一任务时间为开始执行该垃圾处理流程的时间点；所述第二任务时间为完成该垃圾处理流程所需要的时间长度。所述标准流程序列包括若干个按照顺序标识进行排序的垃圾处理流程；所述顺序标识用于标识执行垃圾处理流程的先后顺序；所述类型标识用于标识垃圾处理流程的类型。所述用户组包括若干个类型标识相同的用户；所述用户为执行垃圾处理流程的环保人员。第二任务时间包括任务通知时间和任务执行时间，任务通知时间为用户在完成垃圾处理流程后通知相应用户执行接下来的垃圾处理流程的时间，任务执行时间为完成该垃圾处理流程的时间。所述标准流程序列包括若干个按照垃圾处理顺序进行排序的垃圾处理流程。所述垃圾处理流程的先行流程序列包括若干个按照第一任务时间进行排序的先行流程，先行流程为在执行相应垃圾处理流程之前执行的垃圾处理流程。
[0037]
本发明具有以下有益效果：本发明通过对垃圾处理任务进行分解以得到具有时间先后顺序的标准流程序列，并根据用户的类型标识和标准流程序列得到垃圾处理方案以达到以最少的用户数量最快的完成垃圾处理任务的目的，提升垃圾处理的效率，减少由于任务安排不科学导致的人力物力资源浪费。
附图说明
[0038]
图1为一示例性实施例提供的用于智慧城市的大数据城市管理方法的流程图。
具体实施方式
[0039]
下面结合附图对本发明实施方式作进一步描述。以下实施实例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0040]
参见图1，在一个实施例中，用于智慧城市的大数据城市管理方法可以包括：
[0041]
s1、基于垃圾处理任务的第一维特征、第二维特征和第三维特征将垃圾处理任务转化为任务特征矩阵，并基于所述任务特征矩阵将所述垃圾处理任务转化为四元组。
[0042]
四元组包括类型子元、逻辑子元、度量子元和映射子元。所述第一维特征为垃圾处理任务维度特征；所述第二维特征为垃圾处理任务的时间维度特征；第三维特征为垃圾处理任务的地域维度特征；所述类型子元为垃圾处理任务的各流程的类型集合；所述逻辑子元为执行垃圾处理任务的逻辑结构；所述度量子元为度量垃圾处理任务的属性的集合；所述映射子元为类型子元到度量子元的映射集合。
[0043]
s2、基于所述类型子元、逻辑子元、度量子元和映射子元将垃圾处理任务分解为若干个垃圾处理流程，并获取每个垃圾处理流程的第一任务时间、第二任务时间、顺序标识和类型标识，然后根据所述顺序标识将所有的垃圾处理流程排序得到标准流程序列。
[0044]
在一个实施例中，标准流程序列包括若干个按照垃圾处理顺序进行排序的垃圾处理流程。所述垃圾处理流程的先行流程序列包括若干个按照第一任务时间进行排序的先行流程，先行流程为在执行相应垃圾处理流程之前执行的垃圾处理流程。
[0045]
在一个实施例中，所述第一任务时间为开始执行该垃圾处理流程的时间点；所述第二任务时间为完成该垃圾处理流程所需要的时间长度。所述顺序标识用于标识执行垃圾处理流程的先后顺序；所述类型标识用于标识垃圾处理流程的类型。
[0046]
第二任务时间包括任务通知时间和任务执行时间，任务通知时间为用户在完成垃圾处理流程后通知相应用户执行接下来的垃圾处理流程的时间，任务执行时间为完成该垃圾处理流程的时间。
[0047]
s3、从数据库获取所有用户的类型标识，并将类型标识相同的用户作为一个用户组以生成若干个用户组，然后提取所有用户组的特征生成用户特征矩阵。
[0048]
用户组包括若干个类型标识相同的用户，用户为执行垃圾处理流程的环保人员。每个用户对应唯一的类型标识，即，每个用户只执行同一个类型的类型标识，每个类型标识对应若干个用户。每个用户组对应一个类型标识，即，每个用户组为包括所有执行相同类型标识的所有用户。
[0049]
用户特征矩阵中的每个元素代表一个用户，用户特征矩阵中的每一列对应类型标识相同的用户。
[0050]
s4、遍历标准流程序列中所有的垃圾处理流程，并将正在遍历的垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程，标准流程序列中除第一垃圾处理流程外的其他垃圾处理流程作为第二垃圾处理流程。将第一垃圾处理流程的第一任务时间与每个第二垃圾处理流程的第一任务时间进行比较，并将第一任务时间比第一垃圾处理流程的第一任务时间早的第二垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程的先行流程，然后将所述第一垃圾处理流程的所有先行流程
按照第一任务时间进行排序以得到所述第一垃圾处理流程的先行流程序列。将所述第一垃圾处理流程的下一个垃圾处理流程作为第一垃圾处理流程，重复以上步骤，直到将遍历完成标准流程序列中所有的垃圾处理流程从而得到标准流程序列中每个垃圾处理流程的先行流程序列。
[0051]
s5、根据标准流程序列、用户特征矩阵和每个垃圾处理流程的先行流程序列生成每个垃圾处理流程的流程描述模型，并基于所有垃圾处理流程的流程描述模型建立任务描述模型。
[0052]
流程描述模型用于描述垃圾处理流程，其包括该垃圾处理流程的先行流程序列、该垃圾处理流程的执行顺序和该垃圾处理流程的类型标识。
[0053]
s6、根据任务描述模型、每个垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间得到任务规划矩阵，并基于任务规划矩阵和每个垃圾处理流程的第一任务时间与第二任务时间生成垃圾处理方案。
[0054]
在一个实施例中，根据任务描述模型、每个垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间得到任务规划矩阵包括：
[0055]
基于所述任务描述模型建立第一流程约束、第二流程约束和第三流程约束，并基于所述第一流程约束、第二流程约束、第三流程约束和每个垃圾处理流程的第一任务时间、第二任务时间得到任务规划矩阵；
[0056]
所述第一流程约束用于约束完成每个垃圾处理流程的第二任务时间为固定不变的；所述第二流程约束用于约束每个垃圾处理流程的第二任务时间包括任务执行时间和任务通知时间；所述第三流程约束用于约束用户只能执行与该用户的类型标识相同的垃圾处理流程。
[0057]
在一个实施例中，基于任务规划矩阵和每个垃圾处理流程的第一任务时间与第二任务时间生成垃圾处理方案包括：
[0058]
基于垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间建立任务优化函数；
[0059]
基于垃圾处理流程的第一任务时间和第二任务时间建立的第一优化函数和第二优化函数；
[0060]
基于任务优化函数、任务规划矩阵、第一优化函数和第二优化函数得到垃圾处理方案，垃圾处理方案包括所有垃圾处理流程的执行时间、执行顺序和执行每个垃圾处理任务的用户；
[0061]
所述第一优化函数用于约束在执行当前的垃圾处理流程时已经完成当前的垃圾处理流程的先行流程序列中的所有垃圾处理流程；所述第二优化函数用于约束同一时刻同一个用户只能执行一个垃圾处理流程。
[0062]
在一个实施例中，所述任务优化函数为：
[0063]
minr＝max(gi ti)
[0064]
其中，gi为第i个垃圾处理流程的第一任务时间，ti为第i个垃圾处理流程的第二任务时间，minr为完成整个垃圾处理任务的最小时间，max(gi ti)为完成第i个垃圾处理流程的最大时间。
[0065]
在一个实施例中，所述第一优化函数为：
[0066]
[0067]
其中，为第k个垃圾处理流程的第一任务时间，为第k个垃圾处理流程的第二任务时间，为第k个垃圾处理流程的先行流程序列中垃圾处理流程完成时间的最大值。
[0068]
在一个实施例中，所述第二优化函数为：
[0069][0070]
其中，为第u个用户执行第k个垃圾处理流程的第一任务时间，为第u个用户执行第l个垃圾处理流程的第一任务时间，为执行第l个垃圾处理流程的第二任务时间。
[0071]
在一个是实施例中，根据任务规划矩阵获取每个用户与每个垃圾处理流程的任务兼容度，并基于所述任务兼容度计算每个垃圾处理流程的任务状态量和每个用户的工作状态量；所述任务规划矩阵中的元素表示垃圾处理流程与用户的任务兼容度；
[0072]
所述任务兼容度表征用户与其分配的相应的垃圾处理流程的兼容程度；在任务兼容度为一时表示相应用户正在执行相应垃圾处理流程，在任务兼容度为零时表示相应用户没有执行相应垃圾处理流程；
[0073]
所述任务状态量表征垃圾处理流程的任务状态，在任务状态量为一时表示该垃圾处理流程正在被执行，在任务状态量为零时表示该垃圾处理流程还没有被执行或者已经执行完毕；
[0074]
所述工作状态量表征用户的工作状态，在工作状态量为一时表示该用户正在执行垃圾处理流程，在工作状态量为零时表示该用户处于空闲状态；
[0075]
分别基于所述每个垃圾处理流程的任务状态量和每个用户的工作状态量获取每个垃圾处理流程的任务状态和每个用户的工作状态。
[0076]
本发明通过对垃圾处理任务进行分解以得到具有时间先后顺序的标准流程序列，并根据用户的类型标识和标准流程序列得到垃圾处理方案以达到以最少的用户数量最快的完成垃圾处理任务的目的，提升垃圾处理的效率，减少由于任务安排不科学导致的人力物力资源浪费。
[0077]
本文可以在软件硬件元件或程序模块的一般上下文中描述各种技术。一般地，这些模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元素、组件、数据结构等。本文所使用的术语“模块”，“功能”和“组件”一般表示软件、固件、硬件或其组合。本文描述的技术的特征是与平台无关的，意味着这些技术可以在具有各种处理器的各种计算平台上实现。
[0078]
所描述的模块和技术的实现可以存储在某种形式的计算机可读介质上或者跨某种形式的计算机可读介质传输。计算机可读介质可以包括可由计算设备访问的各种介质。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括“计算机可读存储介质”和“计算机可读信号介质”。
[0079]
应当理解，为清楚起见，参考不同的功能模块对本发明的实施例进行了描述。然而，在不偏离本发明的情况下，每个功能模块的功能性可以被实施在单个模块中、实施在多个模块中或作为其它功能模块的一部分被实施。例如，被说明成由单个模块执行的功能性
可以由多个不同的模块来执行。因此，对特定功能模块的参考仅被视为对用于提供所描述的功能性的适当模块的参考，而不是表明严格的逻辑或物理结构或组织。因此，本发明可以被实施在单个模块中，或者可以在物理上和功能上被分布在不同的模块和电路之间。
[0080]
需要理解的是，尽管第一、第二、第三等术语在本文中可以用来描述各种设备、元件、部件或元素，但是这些设备、元件、部件或元素不应当由这些术语限制。这些术语仅用来将一个设备、元件、部件或元素与另一个设备、元件、部件或元素相区分。
[0081]
尽管已经结合一些实施例描述了本发明，但是其不旨在被限于在本文中所阐述的特定形式。相反，本发明的范围仅由所附权利要求来限制。附加地，尽管单独的特征可以被包括在不同的权利要求中，但是这些可以可能地被有利地组合，并且包括在不同权利要求中不暗示特征的组合不是可行的。特征在权利要求中的次序不暗示特征必须以其工作的任何特定次序。此外，在权利要求中，词“包括”不排除其它元件，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。
[0082]
以上所述内容仅是本发明的一个实例的实施方式，主要用于帮助解释说明内容，并不能以此限制发明权益，该技术领域的任何人员都可以在不脱离本发明技术原理的基础上，对本发明做出若干改进及应用场景拓展，但这些变化和改进都应视为本发明的保护范围。