自动化车辆的调度方法、装置、电子设备和可读介质与流程

1.本公开涉及资源调度技术领域，具体而言，涉及一种自动化车辆的调度方法、装置、电子设备和可读介质。


背景技术：

2.目前，电子商务公司(如京东、亚马逊)经常使用agv(automated guided vehicle，自动导航驾驶)小车建立无人仓来进行生产，这种自动化车辆的动能来源是电池，电池需要及时充电才能补充电能。
3.在相关技术中，由于自动化车辆的数量及充电桩资源数量有限，在调度agv充电时，系统的运营效率会不可避免的降低。
4.但是，由于仓库生产的目标导向，导致满足每个生成波次下的自动化车辆的数量都超出了需求，自动化车辆只要在仓库的场地内工作，就会带来电量的消耗，这样由于不合理的调度排班，就会导致电量的白白浪费，也导致了充电频次过高。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的目的在于提供一种自动化车辆的调度方法、装置、电子设备和可读介质，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的自动化车辆调度不合理的问题。
7.根据本公开实施例的第一方面，提供一种自动化车辆的调度方法，包括：确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录；根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件；根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量；根据所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量对所述自动化车辆进行调度处理，所述调度处理包括控制所述自动化车辆进行充电，或控制所述自动化车辆进行运输工作，或控制所述自动化车辆空闲。
8.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件包括：确定所述状态记录中包括的第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录；确定第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录的数量和为一个定值，并记作第一约束条件，所述第一约束条件的表达式包括：x
it
y
it
z
it
＝1，其中，所述x
it
表示充电状态记录的自动化车辆的数量，所述y
it
表示工作状态记录的自动化车辆的数量，所述z
it
表示空闲状态记录的自动化车辆的数量。
9.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：确定所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t-1
；确定所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量，
并记作n
t
；确定所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t
，所述l
t
≥0；根据所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量和所述工作状态记录的自动化车辆的数量构建第二约束条件，所述第二约束条件的表达式包括：l
t
＝l
t-1
n
t-∑iy
it
。
10.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：确定对所述自动化车辆进行充电的充电桩总数，并记作s；根据所述充电状态记录的自动化车辆的数量与所述充电桩总数之间的大小关系构建第三约束条件，所述第三约束条件的表达式包括：∑ix
it
≤s。
11.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作q
it
，所述q
it
≥0；确定所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作q
it-1
；确定所述第t个运输时段的充电电量，并将所述充电电量记作r
it
；确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量，并将所述充电电量记作y
it
×wit
，所述表征在第t个运输时段第i个自动化车辆工作消耗的电量w
it
；根据所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t个运输时段的充电电量和所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量构建第四约束条件，所述第四约束条件包括：q
it
＝q
it-1
r
it-y
it
×wit
。
12.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：确定所述第t个运输时段自动化车辆的充电量与时间之间的对应关系；确定所述自动化车辆的电量上限，记作q；根据所述对应关系、所述自动化车辆的电量上限、所述第t个运输时段第i个自动化车辆的充电电量和所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量构建第五约束条件，所述第五约束条件包括：0≤r
it
≤q-q
it-1
。
13.在本公开的一种示例性实施例中，根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量包括：在所述模型约束条件下，采用monte carlo算法对每个运输时段内短缺自动化车辆的数量进行多次采样计算；根据所述采样计算的结果确定所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量的最小值。
14.根据本公开实施例的第二方面，提供一种自动化车辆的调度装置，包括：确定模块，用于确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录；构建模块，用于根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件；求解模块，用于根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量；调度模块，用于根据所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量对所述自动化车辆进行调度处理，所述调度处理包括控制所述自动化车辆进行充电，或控制所述自动化车辆进行运输工作，或控制所述自动化车辆空闲。
15.根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及耦合到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上述任意一项所述的方法。
16.根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序
被处理器执行时实现如上述任意一项所述的自动化车辆的调度方法。
17.本公开实施例，通过确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录，并构建约束条件，基于约束条件对自动化车辆的优化模型进行求解，以确定每个运输时段内短缺自动化车辆的最小数量，以及优化确定的调度方案，使库内自动化车辆的调度方案更为优化，不仅降低了充电量，而且减少了充电频次。
18.进一步地，本公开的优化模型还拟合了充电电量与时间的对应关系，而不是简单地将充电电量线性化，提高了优化模型的准确性和可靠性，进而提高了自动化车辆的剩余电量判断的可靠性和准确性，进一步地提升了自动化车辆调度的可靠性和及时性。
19.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
20.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
21.图1示出了本公开的一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
22.图2示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
23.图3示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
24.图4示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
25.图5示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
26.图6示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
27.图7示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
28.图8示出了本公开的另一个示例性实施例中的自动化车辆的调度方法的流程图；
29.图9示出了本公开示例性实施例中一种自动化车辆的调度装置的方框图；
30.图10示出了本公开示例性实施例中一种电子设备的方框图。
具体实施方式
31.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
32.此外，附图仅为本公开的示意性图解，图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个
硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
33.下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。
34.图1是本公开示例性实施例中自动化车辆的调度方法的流程图。
35.参考图1，自动化车辆的调度方法可以包括：
36.步骤s102，确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录。
37.在本公开的一种示例性实施例中，状态记录包括指定编号的自动化车辆在各种状态下的记录。
38.在本公开的一种示例性实施例中，若第i个自动化车辆处于充电状态，则第i个自动化车辆的充电状态记录为1，若第i个自动化车辆处于非充电状态，则第i个自动化车辆的充电状态记录为0。
39.在本公开的一种示例性实施例中，若第i个自动化车辆处于工作状态，则第i个自动化车辆的工作状态记录为1，若第i个自动化车辆处于非工作状态，则第i个自动化车辆的工作状态记录为0。
40.在本公开的一种示例性实施例中，若第i个自动化车辆处于空闲状态，则第i个自动化车辆的空闲状态记录为1，若第i个自动化车辆处于非空闲状态，则第i个自动化车辆的空闲状态记录为0。
41.在本公开的一种示例性实施例中，电量使用记录包括自动化车辆的电量随时间变化的记录。
42.在本公开的一种示例性实施例中，数量记录包括自动化车辆在各种状态下的数量的记录。
43.在本公开的一种示例性实施例中，电池衰减记录包括自动化车辆的电池的满电量随时间变化的记录。
44.步骤s104，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件。
45.在本公开的一种示例性实施例中，通过所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件，基于模型约束条件来优化自动化车辆的调度模型。
46.步骤s106，根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量。
47.在本公开的一种示例性实施例中，运输时段包括库内的每个波次时段，自动化车辆的调度方案也是在波次时段内执行的。
48.步骤s108，根据所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量对所述自动化车辆进行调度处理，所述调度处理包括控制所述自动化车辆进行充电，或控制所述自动化车辆进行运输工作，或控制所述自动化车辆空闲。
49.本公开实施例，通过确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录，并构建约束条件，基于约束条件对自动化车辆的优化模型进行求解，以确定每个运输时段内短缺自动化车辆的最小数量，以及优化确定的调度方案，使库内自动化车辆的调度方案更为优化，不仅降低了充电量，而且减少了充电频次。
50.在本公开的一种示例性实施例中，自动化车辆可以是用于运输的agv小车或自动驾驶汽车，但不限于此。
51.下面结合图2至图8，对自动化车辆的调度方法的各步骤进行详细说明。
52.如图2所示，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件包括：
53.步骤s202，确定所述状态记录中包括的第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录。
54.步骤s204，确定第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录的数量和为一个定值，并记作第一约束条件，所述第一约束条件的表达式包括：
55.x
it
y
it
z
it
＝1，
56.其中，所述x
it
表示充电状态记录的自动化车辆的数量，所述y
it
表示工作状态记录的自动化车辆的数量，所述z
it
表示空闲状态记录的自动化车辆的数量。
57.在本公开的一种示例性实施例中，通过第一约束条件来约束自动化车辆在各个状态下的数量，作为求解每个运输时段所需自动化车辆的数量的一个条件。
58.如图3所示，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：
59.步骤s302，确定所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t-1
。
60.步骤s304，确定所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量，并记作n
t
。
61.步骤s306，确定所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t
，所述l
t
≥0。
62.步骤s308，根据所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量和所述工作状态记录的自动化车辆的数量构建第二约束条件，所述第二约束条件的表达式包括：l
t
＝l
t-1
n
t-∑iy
it
。
63.在本公开的一种示例性实施例中，通过所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量和所述工作状态记录的自动化车辆的数量构建第二约束条件，
64.如图4所示，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：
65.步骤s402，确定对所述自动化车辆进行充电的充电桩总数，并记作s。
66.步骤s404，根据所述充电状态记录的自动化车辆的数量与所述充电桩总数之间的大小关系构建第三约束条件，所述第三约束条件的表达式包括：∑ix
it
≤s。
67.在本公开的一种示例性实施例中，通过所述充电状态记录的自动化车辆的数量与所述充电桩总数之间的大小关系构建第三约束条件，限定了可调度的自动化车辆的最大值。
68.如图5所示，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：
69.步骤s502，确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作qit
，所述q
it
≥0。
70.步骤s504，确定所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作q
it-1
。
71.步骤s506，确定所述第t个运输时段的充电电量，并将所述充电电量记作r
it
。
72.步骤s508，确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量，并将所述充电电量记作y
it
×wit
，所述表征在第t个运输时段第i个自动化车辆工作消耗的电量w
it
。
73.步骤s510，根据所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t个运输时段的充电电量和所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量构建第四约束条件，所述第四约束条件包括：q
it
＝q
it-1
r
it-y
it
×wit
。
74.在本公开的一种示例性实施例中，通过所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t个运输时段的充电电量和所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量构建第四约束条件，不仅确定了自动化车辆在每个运输时段的电量使用特征，也确定了自动化车辆在每个运输时段的充电特征，基于电量使用和充电的第四约束条件来确定自动化车辆的充电需求。
75.如图6所示，根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件还包括：
76.步骤s602，确定所述第t个运输时段自动化车辆的充电量与时间之间的对应关系。
77.步骤s604，确定所述自动化车辆的电量上限，记作q。
78.步骤s606，根据所述对应关系、所述自动化车辆的电量上限、所述第t个运输时段第i个自动化车辆的充电电量和所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量构建第五约束条件，所述第五约束条件包括：0≤r
it
≤q-q
it-1
。
79.在本公开的一种示例性实施例中，通过确定所述第t个运输时段自动化车辆的充电量与时间之间的对应关系，并不简单地将自动化车辆的充电电量与时间之间的关系确定为线性关系，通过拟合充电量与时间之间的对应关系，来更准确地确定每个自动化车辆的充电特征，充电特征可包括充电电量、充电时长和充电频次等，但不限于此。
80.如图7所示，根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量包括：
81.步骤s702，在所述模型约束条件下，采用monte carlo算法对每个运输时段内短缺自动化车辆的数量进行多次采样计算。
82.步骤s704，根据所述采样计算的结果确定所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量的最小值。
83.在本公开的一种示例性实施例中，monte-carlo算法泛指一类算法，在这些算法中，要求解的问题是某随机事件的概率或某随机变量的期望，这时，通过“实验”方法，用频率代替概率或得到随机变量的某些数字特征，以此作为问题的解。
84.对应于上述方法实施例，本公开还提供一种自动化车辆的调度装置，可以用于执行上述方法实施例。
85.如图8所示，本公开示例性实施例中一种自动化车辆的调度方法适用于agv小车
时，包括以下步骤：
86.步骤s802，观察库内的业务现状。
87.在本公开的一种示例性实施例中，通过观察库内的业务现状，来确定库内的运输时段是否为忙时，若为忙时，则启动agv小车的调度方案，若为闲时，则可以不启动agv小车的调度方案，以降低调度成本。
88.步骤s804，确定agv小车的优化目标。
89.在本公开的一种示例性实施例中，agv小车的优化目标的表达式包括：minimize(∑
t
l
t
μ∑
i，tyit
)，其中，μ＞0，μ表示为充电次数总和的权重，可以设置其为0.001，使目标函数的优化结果聚焦在短缺的agv小车的数量上。
90.步骤s806，设置构建模型所需的变量及参数。
91.在本公开的一种示例性实施例中，除了μ，构建模型所需的变量和参数还包括：
92.(1)i∈{1，...，n}：agv小车下标，上限为n；
93.(2)t∈{1，...，t}：时期下标，上线为t；
94.(3)q：agv小车电量上限；
95.(4)s：充电桩数量，为固定值；
96.(5)i：时段时长，为固定值；
97.(6)n
t
：第t个时段需要工作的agv小车数量；
98.(7)w
it
～u(li，ui)：在第t个时期，第i个agv小车参与工作消耗的电量服从参数为li，ui的均匀分布；
99.(8)c：agv小车单位时间的充电值(充电速率)；
100.(9)x
it
∈{0，1}：在第t个时期，第i个agv小车是否充电，1为充电，0为不充电；
101.(10)y
it
∈{0，1}：在第t个时期，第i个agv小车是否工作，1为工作，0为不工作；
102.(11)z
it
∈{0，1}：在第t个时期，第i个agv小车是否空闲，1为空闲，0为不空闲；
103.(12)q
it
≥0：在第t个时期，第i个agv小车的期末电量；q
i0
代表期初电量，为定值；
104.(13)r
it
≥0：在第t个时期，第i个agv小车的充电电量；
105.(14)l
t
≥0：在第t个时期，系统短缺的agv小车数量。
106.步骤s808，根据约束条件构建或优化模型。
107.在本公开的一种示例性实施例中，约束条件包括：
108.约束条件(1)：：在每个运输时段，agv小车所在的状态为充电、工作、空闲之一，记作x
it
y
it
z
it
＝1；
109.约束条件(2)：在每个运输时段，agv小车短缺数量＝上期agv小车的短缺数量 当期所需agv小车数量-当期安排工作的agv小车数量，记作l
t
＝l
t-1
n
t-∑iy
it
；
110.约束条件(3)：在每个运输时段，安全充电的agv小车数量要小于等于充电桩数量，记作l
t
∑ix
it
≤s；
111.约束条件(4)：在每个运输时段，每个agv小车的期末电量＝其上期的期末电量的期望 当期充电电量-当期工作消耗电量，记作l
tqit
＝q
it-1
r
it-y
itwit
；
112.约束条件(5)和约束条件(6)：在每个运输时段，agv小车的充电量与时期长度的呈线性关系，且电量上限为q，且充电量要大于等于0，记作0≤r
it
≤q-q
it-1
；0≤r
it
≤x
it
×c×
i；
113.约束条件(7)：在每个运输时段，每个agv小车的期末电量期望要大于等于0，记作q
it
≥0；
114.约束条件(8)：在每个运输时段，agv小车短缺数量大于等于0，记作l
t
≥0；
115.约束条件(9)：在每个运输时段t，第i个agv小车参与工作将消耗的电量，服从参数为li，ui的均匀分布，记作w
it
～u(li，ui)；
116.约束条件(10)：在每个运输时段，表示agv小车充电、工作、空闲的0-1变量，记作x
it
∈{0，1}；y
it
∈{0，1}；z
it
∈{0，1}；
117.步骤s810，确定模型的求解方法。
118.步骤s812，将模型投入到实际应用场景。
119.步骤s814，根据模型的优化结果对agv小车进行调度。
120.步骤s816，判断调度agv小车的效果是否显著，若是，则结束，若否，则执行步骤s808。
121.图9是本公开示例性实施例中一种自动化车辆的调度装置的方框图。
122.参考图9，自动化车辆的调度装置900可以包括：
123.确定模块902，设置为确定自动化车辆的状态记录、电量使用记录、数量记录和电池衰减记录。
124.构建模块904，设置为根据所述状态记录、所述电量使用记录、所述数量记录和所述电池衰减记录构建模型约束条件。
125.求解模块906，设置为根据所述模型约束条件求解每个运输时段内短缺自动化车辆的数量。
126.调度模块908，设置为根据所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量对所述自动化车辆进行调度处理，所述调度处理包括控制所述自动化车辆进行充电，或控制所述自动化车辆进行运输工作，或控制所述自动化车辆空闲。
127.在本公开的一种示例性实施例中，构建模块904还用于：确定所述状态记录中包括的第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录；确定第t个运输时段的第i个自动化车辆的充电状态记录、工作状态记录和空闲状态记录的数量和为一个定值，并记作第一约束条件，所述第一约束条件的表达式包括：x
it
y
it
z
it
＝1，其中，所述x
it
表示充电状态记录的自动化车辆的数量，所述y
it
表示工作状态记录的自动化车辆的数量，所述z
it
表示空闲状态记录的自动化车辆的数量。
128.在本公开的一种示例性实施例中，构建模块904还用于：确定所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t-1
；确定所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量，并记作n
t
；确定所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量，并记作l
t
，所述l
t
≥0；根据所述第t-1个运输时段内短缺的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段需要工作的自动化车辆的数量、所述第t个运输时段内短缺的自动化车辆的数量和所述工作状态记录的自动化车辆的数量构建第二约束条件，所述第二约束条件的表达式包括：l
t
＝l
t-1
n
t-∑iy
it
。
129.在本公开的一种示例性实施例中，构建模块904还用于：确定对所述自动化车辆进行充电的充电桩总数，并记作s；根据所述充电状态记录的自动化车辆的数量与所述充电桩总数之间的大小关系构建第三约束条件，所述第三约束条件的表达式包括：∑ix
it
≤s。
130.在本公开的一种示例性实施例中，构建模块904还用于：确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作q
it
，所述q
it
≥0；确定所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量，并记作q
it-1
；确定所述第t个运输时段的充电电量，并将所述充电电量记作r
it
；确定所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量，并将所述充电电量记作y
it
×wit
，所述表征在第t个运输时段第i个自动化车辆工作消耗的电量w
it
；根据所述第t个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量、所述第t个运输时段的充电电量和所述第t个运输时段的第i个自动化车辆工作消耗的电量构建第四约束条件，所述第四约束条件包括：q
it
＝q
it-1
r
it-y
it
×wit
。
131.在本公开的一种示例性实施例中，构建模块904还用于：确定所述第t个运输时段自动化车辆的充电量与时间之间的对应关系；确定所述自动化车辆的电量上限，记作q；根据所述对应关系、所述自动化车辆的电量上限、所述第t个运输时段第i个自动化车辆的充电电量和所述第t-1个运输时段的第i个自动化车辆的结束时刻电量构建第五约束条件，所述第五约束条件包括：0≤r
it
≤q-q
it-1
。
132.在本公开的一种示例性实施例中，求解模块906还用于：在所述模型约束条件下，采用monte carlo算法对每个运输时段内短缺自动化车辆的数量进行多次采样计算；根据所述采样计算的结果确定所述每个运输时段内短缺自动化车辆的数量的最小值。
133.由于装置900的各功能已在其对应的方法实施例中予以详细说明，本公开于此不再赘述。
134.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
135.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
136.所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
137.下面参照图10来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备1000。图10显示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
138.如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1010、上述至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030。
139.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1010可以执行如本公开实施例所示的方法。
140.存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)10201和/或高速缓存存储单元10202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)10203。
141.存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具
10204，这样的程序模块10205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
142.总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
143.电子设备1000也可以与一个或多个外部设备1040(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1060通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
144.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
145.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
146.根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
147.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
148.计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其
结合使用的程序。
149.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
150.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
151.此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
152.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本技术旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和构思由权利要求指出。