申请/专利权人：湖南大学

申请日：2023-04-11

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN116453323B

主分类号：G08G1/00

分类号：G08G1/00;G08G1/01;G06Q10/0631;G06Q50/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2023.08.04#实质审查的生效;2023.07.18#公开

摘要：本申请公开了一种基于多车型和空车再平衡的出租车调度方法，包括：步骤S1，获取乘客乘车请求信息以及车辆实时状态，并每隔一段时间对状态为空车的车辆进行分配；步骤S2，根据乘车请求信息以及车辆实时状态定义决策网络；步骤S3，定义决策网络中的车辆最大化收益函数；步骤S4，进一步定义决策网络中的约束条件；步骤S5，基于车辆最大化收益函数和约束条件对车辆进行调度。本发明通过对多种车型的分配以及空车再平衡调度，在提高用车效率的同时能满足乘客的需求，提升了乘客的出行体验并降低了出租车的行驶成本。

主权项：1.一种基于多车型和空车再平衡的出租车调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取乘客的乘车请求信息以及车辆实时状态，并每隔一段时间对状态为空车的车辆进行分配；步骤S2：根据乘车请求信息以及车辆实时状态定义决策网络，包括车辆节点K、乘客请求节点R以及车辆最终停止节点S；步骤S3：定义决策网络中的车辆最大化收益函数，具体包括：步骤S31：定义软时间窗，包括乘客提交的期望上车时间窗和可接受时间窗，若车辆晚于期望上车时间窗到达，则需支付惩罚费用；步骤S32：计算车辆接收乘客请求所得的利润， 其中，为车辆k在完成乘客请求i后接收请求j所得利润，pki为处于空闲状态车辆k执行乘客请求i所得利润，函数f为乘客支出的车费，oj为乘客请求j的起点，dj为请求j目的地，di为车辆执行请求i的目的地，ck为车辆k单位行驶距离的行驶成本，为车辆k执行完请求i后执行请求j的惩罚费用，oi为乘客请求i的起点，sk为车辆k当前所在位置，cpki为车辆k处于空闲状态执行请求i的惩罚费用，函数d为两位置之间的行驶距离；步骤S33：根据利润构建车辆最大化收益函数，所述最大化收益函数为： 其中，Z为收益，和Xki为车辆接收请求的决策变量，p′ij和p′ki为车辆在接收订单后消耗的成本，pk′s为车辆未接收订单消耗的成本；步骤S4：进一步定义决策网络中的约束条件，所述约束条件包括：所有车辆只处于两种状态，接收某个订单或不接受任意一个订单；同一个请求只能被一辆车接收；车辆在执行完一个乘客请求后，只处于空闲状态或执行下一请求状态；车辆在一个决策周期结束时，要么在执行某个请求，要么处于空闲状态；乘客乘车人数小于车辆可容纳人数；车辆到达时间需要满足乘客提交的可接受时间窗；步骤S5：基于车辆最大化收益函数和约束条件对车辆进行调度；具体包括：先根据步骤S1获取的乘客乘车请求信息以及车辆实时状态，计算车辆到达乘客请求起点的预计时间，寻找满足在乘客预期上车时间内到达的车辆，然后在此基础上，根据车辆最大化收益函数进行车辆调度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南大学 基于多车型和空车再平衡的出租车调度方法及调度系统

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