申请/专利权人：武汉理工大学

申请日：2021-11-29

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN114119159B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q30/0601;G06Q30/0645;G06Q50/47

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明公开了一种网约车实时订单匹配和空闲车辆调度方法及系统，首先将网约车实时订单匹配和空闲车辆调度建模成马尔可夫决策过程，使用基于动态规划的值迭代算法进行车辆价值函数评估，然后基于价值函数进行实时订单匹配与空闲车辆调度，最后通知获得匹配的车辆完成相应的订单以及未获得匹配的空闲车辆行驶到相应的区域。本发明不仅考虑了当前的订单和车辆状态，还考虑了车辆和订单完成匹配后的状态价值变化，从而最大化长期的社会福利。同时，本发明实现了对空闲车辆的有效利用，提高了平台的服务率，有利于网约车平台长期稳定运营。

主权项：1.一种网约车实时订单匹配和空闲车辆调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集乘客提交的网约车实时订单和网约车司机的相关信息；步骤2：基于历史的订单数据获取车辆的在不同时空状态下的价值；具体包括以下子步骤：步骤2.1：将实时订单匹配和空闲车辆调度过程建模为马尔可夫决策过程MDP，每一个轮次的决策对应为匹配订单、静止和车辆调度；每台车辆视作独立的智能体，对状态S、动作A及奖励值r属性进行定义：每台车辆的状态S定义为一个三元组，s＝t，g，c∈S，其中t∈T为时间序号，g∈G为车辆所在的区域序号，c为车辆单位行驶成本，体现车辆类型的差异，其中S表示所有车辆的状态集合，T表示所有的时间序号集合，G表示所有车辆的区域序号集合；动作a∈A＝{a1，a2，a3}，实时订单匹配和空闲车辆调度中主要包含三种类型的动作；第一种类型的动作a1是给车辆分配一个订单，在这种情况下车辆将会前往乘客发起订单的起始点接乘客，然后将乘客送到终点；第二种类型的动作a2是静止，在这种情况下车辆将在一个区域静止一段时间；第三种类型的动作a3是调度空闲车辆去临近区域；使用奖励值r表示乘客和平台整体的收益之和，即社会福利；车辆的动作为静止时奖励为0，车辆的动作为调度时奖励为负；奖励值r计算公式如下：r＝po-CΘo；其中po表示订单o的支付金额，CΘo表示车辆Θo完成订单o所需要的成本；持续T个轮次的订单o，能提供R的社会福利，累计奖励值Rγ计算公式如下： 其中γ为折扣因子，用来控制MDP对未来的展望程度；rt表示第t个轮次的奖励值；步骤2.2：收集历史出行数据构建历史状态转移元组；历史状态转移元组D＝{si，ai，ri，si′}，表示智能体在si状态下执行动作ai获得即时奖励值ri并转移到下一个状态si′；步骤2.3：初始化车辆状态价值函数Vs，对于每个车辆状态价值，将其赋值为0；车辆状态价值函数显示了车辆在当前时空状态下未来可能产生的潜在社会福利；步骤2.4：使用基于动态规划的值迭代算法反向递推计算每个状态下的价值Vsi，从而更新得到最终的状态价值函数Vs；其中，当智能体执行的动作是匹配订单时，智能体获得即时奖励值Rγ并进行状态转移，TD更新规则为：Vs＝Vs+α[Rγ+γVs′-Vs]；其中，s＝t，g，c表示当前时刻车辆的状态，表示完成匹配订单后车辆的状态，表示订单的目的地，Δt1表示从t时刻出发接到乘客并送达乘客到目的地需要的时间；Vs表示当前时刻车辆的状态价值，α表示对价值估计更新的步长，γ表示折扣因子，Vs′表示完成匹配订单后车辆的状态价值；当智能体执行动作为静止时，智能体的即时奖励值为0，TD更新规则为：Vs＝Vs+α[0+γVs″-Vs]；由于智能体执行了静止动作，智能体的位置没有发生改变，即s″＝t+1，g，c；当智能体执行的动作为空闲车辆调度时，会构造一个虚拟的订单，订单的支付为0，订单的起始点为g，订单的目的地为g的某一个邻近区域；TD更新规则为：Vs＝Vs+α[Rγ′+γVs″′-Vs]；其中Rγ′表示累计奖励值，对应订单的支付为0；s″′＝t+Δt2，g′，c表示车辆完成调度后的状态，g′∈gnear表示g的一个邻近区域；步骤3：根据待匹配的订单集合车辆集合和步骤2中得到的车辆状态价值函数进行实时订单匹配和空闲车辆调度；步骤4：通知获得匹配的车辆完成相应的订单；步骤5：通知未获得匹配的空闲车辆行驶到相应的区域。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉理工大学 一种网约车实时订单匹配和空闲车辆调度方法及系统

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