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基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置 

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申请/专利权人:华侨大学;厦门金龙联合汽车工业有限公司

摘要:本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置,涉及城际客运规划领域,本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标,构建两阶段调度模型;获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息;通过在线车辆调度与最近插入算法,匹配已发车的车辆给新下单的乘客;通过离线车辆调度与最佳插入算法,匹配未发车的车辆给新下单的乘客;然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法,判断是否执行二阶段调度模型;再基于大邻域搜索算法,匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度;最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间,而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。

主权项:1.一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法,其特征在于,包括:S1,基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标,构建两阶段调度模型:其中,所述两阶段调度模型包括一阶段调度模型与二阶段调度模型;所述一阶段调度模型包括在线车辆调度与离线车辆调度;S2,获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息;S3,根据所述当前时刻的城际拼车订单信息、所述当前车辆信息和所述两阶段调度模型,通过所述一阶段调度模型匹配车辆给新下单的乘客;其中,所述在线车辆调度基于最近插入算法,匹配已发车的车辆给新下单的乘客,匹配成功则同时反馈匹配成功信息和车牌信息给乘客,匹配失败则进行所述离线车辆调度;所述离线车辆调度通过最佳插入算法匹配未发车的车辆给新下单的乘客,匹配成功则反馈匹配成功信息给乘客;匹配失败则将乘客订单放入未匹配成功的乘客集合中;S4,基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法,判断当前时刻是否执行所述二阶段调度模型;若判断到当前时刻不需要执行所述二阶段调度模型时,则跳过本步骤,否则基于大邻域搜索算法,匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客,匹配成功则反馈匹配成功信息给乘客,匹配失败则将乘客订单放入未匹配成功的乘客集合中;S5,根据当前时刻的城际拼车订单信息和车辆信息,更新系统信息,并反馈车牌信息给当前时刻发车车辆所接送的乘客,输出车辆接送完所有乘客后的行程信息。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华侨大学 厦门金龙联合汽车工业有限公司 基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置

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