[發明專利]基于動態規劃的出行組客方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202010433434.6
• 申請日: 2020-05-21
• 公開（公告）號: CN111738550B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 肖楓
• 申請（專利權）人: 深圳賽安特技術服務有限公司
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q10/047
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及人工智能領域，應用于智慧交通領域，公開了基于動態規劃的出行組客方法、裝置、設備及存儲介質，用于匹配出可用車輛資源和需求訂單，提高組客效率。方法包括：獲取多個出行需求訂單，出行需求訂單用于為用戶提供出行車輛；對多個出行需求訂單按照預置規則進行處理，得到目標出行需求訂單集合和每個目標出行需求訂單對應的目標訂單號；獲取第一預置時段范圍內的車輛信息；遍歷目標出行需求訂單集合中每個目標訂單號，得到訂單人數組合；調用動態規劃算法遍歷訂單人數組合，根據站點的數量和車輛信息確定所有的訂單分配組合；根據所有的訂單分配組合和迪杰斯特拉算法確定多個待匹配站點組合；得到站點間路程不超過閾值的目標站點組合。

技術領域

本發明涉及機器學習領域，尤其涉及一種基于動態規劃的出行組客方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

互聯網的智慧出行，利用手機APP利用手機動態收集出行需求，匹配可用運輸服務，進一步降低出行費用，減輕相關的交通污染和能源消耗問題。當前，互聯網的智慧出行包括需求匹配和路徑規劃兩步。在需求匹配階段，根據個體或整體訂單的出行需求和車輛的座位數進行需求-運輸服務的匹配。在路徑規劃方面，根據客戶的起點和終點，考慮出行時間，通行距離等因素，設計耗時最低的路線，引導車輛在復雜的城際交通環境中行駛，提高出行的用戶體驗。

目前，業內類似產品車輛的座位數較少，多為小車，拼單人數較少。因為座位數少，拼單的計算量不大，路程耗時不限。現有的出行軟件在進行組客匹配時，若前期訂單數數據不夠的情況，無法通過訓練機器學習模型對訂單進行更高效的訂單匹配，組客效率低。

發明內容

本發明提供了一種基于動態規劃的出行組客方法、裝置、設備及存儲介質，用于解決在前期訂單數數據不夠，無法通過訓練機器學習模型對訂單進行更高效的訂單匹配的情況下，組客效率低的問題。

本發明實施例的第一方面提供一種基于動態規劃的出行組客方法，包括：獲取多個出行需求訂單，所述出行需求訂單用于為用戶提供出行車輛，所述出行需求訂單包括出發地、出發站點、目的地、目的站點和乘車時刻；對所述多個出行需求訂單按照預置規則進行處理，得到目標出行需求訂單集合和每個目標出行需求訂單對應的目標訂單號，所述目標出行需求訂單集合的乘車時刻在第一預置時段范圍內；獲取所述第一預置時段范圍內的車輛信息，所述車輛信息包括每個待分配車輛的座位總數、每個待分配車輛的剩余座位數以及待分配車輛的車輛總數；遍歷所述目標出行需求訂單集合中每個目標訂單號和所述車輛信息，確定所有站點的上車人數和下車人數，得到訂單人數組合；調用動態規劃算法遍歷所述訂單人數組合，確定所有的訂單分配組合，所述訂單分配組合包括多個預分配的目標訂單號；根據所述所有的訂單分配組合和迪杰斯特拉算法確定多個待匹配站點組合，所述待匹配站點組合中可組合的站點之間距離之和最短；把所述多個待匹配站點組合進行排序，得到站點間路程不超過閾值的目標站點組合。

可選的，在本發明實施例第一方面的第一種實現方式中，所述對所述多個出行需求訂單按照預置規則進行處理，得到目標出行需求訂單集合和每個目標出行需求訂單對應的目標訂單號，所述目標出行需求訂單集合的乘車時刻在第一預置時段范圍內，包括：對多個出行需求訂單進行解析，得到每個用戶的乘車時刻，每個用戶對應一個出行需求訂單；按照預置時間間隔將所述多個出行需求訂單進行劃分，生成多個初始出行需求訂單集合，每個初始出行需求訂單集合的乘車時間范圍不同；根據出發站點和目的站點對所述多個初始出行需求訂單集合進行篩選，生成多個過渡出行需求訂單集合，每個過渡出行需求訂單集合中出發站點在同一個城市，目的站點也在同一個城市；在所述多個過渡出行需求訂單集合中選擇第一預置時段對應的目標出行需求訂單集合，并確定目所述標出行需求訂單集合中每個出行需求訂單對應的目標訂單號。