[發明專利]一種集“打車”需求與“順風車”需求的調度方法在審
| 申請號: | 202110145662.8 | 申請日: | 2020-06-23 |
| 公開(公告)號: | CN112966898A | 公開(公告)日: | 2021-06-15 |
| 發明(設計)人: | 邢冠南 | 申請(專利權)人: | 邢冠南 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q30/06;G06Q50/30;G06K9/62 |
| 代理公司: | 杭州信義達專利代理事務所(普通合伙) 33305 | 代理人: | 陳繼算 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 打車 需求 順風 調度 方法 | ||
1.一種集“打車”需求與“順風車”需求的調度方法,其特征在于:包括客戶端與服務器;
客戶端內置有用于輸入信息的輸入單元;
用于解析輸入信息的識別單元:識別單元內置有識別模型,輸入信息進入識別模型后輸出用戶已有資源、用戶需求以及需求條件;
服務器中內置有關聯單元,關聯單元接收每個客戶端中識別模型輸出的信息形成數據集,并對信息進行關聯,關聯的規則是:在需求條件之置信區間內,將數據集中的用戶已有資源與用戶需求相關聯;
被關聯的用戶需求包括代駕與順風車,代駕需求對應的已有資源為“有車”以及“駕駛需求”;順風車對應的是“無車”以及“用車需求”,此時需要進一步確定順風車需求用戶是否有“具有駕駛資格”的需求條件;若有則相互關聯;
置信度依照如下算法計算而得:其中R為1或者0,即表示是否擁有駕照;i對應的就是某一個需求條件,e是該需求條件所占的權重因子;計算時針對一個用戶需求建立置信池,置信池中設立一個置信閾值,納入數據集中所有置信度大于該閾值的用戶,并根據閾值大小設立優先等級進行排序;
在置信度計算中還要計算地址參數,針對某一需求進行匹配關聯用戶時,首先抓取該需求用戶出發地的地址信息以及目的地地址信息,并進行路徑匹配,同時預先抓取匹配路徑上的用戶需求,并根據置信度錄入置信池中;
在出發之后,于行進路線上的一定區域內抓取可進行關聯的用戶,并進行雙向推送;
行進路線根據地圖上符合條件的需求用戶Q進行被動調整:
構建路徑集:Rc=Rj∪Rs,Rc為初始階段的路徑集合,Rj為基于導航自動形成路徑集合,Rs為基于符合條件的需求用戶分布而推薦形成的路徑集合;
窮舉路徑合集范圍內所有的Q位置,并利用層次聚類算法對Q進行聚類,用層次聚類算法自定義聚類點M的數量以及程度,此處根據路徑集合的分布設置一個聚類數量的閾值;
在所有路徑上設置調整點P,調整點P位于不同路徑的相交處,并且調整點P,調整點P位于最靠近于聚類點M的路徑上;
行進過程中存在一個動態的定位點O,以定位點O為中心設一正六邊形,行進時,當該六邊形內進入調整點P后,此時對路徑交點進行擴展,擴展范圍至下一個P點,并參照以下公式確定選擇路徑:
G為被選路徑的選擇權重,Xe為定位點O與在被選路徑上投影點O`的距離d的權重,其計算公式為該值越小,期望越高;Ye為定位點O與被選路徑之間夾角權重,其計算公式為其中VO為行進中的速度,α1為車輛于地圖上的朝向,α2為被選路徑的朝向,該值越小,期望越高,Zq是P點距離被選路徑最短距離S的權重,其計算公式為:該值越小,期望越高;
L是表示X、Y、Z之間的矛盾系數,該值位于1-0之間,越趨于0期望越高。
2.根據權利要求1所述的一種集“打車”需求與“順風車”需求的調度方法,其特征在于:輸入單元內置有供用戶選擇的需求選項,當用戶選擇該選項,客戶端立即切換成識別模式,提供若干個模塊化的輸入欄,用戶在該輸入欄中根據識別模型的識別規則進行輸入。
3.根據權利要求2所述的一種集“打車”需求與“順風車”需求的調度方法,其特征在于:若是用戶沒有選擇到需求選項,則提供文本輸入欄,輸入單元中通過內置語義識別單元進行語義識別,識別單元再根據語義進行提取。
4.根據權利要求3所述的一種集“打車”需求與“順風車”需求的調度方法,其特征在于:行進路線根據地圖上符合條件的需求用戶預先進行制定:
首先將地圖預處理劃分成宮格狀,并定義節點,宮格以道路、河流為臨界,
先標記出符合條件的需求用戶所在的地圖位置點Q,對所有的Q進行聚類,形成多個聚類質心;
對地圖進行分層;下層地圖與上層地圖之間必然存在相同的節點,將形成的質心位置,也作為上下層地圖之間的相同節點,并將其命名為參考點;
對地圖進行分塊;首先將行進的起點和終點進行線段連接,線段進行兩個方向上的偏移,設一偏移閾值,偏移之后形成兩條線段,并將兩條線段之間圍設處的區域進行分塊,分塊可根據面積參數進行,在每層地圖上均進行分塊;
首先在最下層地圖尋找起點、終點以及聚類質心,如果以上三點均位于同一個分塊或者相鄰分塊內,那么直接采用A*算法進行尋徑,并將路線向聚類質心偏移;
若不在同一分塊或者相鄰分塊,那么尋找以上分塊中所有的參考點,如果存在質心為參考點,那么優先選取質心參考點連接的上層地圖,在上層地圖上進行搜索,如果沒有質心參考點,那么以其他參考點中cost最小的點連接的上層地圖,作為搜索對象,以此循環,直到尋找到合適的路徑。
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