一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种订单推送的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。本申请提出一种综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。率的组合优化方法。率的组合优化方法。

【技术实现步骤摘要】
一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质


[0001]本申请实施例涉及订单推送的领域，尤其涉及一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前货拉拉的订单分配装置，原有方法是按距离分段推送，可以理解为订单产生后，随着时间推移，逐步地广播推送给更大范围内的司机，直至订单被响应。
[0003]原有方案至少存在两个主要问题：1.订单“取消”，即虽然司机已经响应了订单，但与用户进一步沟通后发现“不合适”(含车货不匹配、限行、价格谈不拢等问题)导致被迫取消订单，造成了司乘双方时间的浪费，降低了全平台效率，影响了用户的使用体验以及对于平台的信任感。2.订单“不响应”，即用户需求未被任一司机响应。原有方法临近时空下不同订单推送司机人数非常近似，价值相对较低的订单未获得额外曝光，易导致其不响应，影响乘客体验。本申请中的订单推送方法能够对以上两个问题进行有效改善。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的是提供一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，在于综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。
[0005]本申请实施例的一个方面提供了一种订单推送的方法，所述方法包括：
[0006]获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
[0007]根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
[0008]根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
[0009]对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
[0010]本申请实施例的一个方面又提供了一种订单推送的装置，所述装置包括：
[0011]获取模块，用于获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
[0012]计算模块，用于根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
[0013]建立模块，用于根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
[0014]广播模块，用于对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
[0015]本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述方法的步骤。
[0016]本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程
序时实现如上述方法的步骤。
[0017]本申请实施例提供一种订单推送的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。现有技术【距离分段推送】能够保证的是接单距离最小化，但是不能保证整体取消率最小化、配对率最大化。本申请提出一种综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。
附图说明
[0018]图1示意性示出了根据本申请实施例的订单推送的应用环境图；
[0019]图2示意性示出了根据本申请实施例一的订单推送的方法的流程图；
[0020]图3示意性示出了根据本申请实施例二的订单推送的装置的框图；
[0021]图4示意性示出了根据本申请实施例三的适于实现订单推送的计算机设备的硬件架构示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]需要说明的是，在本申请实施例中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
[0024]图1示意性示出了根据本申请实施例的环境应用示意图。
[0025]服务器20通过网络9连接移动终端10。每一个移动终端10里面安置一个客户端12，客户端12用来接收司机的信息。
[0026]服务器20可以由一个或多个计算设备实现。一个或多个计算设备可以包括虚拟化的计算实例。虚拟化的计算实例可以包括虚拟机，例如计算机装置，操作装置，服务器等的仿真。计算设备可以基于虚拟映像和/或定义用于仿真的特定软件(例如，操作装置，专用应用程序，服务器)的其他数据，由计算设备加载虚拟机。随着对不同类型的处理服务的需求改变，可以在一个或多个计算设备上加载和/或终止不同的虚拟机。可以实现管理程序来管理同一计算设备上不同虚拟机的使用。
[0027]网络9包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或类似。网络9可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，其组合等。网络9可以包括无线链路，诸如蜂窝链路，卫星链路，
Wi-Fi链路等。
[0028]移动终端10的类型包括：小车、中车或者大车。
[0029]服务器20接收司机的信息，司机的信息包括：订单特征、司机特征和环境特征。订单特征包括：订单的位置、所需车型、价格、备注和/或用户画像；司机特征包括：司机的位置、状态、车型和/或历史画像；环境特征包括：当前时间段、天气和/或供需情况。
[0030]服务器20获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
[0031]实施例一
[0032]图2示意性示出了根据本申请实施例一的订单推送的方法的流程图。可以理解，本方法实施例可以被执行在服务器20中，且本方法实施例的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。
[0033]如图2所示，该订单推送的方法可以包括步骤S200～S206，其中：
[0034]步骤S200，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征。
[0035]步骤S202，根据所述信息，计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种订单推送的方法，其特征在于，所述方法包括：获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立组合优化模型，包括：获取三个元素的乘积，所述三个元素包括：每一个司机能够被广播到的订单、每一个司机对订单的意愿度、司机的接受率，所述司机的接受率＝1-每一个司机对订单的取消率；最大化所述三个元素的乘积。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解，包括：设置约束条件，所述约束条件包括：所述距离不高于预设距离；和/或，至少广播给N个人，N是自然数；和/或，所述意愿度不低于第一预设数值，所述第一预设数值在0-1内；和/或，所述取消率不低于第二预设数值，所述第二预设数值在0-1内。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：通过第三方求解包对所述组合优化模型进行求解。6.一种订单推送的装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取司机的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王德健，石辕，林思涵，
申请(专利权)人：深圳依时货拉拉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：