一种网约车共享出行人车匹配方法组成比例

本发明专利技术提出了一种网约车共享出行人车匹配方法，本发明专利技术应用整数线性规划算法首先对于乘客进行匹配，形成乘客出行总时间最优的乘客组合方案；其次，本发明专利技术通过补充虚拟乘客组合或虚拟车辆的方式使得乘客组合数量与车辆数量相同，并再次应用整数线性规划算法匹配乘客组合与车辆，获得出行总时间最优的人车匹配方案。本发明专利技术可以优化网约车共享出行方式中的人车匹配过程，为用户带来更好的出行体验和更高的出行效率。借助本发明专利技术，网约车共享出行这一绿色的新兴交通方式能够得到更普遍的推广，对于缓解城市交通压力、改善城市交通污染起到了显著的积极作用。显著的积极作用。显著的积极作用。

【技术实现步骤摘要】
一种网约车共享出行人车匹配方法


[0001]本专利技术属于网约车匹配领域，尤其涉及一种网约车共享出行人车匹配方法。

技术介绍

[0002]共享出行指人们无需拥有车辆所有权，可通过共享或合乘方式使用他人车辆，按照自身出行需求支付使用费的一种交通方式。一方面，共享出行满足了消费者“求而不得”的自驾需求；另一方面，避免了车辆闲置资源无法被有效利用带来的浪费，因而逐渐成为公众的主要出行选择之一。此外，随着汽车保有量持续增加，为缓解城市交通运营压力，共享出行方式将得到进一步普及；同时，基础设施建设不断完善，未来共享出行市场仍然存在相当可观的发展空间。
[0003]网约共享出行是共享出行方式中的重要组成部分。其具体过程为：出行发生前，乘客按照自身出行需求，通过手机App或网站等服务平台预约出租车辆；出行过程中，乘客以合乘方式与其他乘客共享预约出租车辆；出行完成后，乘客再通过服务平台向司机支付相应费用。在此过程中，服务平台对于预约车辆内人员(司机和多位乘客)的合理匹配能够极大地提升网约共享出行方式的出行效率，优化城市居民的出行体验。因此，优化网约共享本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)用户通过App发布网约共享出行信息的合乘需求，系统云端将用户分为多个用户集合，对每个用户集合信息进行预处理形成数据文件发送给该集合中用户的App；2)用户接收数据文件后在App计算最短乘客出行时间及出行路径，并将结果返回系统云端；系统云端接收结果以求解乘客组合匹配过程的0
‑
1规划模型，筛选获得乘客组合匹配方案；3)匹配乘客组合与司机，系统云端构建广义司机集合与广义乘客组合集合，求解司乘组合匹配过程的0
‑
1规划模型，筛选获得司乘组合匹配方案；4)系统云端将司乘匹配方案发送至司机和用户的App中，执行匹配方案，完成网约车共享出行。2.根据权利要求1或2所述的一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，步骤1)中，所述出行信息包括起点、终点和合乘需求，并对每个用户集合进行预处理，系统云端将用户集合中的起点、终点信息形成数据文件，发送给该集合中用户的智能手机App。3.根据权利要求1或2所述的一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，步骤2)中，所述合乘需求为二人合乘和三人合乘需求。4.根据权利要求3所述的一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，步骤1)中的具体方法如下：用户i通过App发布网约共享出行信息，包括出行起点O
i
、出行终点D
i
和合乘需求N
i
，系统中车辆为五座汽车，该汽车满足用户二人合乘、三人合乘的合乘需求；依据用户的合乘需求，系统云端将用户分成2个集合：RP
A2
、RP
A3
，集合RP
A2
中用户的合乘需求为二人合乘，即N
i
＝2，用户人数为|RP
A2
|；集合RP
A3
中用户的合乘需求为三人合乘，即N
i
＝3，用户人数为|RP
A3
|；以集合中用户人数|RP
A2
|、|RP
A3
|为被除数，以集合中用户的合乘需求N
i
＝2、N
i
＝3为除数，进行取余运算，得到余数|RP
B2
|、|RP
B3
|，即：|RP
B2
|＝|RP
A2
|％2|RP
B3
|＝|RP
A3
|％3其中，％表示取余符号；系统对集合RP
A2
、RP
A3
进行如下预处理：二人合乘集合RP
A2
：在集合RP
A2
内随机选择|RP
B2
|个用户，被选择的用户构成集合RP
B2
，称作次要用户集合2；未被选择的用户构成集合RP2，称作主要用户集合2；并且，RP
A2
＝RP
B2
∪RP2，若余数|RP
B2
|＝0，则则有集合关系RP
A2
＝RP2；三人合乘集合RP
A3
：在集合RP
A3
内随机选择|RP
B3
|个用户；被选择的用户构成集合RP
B3
，称作次要用户集合3；未被选择的用户构成集合RP3，称作主要用户集合3；并且，RP
A3
＝RP
B3
∪RP3，若余数|RP
B3
|＝0，则则有集合关系RP
A3
＝RP3；当收到用户的网约共享出行信息并完成用户集合分类及预处理后，云端分别汇总集合RP2、RP3中用户的出行起点、终点，提取所有节点之间的出行时间，形成2个数据文件：File2、File3，并且，云端将数据文件File2发送给集合RP2中所有用户，将数据文件File3发送给集合RP3中所有用户。5.根据权利要求4所述的一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，在步骤2)
中，在二人合乘需求的用户集合RP
A2
内部匹配乘客组合的过程为：1)RP2中的用户以自己为首位乘客，计算所有可能的二人乘客组合的最短乘客出行时间及出行路径，并将计算结果返回系统云端；用户i∈RP2的用户接收系统云端发送的数据文件File2后，用户i的智能手机以用户i为首位乘客，计算用户i与其他任一用户j∈RP2\{i}形成的二人乘客组合的最短出行路径和出行时间，并将计算结果返回系统云端，计算公式如下：P
ij
＝{O
i
→
O
j
→
D
i
→
D
j
，O
i
→
O
j
→
D
j
→
D
i
}r
ij
＝min{t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
i
)+t(D
i
，D
j
)，t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
j
)+t(D
j
，D
i
)}如上式，以用户i为首位乘客即以用户i的起点O
i
为出发点，使用户i作为首位上车乘客，司机要先接到用户i、j这两位乘客，再分别将他们送至目的地；式中，O
i
→
O
j
→
D
i
→
D
j
、O
i
→
O
j
→
D
j
→
D
i
均以依次经过的节点来表示路径，且均是用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}所有可能的出行路径，P
ij
表示用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}的出行路径集合，t(O
i
，O
j
)、t(O
j
，D
i
)、t(D
i
，D
j
)、t(O
j
，D
j
)、t(D
i
，D
j
)均表示括号内两节点间的出行时间；t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
i
)+t(D
i
，D
j
)、t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
j
)+t(D
j
，D
i
)均表示用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}可能的出行时间，r
ij
表示用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}的最短乘客出行时间；2)系统云端比较各个二人乘客组合内部不同用户作为首位乘客时的最短乘客出行时间，确定各二人乘客组合的最短乘客出行时间及出行路径；在二人乘客组合{i，j}内部，比较用户i和用户j作为首位乘客时的最短乘客出行时间r
ij
和r
ji
，确定该二人乘客组合的最短乘客出行时间并记录对应的出行路径，公式如下：3)将RP
B2
内的用户形成一个乘客组合RP
C2
，计算该乘客组合的最短乘客出行时间及出行路径；在用户的二人合乘需求下，若|RP
B2
|≠0，则|RP
B2
|＝1，即“次要用户集合2”RP
B2
内只有1个用户，设该用户为m∈RP
B2
；将RP
B2
内这1个用户形成一个乘客组合，以RP
C2
表示，称作“次要乘客组合2”，有RP
C2
＝{m}，“次要乘客组合2”RP
C2
的最短乘客出行时间对应的出行路径为O
m
→
D
m
，令{RP
C2
}表示只有RP
C2
这1个元素的乘客组合集合；4)求解二人乘客组合的匹配问题，获得乘客出行总时间最优的二人合乘乘客匹配方案；对于任一用户i∈RP2而言，其最终只能与另一位用户j∈RP2\{i}形成二人乘客组合，以乘客出行总时间最小为目标，在用户的二人合乘需求下，二人乘客组合的匹配问题转化为0
‑
1规划模型如下：
式中，x
ij
是0
‑
1变量：在模型求解结果中，若用户i和用户j构成了二人乘客组合{i，j}，则x
ij
＝1，否则x
ij
＝0；并且，0
‑
1规划模型中并未约束i≠j，对于重复二人乘客组合{i，i}的最短乘客出行时间如下设定：式中，Inf表示一个正无穷大的常数；应用匈牙利算法求解0
‑
1规划模型，所得解向量为x＝(x
ij
，i∈RP2，j∈RP2)
T
，筛选出其中x
ij
＝1对应的二人乘客组合，形成乘客组合集合RP
2_2
，称为主要乘客组合集合2，其集合元素数量|RP
2_2
|＝|RP2|/2；令集合RC2＝RP
2_2
∪{RP
C2
}，表示二人合乘需求的用户形成的乘客组合集合，即RP
2_2
与{RP
C2
}的并集，记录集合RC2内各乘客组合的出行路径及出行时间，集合元素数量|RC2|表示二人合乘需求下的乘客组合的数量。6.根据权利要求4所述的一种网约车共享出行人员匹配方法，其特征在于，在步骤2)中，在三人合乘需求的用户集合RP
A3
内部匹配乘客组合的过程为：1)系统云端在RP3的基础上预先补充一定数量的虚拟用户，形成广义用户集合RP
E3
，RP3中的用户以自己为首位乘客，计算所有可能的二人乘客组合的最短乘客出行时间及出行路径，并将计算结果返回系统云端；在用户的三人合乘需求下，乘客组合匹配之前预先补充数量为|RP3|/3的虚拟用户，虚拟用户的出行起点O
i
、终点D
i
均为虚拟节点；虚拟节点在真实城市路网中不存在，且与任意真实节点的距离均为正无穷大，|RP3|/3个虚拟用户构成虚拟用户集合RP
V3
，虚拟用户集合RP
V3
与RP3的并集为广义用户集合RP
E3
，即RP
E3
＝RP3∪RP
V3
，Inf表示正无穷大的常数；用户i∈RP3的智能手机接收云端发送的数据文件File3后，用户i的智能手机以用户i为首位乘客，计算用户i与其他任一用户j∈RP3\{i}形成的二人乘客组合的最短出行路径和出行时间，并将计算结果返回系统云端，计算公式如下：P
ij
＝{O
i
→
O
j
→
D
i
→
D
j
，O
i
→
O
j
→
D
j
→
D
i
}r
ij
＝min{t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
i
)+t(D
i
，D
j
)，t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
j
)+t(D
j
，D
i
)}如上式，以用户i为首位乘客即以用户i的起点O
i
为出发点，使用户i作为首位上车乘客，司机先接到用户i、j这两位乘客，再分别将他们送至目的地；式中，O
i
→
O
j
→
D
i
→
D
j
、O
i
→
O
j
→
D
j
→
D
i
均以依次经过的节点来表示路径，且均是用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}所有可能的出行路径，P
ij
表示用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}的出行路径集合，t(O
i
，O
j
)、t(O
j
，D
i
)、t(D
i
，D
j
)、t(O
j
，D
j
)、t(D
i
，D
j
)均表示括号内两节点间的出行时间，t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
i
)+t(D
i
，D
j
)、t(O
i
，O
j
)+t(O
j
，D
j
)+t(D
j
，D
i
)均表示用
户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}可能的出行时间，r
ij
表示用户i为首位乘客时二人乘客组合{i，j}的最短乘客出行时间；2)系统云端比较各个二人乘客组合内部不同用户作为首位乘客时的最短乘客出行时间，确定各二人乘客组合的最短乘客出行时间及出行路径；在二人乘客组合{i，j}内部，系统比较用户i和用户j作为首位乘客时的最短乘客出行时间r
ij
和r
ji
，确定该二人乘客组合的最短乘客出行时间并记录对应的出行路径，公式如下：3)将“次要用户集合3”...

【专利技术属性】
技术研发人员：马捷，王牵莲，陈景旭，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：