一种出租车智能调度分配系统技术方案

本发明专利技术涉及出租车调度技术领域，提出了一种出租车智能调度分配系统，包括：从打车需求中获取需求起始点和出行目的地；获得出租车与当前需求的匹配合理度；获取当前所有出租车到需求起始点的距离，获得每辆出租车到该需求起始点的优先程度，对于起始点相同的所有需求，得到需求起始点到目的地的路线重合度并得到需求重合度；根据出租车到需求起始点的优先程度和所有相同需求的需求重合度得到每辆车租车的加权累加系数；根据获得的加权累加系数更新隶属度函数获得最优匹配矩阵；根据最优匹配矩阵获取的运营利润在系统中显示。本发明专利技术提出的智能调度系统避免了出租车接受调度指令不平衡的情况发生，同时降低了出租车的运营成本。本。本。

【技术实现步骤摘要】
一种出租车智能调度分配系统


[0001]本专利技术涉及出租车调度
，具体涉及一种出租车智能调度分配系统。

技术介绍

[0002]在现代众多出行方式中，出租车是相对便捷的方式之一，尤其随着多种打车软件的推广，越来越多的人选择出租车的方式出行。此时，如何快速将出租车与需要出行的乘客之间快速匹配到一起，完成出租车的调度是目前出租车调度分配系统的关键点。
[0003]传统的出租车调度过程中，出租车的司机大多是依靠自己的载客经验和对交通道路的了解，驱车前往人流量较大的地方寻找乘客，例如商业街和居民区。但是这种主观性的调度方式的稳定性非常差，而且对于人流量较少区域乘客的出行需求难以满足，同时也会因交通堵塞等原因增加出租车的运行成本，降低收入。因此如何根据乘客位置和出行人员的数量调度最近距离的出租车，不仅能解决打车难的问题，同时能够解决运营成本高的问题。通过对出租车调度系统的优化，最大限度的满足人们的出行需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种出租车智能调度分配系统，以解决现有的出租车与出行人员的匹配程度不高的问题，所采用的技术方案具体如下：本专利技术一个实施例提供了一种出租车智能调度分配系统，所述系统包括：数据采集模块，获取出租车的实时位置，管理系统从打车需求中获取需求起始点和出行目的地；人车匹配合理度评价模块，根据乘客剩余的等待时长、乘客平均等待时长、需求起始点到目的地的距离以及出租车到需求起始点的距离获得出租车与当前需求的匹配合理度；乘客顺路拼车的可能性评价模块，获取当前所有出租车到需求起始点的距离，根据每辆出租车与当前需求的匹配合理度、出租车到需求起始点的最大距离，每个出租车的载客量、每辆出租车到该需求起始点的距离获得每辆出租车到该需求起始点的优先程度；对于所有打车需求，统计需求起始点相同的所有需求，得到出租车到起始点相同的所有需求的距离，对于起始点相同的所有需求，得到需求起始点到目的地的路线重合度，根据出租车到起始点相同的所有需求的距离以及所有起始点相同的需求到目的地的路线重合度和时间得到需求重合度；根据出租车到需求起始点的优先程度和所有相同需求的需求重合度得到每辆车租车的边权累加系数；最终匹配度获取模块，根据获得的边权累加系数更新隶属度函数获得每辆车到每个需求的最终匹配度，由此获得最优匹配矩阵；利润计算模块，根据最优匹配矩阵得到匹配结果，计算一段时间内获取的运营利润在系统中显示。
[0005]优选的，所述获取出租车实时位置为每当出现新的打车需求后，使用GPS定位此时
在调度范围内的所有出租车位置，每次出现新的打车需求后更新一次。
[0006]优选的，所述根据乘客剩余的等待时长、乘客平均等待时长、需求起始点到目的地的距离以及出租车到需求起始点的距离获得出租车与当前需求的匹配合理度的方法为：每次出现打车需求后进行更新，得到调度范围内所有出租车与需求起始点的相对位置及路线，此后每1s更新一次合理度，根据历史数据中的乘客平均等车时长与当前需求发出后的时间做差得到需求等待影响因子，所有出租车到需求地点的距离根据路线更新得到，每1s更新一次，并通过调度中心计算从需求地点到目的地的距离，以等待影响因子与需求地点到目的地的距离的乘积比上每辆出租车到需求地点的距离得到每辆出租车到需求地点的合理度。
[0007]优选的，所述根据每辆出租车与当前需求的匹配合理度、出租车到需求起始点的最大距离，每个出租车的载客量、每辆出租车到该需求起始点的距离获得每辆出租车到该需求起始点的优先程度的方法为：式中，是第i辆出租车匹配需求的优先程度，是t时刻出租车到对应等待地点的驾驶距离，n是能够调度到的出租车数量，是n辆出租车到对应等待地点驾驶距离的最大值，是出租车上的载客量，是系统调度出租车与需求匹配的合理度。
[0008]优选的，所述对于起始点相同的所有需求，得到需求起始点到目的地的路线重合度的方法为：获得所有需求起始点相同的需求到目的地的路线在调度中心地图中显示出来，通过地图得到每个需求起始点到目的地的路线，将其作为一条曲线，根据动态时间规整对于所有需求起始点相同需求对应的曲线两两计算其曲线相似度，再通过曲线欧氏距离得到曲线相近度，两者相乘获得路线重合度。
[0009]优选的，所述根据出租车到起始点相同的所有需求的距离以及所有起始点相同的需求到目的地的路线重合度和时间得到需求重合度的方法为：式中，是路线与路线的重合度，是不拼车时出租车到达需求对应的目的地的驾驶时间，是不拼车时出租车到达需求目的地的时间，是拼车完成两个需求的总时长，是出租车到需求的驾驶距离，出租车到需求的驾驶距离，是需求、对应的需求重合度。
[0010]优选的，所述根据出租车到需求起始点的优先程度和所有相同需求的需求重合度得到每辆车租车的边权累加系数的方法为：
式中，是第i辆出租车匹配需求的优先程度，max()为最大值函数，表示第需求与需求的需求重合度，是需求对应等待地点打车需求的数量，表示第i辆出租车的边权累加系数。
[0011]优选的，所述根据最优匹配矩阵得到匹配结果，计算一段时间内获取的运营利润在系统中显示的方法为：根据出租车到需求起始点的距离与需求起始点到目的地的距离得到出租车所需成本，通过出租车从需求起始点到目的地的距离得到出租车获取的收入，两者相减获得出租车所获得的利润，计算匹配完成后所有出租车对所有需求的利润。
[0012]本专利技术的有益效果是：本专利技术提出一种出租车智能调度分配系统，传统出租车的调度多数情况下依靠司机对交通道路的熟悉程度和司机之间的传呼沟通进行，这种调度方式过于依靠司机的主观性，难以及时满足打车需求，并且运营成本相对较高。本专利技术首先根据管理平台获取的打车需求序列和出租车运营状态，将车辆位置和打车地点转化成无向图的形式，并构建了构建边权累加系数。边权累加系数考虑了出行人员的需求重合度和车辆的优先程度，优先程度通过合理度和出租车的载客量评估每一辆出租车对打车需求调度的优先程度，需求重合度考虑了同一打车地点出行人员出行路线的重合度，需求重合度的有益效果在于考虑实际情况中不同出行人员出行路线的重合度，获取拼车出行的可能性缩短了出租车对打车需求的相应时间。边权累加系数的有益效果在于对于无向图中的任意一个打车需求，每辆出租车都会被调度系统考虑，避免出租车接受调度指令不平衡的情况发生。其次利用边权累加系数更新了梯形隶属度函数，最终得到每辆出租车应该调度的最佳需求位置，本专利技术提出的调度方式在调度过程中每个出租车都会得到最佳调度指令，避免发生出租车只在人流量多的区域载客的不合理现象。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0014]图1为本专利技术的一个实施例所提供一种出租车智能调度分配系统的流程示意图；图2为出租车打车无向图。
具体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种出租车智能调度分配系统，其特征在于，该系统包括以下模块：数据采集模块，获取出租车的实时位置，管理系统从打车需求中获取需求起始点和出行目的地；人车匹配合理度评价模块，根据乘客剩余的等待时长、乘客平均等待时长、需求起始点到目的地的距离以及出租车到需求起始点的距离获得出租车与当前需求的匹配合理度；乘客顺路拼车的可能性评价模块，获取当前所有出租车到需求起始点的距离，根据每辆出租车与当前需求的匹配合理度、出租车到需求起始点的最大距离，每个出租车的载客量、每辆出租车到该需求起始点的距离获得每辆出租车到该需求起始点的优先程度；对于所有打车需求，统计需求起始点相同的所有需求，得到出租车到起始点相同的所有需求的距离，对于起始点相同的所有需求，得到需求起始点到目的地的路线重合度，根据出租车到起始点相同的所有需求的距离以及所有起始点相同的需求到目的地的路线重合度和时间得到需求重合度；根据出租车到需求起始点的优先程度和所有相同需求的需求重合度得到每辆车租车的边权累加系数；最终匹配度获取模块，根据获得的边权累加系数更新隶属度函数获得每辆车到每个需求的最终匹配度，由此获得最优匹配矩阵；利润计算模块，根据最优匹配矩阵得到匹配结果，计算一段时间内获取的运营利润在系统中显示。2.根据权利要求1所述的一种出租车智能调度分配系统，其特征在于，所述获取出租车实时位置为每当出现新的打车需求后，使用GPS定位此时在调度范围内的所有出租车位置，每次出现新的打车需求后更新一次。3.根据权利要求1所述的一种出租车智能调度分配系统，其特征在于，所述根据乘客剩余的等待时长、乘客平均等待时长、需求起始点到目的地的距离以及出租车到需求起始点的距离获得出租车与当前需求的匹配合理度的方法为：每次出现打车需求后进行更新，得到调度范围内所有出租车与需求起始点的相对位置及路线，此后每1s更新一次合理度，根据历史数据中的乘客平均等车时长与当前需求发出后的时间做差得到需求等待影响因子，所有出租车到需求地点的距离根据路线更新得到，每1s更新一次，并通过调度中心计算从需求地点到目的地的距离，以等待影响因子与需求地点到目的地的距离的乘积比上每辆出租车到需求地点的距离得到每辆出租车到需求地点的合理度。4.根据权利要求1所述的一种出租车智能调...

【专利技术属性】
技术研发人员：张韦勇，张诗雨，张勇，
申请(专利权)人：盐城市羽林科技有限公司，
类型：发明
国别省市：