【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于任务分配，具体涉及一种基于空间众包的动态订单配送方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网和智能设备的普及，为了方便，许多人更喜欢在线购买各种商品或服务。特别是在线配送服务(online delivery，od)，近年来越来越受欢迎，这种服务首先由人(即顾客)下单，然后由供应商准备，最后由骑手完成配送。
2、目前，已经出现了大量的众包在线配送系统，提供各种服务。一个典型的众包在线配送(crowdsourcing online delivery，cod)系统有四个利益相关者，即平台、众包骑手、供应商(如食品、药品供应商)和顾客。
3、cod系统的框架描述如下：
4、由于订单和骑手的动态性，平台需要一个订单到达后的即时分配机制。作为cod系统的核心，该平台在订单分配过程中面临两大挑战。一是平台应该鼓励更多的众包骑手参与配送，因为很多众包骑手除了参与配送之外没有额外的收入。众包骑手愿意一次运送更多的订单，以获得更多的利润。为了解决这个问题，该平台通常会分配一名骑手，负责多个目的地相似的订单。另一个...
【技术保护点】
1.一种基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，更新在当前决策点前成功分配的订单信息和处于配送状态的骑手信息；读取新进入系统的订单信息和骑手信息包括：
3.根据权利要求1所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，所述深度强化学习超启发式框架构建并训练时：构建深度神经网络，用于从数据集中学习订单和骑手特征到订单调整策略的映射，对环境状态进行评估以选择动作；使用经验回放机制和策略，分别用于存储和重用历史交互经验，以及权衡探索和利用；构建目标网络，构建完成...
【技术特征摘要】
1.一种基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，更新在当前决策点前成功分配的订单信息和处于配送状态的骑手信息；读取新进入系统的订单信息和骑手信息包括：
3.根据权利要求1所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，所述深度强化学习超启发式框架构建并训练时：构建深度神经网络，用于从数据集中学习订单和骑手特征到订单调整策略的映射，对环境状态进行评估以选择动作；使用经验回放机制和策略，分别用于存储和重用历史交互经验，以及权衡探索和利用；构建目标网络，构建完成后使用订单训练集和骑手训练集进行训练。
4.根据权利要求3所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，深度强化学习超启发式框架中智能体考虑搜索过程中的额外信息，如骑手信息、订单信息、系统信息作为当前环境的状态，具体如下：
5.根据权利要求3所述的基于空间众包的动态订单配送方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张立臣，张扬扬，李彤，卢子娟，魏子佳，郭龙江，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：
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