CN107590722A - 基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法 - Google Patents
基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，包括：根据乘客提交的打车订单，出租车提交的每笔订单对应的报价，计算每笔订单的社会福利以及平台利润；分别可将社会福利最大化和平台利润最大化作为优化目标，执行订单的分配过程；整个分配过程基于加权二部图，每笔订单的社会福利或平台所得利润作为权值，加权二部图匹配采用贪心算法，每轮拍卖中选择权值最大的进行匹配，并且基于Myerson最优拍卖理论中的支付机制确定竞标获胜司机的服务报酬。本发明相较于传统打车系统而言，实现了服务对象的灵活选择性与支付价格的个性化，且在不同的优化目标均实现了整体效益的提高。
Description
技术领域
本发明属于移动车联网领域的出租车订单分配技术领域，具体地涉及一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，可以实现服务对象的选择灵活性与支付机制的个性化，同时最大化订单的虚拟价值(社会福利或平台利润)。
背景技术
近年来，随着移动无线网络和移动终端设备的发展，移动打车系统得到迅速的发展。国内外常见的打车系统包括：中国的滴滴打车、美国的Uber、英国的Hailo、日本的LineTaxi、印度的Autowale等。通过使用这些移动打车系统以及安装相应的客户端应用软件，乘客可以在任何时间任何地点提前预定出租车，这使得乘客不需要等待很长的时间去叫一辆出租车，与此同时，出租车司机也不需要花费大量的时间去寻找一位乘客。基于这些优点，越来越多的乘客愿意使用移动打车系统去叫车，越来越多的司机也愿意在移动打车系统平台中进行注册。
一个典型的移动打车系统包括三个主要组成部分：位于云端的出租车服务平台、在服务平台注册的司机集合、安装此移动打车服务系统软件客户端的乘客集合。在乘客端，需要打车的乘客会通过所安装的打车系统软件客户端生成一个打车请求并发送给出租车服务平台，该打车请求一般包括始发地、目的地等信息。另一方面，在司机端，司机安装的移动打车服务系统应用软件会收到来自服务平台发布的打车请求，司机或者等待平台指派打车订单，或者根据自己的兴趣、收益比较等因素进行抢单。在成功获得一个订单后，司机前往乘客始发地接送相应的乘客到达其目的地。乘客到达目的地后，向平台支付定额打车费用，相应的司机从平台处获得固定服务费用。因此，订单分配是移动打车系统中至关重要的一部分，同时关系到平台、乘客和司机三方的利益。
当前的移动打车系统主要采用两类订单分配策略。第一种策略，当平台发布打车订单后，出租车司机开始手动抢单。然而，手动抢单将会吸引司机大量的注意力，这将会很容易导致交通事故，并且存在其他司机利用第三方抢单软件进行作弊的可能性，这对不作弊的司机不公平；第二种策略是直接分派订单策略。对于每一个打车订单，平台通过考虑此订单与周围车辆的距离、周围车辆司机的信誉等因素，把它直接分配给一辆空车。然而，这两种订单分配模式均缺少灵活性，没有考虑乘客的目的地信息，可能使得有的司机被分配给其不喜欢的订单(不熟悉该订单的目的地区域、不喜欢去此目的地等)。此外，一些出租车司机可能希望通过为乘客提供一个更好的服务质量从而获得更多的收入，也有司机可能为了得到更喜欢的订单(例如，某司机在回家路上接收到一个与自己回家路线顺路的打车订单)而降低自己的服务费用要求。然而，直接订单分配策略不可能支持这些个性化要价和灵活选择服务对象的需求。
因此，为了解决以上所提到的问题，寻找一个最佳的打车订单分配策略刻不容缓。同时，这样的订单分配策略不仅可以使得司机灵活的要价，而且也会给乘客带来更好的服务质量，平台也会相应的得到更大的利润，具有很高的实用价值和广泛的应用背景。
发明内容
针对上述存在的技术问题，本发明目的是：提供了一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，本发明的出租车服务系统采用Myerson最优拍卖理论中的竞标获胜者选择机制和支付机制来分别分配乘客的打车订单和确定司机的服务报酬，可选择将社会福利最大化和平台利润最大化作为最终的优化目标。该方法有效的实现了司机个性化要价和灵活选择服务对象的需求。
本发明的技术方案是：
一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，包括以下步骤：
S01：根据打车订单的订单信息，以及出租车信息，确定能为订单oi提供服务的候选出租车集合Vi，并将所有提交的订单发布给对应的出租车集合，出租车有选择性的提交所接收订单对应的报价bij；
S02：根据乘客提交的支付ri与出租车提交的该订单对应的报价bij，计算每笔订单的社会福利ri-bij以及服务平台所得利润均定义为订单oi的虚拟价值φij(bij)，其中，F(bij)为bij的概率分布，f(bij)为bij的概率密度；
S03：根据虚拟价值确定优化目标，所述优化目标包括最大化社会福利或者最大化平台利润；
S04：构造加权二部图，将当前所有已提交的订单组成的集合作为加权二部图的一边，将对订单投标的出租车组成的集合作为另一边，将每个订单的虚拟价值作为边权，得到社会福利加权二部图或平台利润加权二部图，选择权值最大的边作为对应订单与司机的匹配结果。
优选的，步骤S04之后还包括，确定获胜司机的服务报酬，具体包括：
在社会福利加权二部图或平台利润加权二部图中去掉当前匹配的边，再次选择权值最大的边，当遇到以下两种情况中任何一种则停止选择：1)对应订单oi在此次选择结果中匹配给其他司机vj′，2)或者司机vj被匹配给其他订单oi′；
司机vj为订单oi服务的报酬pij为：
优选的，所述步骤S01之前，服务平台接收出租车信息包括出租车ID、是否载客状态、当前时间与位置对应信息；接收乘客发送的订单信息包括乘客ID、请求服务时间、始发地和目的地；出租车服务平台列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，服务平台确定能为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。
优选的，所有订单设置一个时间周期，若超过设置的时间周期，订单没有被分配完成，则该订单被自动取消。
优选的，所述步骤S04中的限制条件为要求每辆车至多为一个订单对应的乘客服务，以及每个订单最多分配给一辆车。
本发明还公开了一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，设置有云端的服务平台，包括：
订单收发模块：根据打车订单的订单信息，以及出租车信息，确定能为订单oi提供服务的候选出租车集合Vi，并将所有提交的订单发布给对应的出租车集合，出租车有选择性的提交所接收订单对应的报价bij；
虚拟价值计算模块，根据乘客提交的支付ri与出租车提交的该订单对应的报价bij，计算每笔订单的社会福利ri-bij以及服务平台所得利润将其均定义为订单oi的虚拟价值φij(bij)，其中，F(bij)为bij的概率分布，f(bij)为bij的概率密度；
优化目标确定模块，根据虚拟价值确定优化目标，所述优化目标包括最大化社会福利或者最大化平台利润；
订单分配模块，构造加权二部图，将当前所有已提交的订单组成的集合作为加权二部图的一边，将对订单投标的出租车组成的集合作为另一边，将每个订单的虚拟价值作为边权，得到社会福利加权二部图或平台利润加权二部图，选择权值最大的边作为对应订单与司机的匹配结果。
优选的，还包括服务报酬计算模块，确定获胜司机的服务报酬，具体包括：
在社会福利加权二部图或平台利润加权二部图中去掉当前匹配的边，再次选择权值最大的边，当遇到以下两种情况中任何一种则停止选择：1)对应订单oi在此次选择结果中匹配给其他司机vj′，2)或者司机vj被匹配给其他订单oi′；
司机vj为订单oi服务的报酬pij为：
优选的，所述订单收发模块还用于，接收出租车信息包括出租车ID、是否载客状态、当前时间与位置对应信息；接收乘客发送的订单信息包括乘客ID、请求服务时间、始发地和目的地；列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，确定为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。
优选的，所有订单设置一个时间周期，若超过设置的时间周期，订单没有被分配完成，则该订单被自动取消。
优选的，所述订单分配模块需要满足的限制条件为要求每辆车至多为一个订单对应的乘客服务，以及每个订单最多分配给一辆车。
与现有技术相比，本发明的优点是：
(1)不同于传统打车系统中的直接派单模式和抢单模式，本发明提供了一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配模式，具体采用Myerson最优拍卖理论中的竞标获胜者选择机制和支付机制来分别分配乘客的打车订单和确定司机的服务报酬，同时，可选择将社会福利最大化和平台利润最大化作为订单分配问题的最终的优化目标。
(2)本发明提出的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法有效的实现了司机个性化要价和灵活选择服务对象的需求，并且保证了拍卖理论中的诚实性和个体理性等重要性质，实现了社会福利(或平台利润)的最大化，因而本发明具有很强的实用价值，对基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法的普及有着广泛的市场前景。
附图说明
下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：
图1是本发明基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法的流程图；
图2是本发明一较佳实施例的参数m，即每个拍卖周期生成的订单数目对社会福利结果的影响示意图，此时出租车数量固定为1000；
图3是本发明一较佳实施例的参数n，即出租车数量对社会福利结果的影响示意图，此时每个拍卖周期的订单数量固定为200；
图4是本发明一较佳实施例的参数m，即每个拍卖周期生成的订单数目对平台利润结果的影响示意图，此时出租车数量固定为1000；
图5是本发明一较佳实施例的参数n，即出租车数量对平台利润结果的影响示意图，此时每个拍卖周期的订单数量固定为200；
图6是本发明一较佳实施例的司机投标值对其效用值和服务报酬的影响示意图，即对随机抽取的一个竞标者诚实性的考证；
图7是本发明一较佳实施例的司机投标值对其服务报酬的影响示意图，即对随机抽取的大量竞标者个体理性的考证。
具体实施方式：
以下结合具体实施例对上述方案做进一步说明。应理解，这些实施例是用于说明本发明而不限于限制本发明的范围。实施例中采用的实施条件可以根据具体厂家的条件做进一步调整，未注明的实施条件通常为常规实验中的条件。
实施例：
一种基于反向拍卖的移动打车服务系统，包括三个主要组成部分：位于云端的出租车服务平台、在服务平台注册的司机集合、安装此移动打车服务系统软件客户端的乘客集合。
乘客端，乘客所安装的移动打车服务系统应用软件客户端包括一个打车订单生成器，需要打车的乘客会通过此打车订单生成器生成一个订单，订单包括请求服务时间、始发地、目的地。所有订单有一个共同的“生命周期”，即在此生命周期结束前必须被分配给某个司机进行服务，否则该订单被自动取消，该乘客可选择继续提交此订单或者生成一个新订单继续提交给出租车服务平台。
司机端，司机安装的移动打车服务系统应用软件包括一个状态信息收集器，由于当前大多数出租车均配置有地图与GPS系统，想提供出租车服务的司机需要周期性的向平台报告其实时的服务状态信息通过此状态信息收集器，包括此出租车是否载客，当前时间与对应位置。
云端的平台，平台连续的从乘客端手机打车订单，以及从司机端收集实时状态信息。平台列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，服务平台确定为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。再基于反向拍卖的分配策略和支付策略对订单进行有效分配和确定司机服务报酬。
基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)根据乘客提交的打车订单中的始发地和请求服务时间，以及出租车实时上传的是否为空闲状态和当前位置信息，服务平台确定能为订单oi提供服务的候选出租车集合Vi，并将所有提交的订单发布给对应的出租车集合，出租车有选择性的提交所接收订单对应的报价bij，即若选择不为某订单提供服务，则对应报价为+∞。
出租车服务平台接收出租车信息包括出租车ID、是否载客状态、当前时间与位置对应信息；接收乘客发送的订单信息包括乘客ID、请求服务时间、始发地和目的地；出租车服务平台列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，服务平台确定为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。所有订单设置一个生命周期，若超过设置的生命周期该订单没有被分配完成，则该订单被自动取消。
(2)出租车服务平台根据乘客提交的支付ri与出租车提交的每笔订单对应的报价bij，计算每笔订单的社会福利ri-bij以及服务平台所得利润将其均定义为订单oi的虚拟价值φij(bij)，其中，F(bij)为bij的概率分布，f(bij)为bij的概率密度；根据虚拟价值的计算，平台定义系统优化目标为：
其中O，V分别表示订单和所有注册司机的集合，xij∈{0,1}表示分配策略，当xij＝1表示第i个打车订单被分配给第j辆出租车，否则不分配，且要求每辆车至多为一个订单对应的乘客服务及每个订单最多分配给一辆车。平台需选择优化目标为最大化社会福利，或者为最大化平台利润。
(3)出租车服务平台在确定了优化目标后，执行订单分配过程，整个分配过程基于加权二部图，在此二部图中，一边是由当前所有已提交的订单组成的集合，另一边是由对订单投标的出租车组成的集合，边权为每个订单的支付与司机的投标计算而来的虚拟价值(与具体选择的优化目标有关)。在此构造的加权二部图，每轮拍卖运行时，竞标获胜者选择机制为依次贪心的选择权值最大的边作为最终匹配边，直到二部图中有一边节点全部处理(或者匹配，或者不匹配)结束，筛选出来的最终匹配边为所有的匹配结果，保留并输出此匹配结果。
为了保证竞标获胜者选择机制和支付机制能够分别满足拍卖理论中的诚实性和个体理性，在模型化的加权二部图中未采用已有的最优二分匹配策略，例如：Kuhn-Munkres算法(匈牙利算法)，而采用贪心策略，线性的选择竞标获胜者，得到的虚拟价值之和与最优解相差很小。且不仅能保证诚实性与个体理性，与最优算法相比，很大程度上减少了乘客等待服务时间，乘客因此得到更好的体验效果。
(4)在(3)过程中，得到所有订单与司机的匹配结果集合后，确定竞标获胜司机的服务报酬。具体执行过程为：去掉当前匹配结果集合中的某条匹配边，对应边权为φij(bij)，再执行一次获胜者选择机制，即步骤(3)，当遇到以下两种情况中任何一种则停止选择机制：1)对应订单oi在此次选择结果中匹配给其他司机vj′，2)或者司机vj被匹配给其他订单oi′，将作为司机vj为订单oi服务的报酬pij，即：如此不断的从当前结果匹配集合中去掉一条匹配边，直到所有匹配边均确定了其对应的支付报酬，至此，投标获胜司机的服务报酬计算完毕，输出此结果。
拍卖理论中的“诚实性”指的是给定其他竞标者的投标集合，某一竞标者所投标为其真实估值时，此竞标者能够获得最大效用值，即投标大于真实估值时，此竞标者无法赢得所投对象；当投标小于真实估值时，此竞标者至少在早几轮拍卖中赢得所投对象，其效用值或者为负值，或者不超过当前效用值(投标等于真实估值时所得效应值)。在本发明中，竞标者为司机，其对某一订单的真实估值包括送乘客到达目的地所消耗的时间、汽车燃油费、保养费等固有成本与此司机本身所要求的服务成本，其效用值定义为：为某一订单服务所得报酬－其对这一订单的真实估值。拍卖中的“个体理性”指的是给定其他投标者的投标集合，某一竞标者的效用值不低于0，即大于或等于0。在本发明中，满足此性质为了激励司机参与拍卖竞争，从而进一步提高整体社会福利和系统效益。
本案例在基于真实的出租车数据集(纽约市2016年1月出租车数据集)下测试显示出很好的实验结果，具有很强的实用意义。实施例的仿真实验使用的真实数据集信息汇总如下表所示：
| 数据集名称 | 纽约出租车数据集 |
| 每个拍卖周期生成的打车订单数目 | 100-400 |
| 注册的出租车数目 | 400-1000 |
本案例实验测试说明如图2-图7所示。该订单分配策略不仅可以使得司机灵活的要价，而且也会给乘客带来更好的服务质量，平台也会相应的得到更大的利润，具有很高的使用价值和广泛的应用背景。
上述实例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人是能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S01：根据打车订单的订单信息，以及出租车信息，确定能为订单oi提供服务的候选出租车集合Vi，并将所有提交的订单发布给对应的出租车集合，出租车有选择性的提交所接收订单对应的报价bij；
S02：根据乘客提交的支付ri与出租车提交的该订单对应的报价bij，计算每笔订单的社会福利ri-bij以及服务平台所得利润均定义为订单oi的虚拟价值φij(bij)，其中，F(bij)为bij的概率分布，f(bij)为bij的概率密度；
S03：根据虚拟价值确定优化目标，所述优化目标包括最大化社会福利或者最大化平台利润；
S04：构造加权二部图，将当前所有已提交的订单组成的集合作为加权二部图的一边，将对订单投标的出租车组成的集合作为另一边，将每个订单的虚拟价值作为边权，得到社会福利加权二部图或平台利润加权二部图，选择权值最大的边作为对应订单与司机的匹配结果。
2.根据权利要求1所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，其特征在于，步骤S04之后还包括，确定获胜司机的服务报酬，具体包括：
在社会福利加权二部图或平台利润加权二部图中去掉当前匹配的边，再次选择权值最大的边，当遇到以下两种情况中任何一种则停止选择：1)对应订单oi在此次选择结果中匹配给其他司机vj′，2)或者司机vj被匹配给其他订单oi′；
司机vj为订单oi服务的报酬pij为：
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3.根据权利要求1所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，其特征在于，所述步骤S01之前，服务平台接收出租车信息包括出租车ID、是否载客状态、当前时间与位置对应信息；接收乘客发送的订单信息包括乘客ID、请求服务时间、始发地和目的地；出租车服务平台列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，服务平台确定能为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。
4.根据权利要求3所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，其特征在于，所有订单设置一个时间周期，若超过设置的时间周期，订单没有被分配完成，则该订单被自动取消。
5.根据权利要求1所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配方法，其特征在于，所述步骤S04中的限制条件为要求每辆车至多为一个订单对应的乘客服务，以及每个订单最多分配给一辆车。
6.一种基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，设置与云端的服务平台，其特征在于，包括：
订单收发模块：根据打车订单的订单信息，以及出租车信息，确定能为订单oi提供服务的候选出租车集合Vi，并将所有提交的订单发布给对应的出租车集合，出租车有选择性的提交所接收订单对应的报价bij；
虚拟价值计算模块，根据乘客提交的支付ri与出租车提交的该订单对应的报价bij，计算每笔订单的社会福利ri-bij以及服务平台所得利润均定义为订单oi的虚拟价值φij(bij)，其中，F(bij)为bij的概率分布，f(bij)为bij的概率密度；
优化目标确定模块，根据虚拟价值确定优化目标，所述优化目标包括最大化社会福利或者最大化平台利润；
订单分配模块，构造加权二部图，将当前所有已提交的订单组成的集合作为加权二部图的一边，将对订单投标的出租车组成的集合作为另一边，将每个订单的虚拟价值作为边权，得到社会福利加权二部图或平台利润加权二部图，选择权值最大的边作为对应订单与司机的匹配结果。
7.根据权利要求6所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，其特征在于，还包括服务报酬计算模块，确定获胜司机的服务报酬，具体包括：
在社会福利加权二部图或平台利润加权二部图中去掉当前匹配的边，再次选择权值最大的边，当遇到以下两种情况中任何一种则停止选择：1)对应订单oi在此次选择结果中匹配给其他司机vj′，2)或者司机vj被匹配给其他订单oi′；
司机vj为订单oi服务的报酬pij为：
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8.根据权利要求6所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，其特征在于，所述订单收发模块还用于接收出租车信息，包括出租车ID、是否载客状态、当前时间与位置对应信息；接收乘客发送的订单信息，包括乘客ID、请求服务时间、始发地和目的地；列出订单信息表和出租车状态表，通过比较订单的请求服务时间和始发地与出租车的当前时间和位置信息，以及根据出租车是否载客，确定能为每个订单服务的出租车候选集合，并按照其ID进行编号。
9.根据权利要求8所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，其特征在于，所有订单设置一个时间周期，若超过设置的时间周期，订单没有被分配完成，则该订单被自动取消。
10.根据权利要求1所述的基于反向拍卖的移动打车服务系统的订单分配系统，其特征在于，所述订单分配模块需要满足的限制条件为要求每辆车至多为一个订单对应的乘客服务，以及每个订单最多分配给一辆车。
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