CN109948874A - 拼车订单分配方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了拼车订单分配方法及系统。其中，拼车订单分配方法包括：获取待分配的拼车订单集合；获取待分配的车辆集合；基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单‑车辆对。
Description
技术领域
本申请涉及网约车技术领域，特别涉及一种拼车订单的分配方法和系统。
背景技术
近年来，为了有效地利用车内的空座、减少乘客的打车成本，网约车服务的提供者(即打车平台)已经开始推进拼车业务。与传统的一对一乘车模式(即一辆车同一时间只能搭载一位乘客)的网约车服务而言，拼车业务中，打车平台可以在同一时间安排多位乘客共同搭乘一辆车。拼车有很多优点，例如，对于乘客来说，与他人共同乘车可以减少打车成本；对于打车平台来说，拼车使有限的车辆得到了更好的利用，也意味着为打车平台带来更多的收益；拼车还可以减轻高峰时段的服务压力。此外，政府为了减轻二氧化碳的排放量，鼓励共同出行的交通方式。因此，拼车业务越来越受关注。
当前打车平台的拼车业务中，拼车订单的价格是在乘客输入起始地点后、下单前，由打车平台决定的。因此，拼车订单的价格不受订单分配和行驶线路的影响，是固定的。这与非拼车订单很不同，非拼车订单的价格基于真实的行驶距离。不考虑价格的情况下分配拼车订单时，使得打车平台失去最优利益方案。例如，当车辆短缺时，分配算法决定有限的车辆服务哪些订单，而订单价格可能是与平台收入直接相关的一个重要参考。因此，提供一种根据订单价格确定收益，进而根据收益分配拼车订单的分配方法具有十分重要的意义。
发明内容
本发明实施例提供一种分配拼车订单的方法和一种分配拼车订单的系统。
在一些实施例中，本申请提供了一种拼车订单分配方法，包括：获取待分配的拼车订单集合；获取待分配的车辆集合；基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
在一些实施例中，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。
在一些实施例中，所述预定限制条件，包括至少以下条件之一：将所述订单分配给相应的车辆后，绕路率不大于绕路阈值；将所述订单分配给相应的车辆后，接驾时间不大于时间阈值；以及车辆中的乘客数不大于所述车辆的容量。
在一些实施例中，根据至少以下算法之一，确定所述订单-车辆对：贪心算法；或基于二分图的订单包与车辆匹配算法。
在一些实施例中，根据贪心算法，确定所述订单-车辆对包括：步骤a：将待分配的拼车订单集合中的订单逐一与待分配的车辆集合中的车辆进行配对，得到全部的可行配对，所有的可行配对构成一个配对池，计算每个可行配对的收益，所述可行配对指订单-车辆对满足所述预定限制条件；步骤b：确定配对池中收益最大的订单A-车辆A对，将订单A分配给车辆A，从配对池中移除所述订单A-车辆A对，更新该车辆A的行驶线路；步骤c：将配对池中所有包含所述订单A的其他配对移除；对于配对池中所述车辆A的其他配对：根据所述更新后的行驶路线更新其收益，并移除不再可行的配对；对配对池中剩余的配对重复执行步骤b和步骤c，每执行一次步骤b和步骤c，得到一个最优配对，直到某次循环中配对池中收益最大的订单-车辆对的收益为负数时，结束循环。
在一些实施例中，基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定所述订单-车辆对包括：在所述预定限制条件下，根据订单包的总收益将所述待分配的订单集合中的订单进行组合，得到多个订单包，每个订单包是多个订单的组合或只包含一个不适宜与其他订单组合的单个订单；基于订单包与待分配的车辆集合中的车辆构建二分图；和计算所述二分图的最大匹配权重，将每个订单包与其最大边权对应的车辆进行配对。
在一些实施例中，订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
在一些实施例中，本申请提供了一种拼车订单分配系统，包括：订单获取模块，用于获取待分配的拼车订单集合；车辆获取模块，用于获取待分配的车辆集合；配对模块，用于基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
在一些实施例中，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。
在一些实施例中，所述预定限制条件，包括至少以下条件之一：将所述订单分配给相应的车辆后，绕路率不大于绕路阈值；将所述订单分配给相应的车辆后，接驾时间不大于时间阈值；以及车辆中的乘客数不大于所述车辆的容量。
在一些实施例中，根据至少以下算法之一，确定所述订单-车辆对：贪心算法；或基于二分图的订单包与车辆匹配算法。
在一些实施例中，根据贪心算法，确定所述订单-车辆对包括：步骤a：将待分配的拼车订单集合中的订单逐一与待分配的车辆集合中的车辆进行配对，得到全部的可行配对，所有的可行配对构成一个配对池，计算每个可行配对的收益，所述可行配对指订单-车辆对满足所述预定限制条件；步骤b：确定配对池中收益最大的订单A-车辆A对，将订单A分配给车辆A，从配对池中移除所述订单A-车辆A对，更新该车辆A的行驶线路；步骤c：将配对池中所有包含所述订单A的其他配对移除；对于配对池中所述车辆A的其他配对：根据所述更新后的行驶路线更新其收益，并移除不再可行的配对；对配对池中剩余的配对重复执行步骤b和步骤c，每执行一次步骤b和步骤c，得到一个最优配对，直到某次循环中配对池中收益最大的订单-车辆对的收益为负数时，结束循环。
在一些实施例中，基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定所述订单-车辆对包括：在所述预定限制条件下，根据订单包的总收益将所述待分配的订单集合中的订单进行组合，得到多个订单包，每个订单包是多个订单的组合或只包含一个不适宜与其他订单组合的单个订单；基于订单包与待分配的车辆集合中的车辆构建二分图；和计算所述二分图的最大匹配权重，将每个订单包与其最大边权对应的车辆进行配对。
在一些实施例中，订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
在一些实施例中，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请中所述的任意一种拼车订单的分配方法。
在一些实施例中，本申请提供了一种拼车订单的分配装置，包括处理器，用于执行本申请中所述的任意一种拼车订单的分配方法。
本发明实施例，根据订单的价格分配拼车订单，可以保证打车平台的最大化收益。
附图说明
本申请将以示例性实施例的方式进一步描述，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本申请的一些实施例所示的一种打车订单分配系统的应用场景示意图；
图2是根据本申请的一些实施例所示的一种拼车订单分配系统的模块图；
图3是根据本申请的一些实施例所示的一种拼车订单分配方法的示例性流程图；
图4是根据本申请的一些实施例所示的一种根据贪心算法确定订单-车辆对的方法的示例性流程图；
图5是根据本本申请的一些实施例所示的一种根据二分图的订单包与车辆匹配算法确定订单-车辆对的方法的示例性流程图；
图6是根据本申请的一些实施例所示的一种订单包的示例性结构图；和
图7是根据本申请的一些实施例所示的一种二分图的示例性结构图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本申请的实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”系用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
本申请的实施例可以应用于不同的交通服务系统，不同的交通服务系统包括但不限于陆地、水面航行、航空、航天等中的一种或几种的组合。例如，人力车、代步工具、汽车(例如，小型车、巴士、大型运输车等)、轨道交通(例如，火车、动车、高铁、地铁等)、船舶、飞机、飞船、卫星、热气球、无人驾驶的交通工具等。本申请的不同实施例应用场景包括但不限于运输业、仓储物流业、农业作业系统、城市公交系统、商业运营车辆等中的一种或几种的组合。应当理解的是，本申请的系统及方法的应用场景仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。例如，其他类似的有轨迹的行驶系统。
图1系根据本申请的一些实施例所示的示例性的拼车订单分配系统100的应用场景示意图。例如，该拼车订单分配系统100可以是一用于运输服务的线上运输服务平台，如出租车呼叫、代驾服务、快递、拼车、公交服务、司机雇佣和接送服务。该拼车订单分配系统100可以是一个线上服务平台，包含服务器110，网络120、请求者终端130、提供者终端140以及数据库150。该服务器110可包含处理引擎112。
在一些实施例中，服务器110可以用于处理与拼车订单相关的信息和/或数据。服务器110可以是一独立的服务器或者一服务器组。该服务器组可以是集中式的或者分布式的(如：服务器110可以是一分布系统)在一些实施例中该服务器可以是区域的或者远程的。例如，服务器110可通过网络120访问存储于请求者终端130、提供者终端140和/或数据库150的信息和/或资料。在一些实施例中，服务器110可直接与请求者终端130、提供者终端140和/或数据库150连接以访问存储于其中的信息和/或资料。在一些实施例中，服务器110可在云平台上执行。例如，该云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、分散式云、内部云等中的一种或其任意组合。
在一些实施例中，服务器110可包含处理引擎112。该处理引擎112可处理与服务请求有关的数据和/或信息以执行一个或多个本披露中描述的功能。例如处理引擎112可基于从请求者终端130获取的拼车订单请求，为该拼车订单匹配一个服务车辆。在一些实施例中处理引擎112可包含一个或多个处理引擎(如：单芯处理引擎或多核多芯处理引擎)。仅仅作为范例，处理引擎112可包含中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、专用指令处理器(ASIP)、图形处理器(GPU)、物理处理器(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、可编辑逻辑电路(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(RISC)、微处理器等或其任意组合。
网络120可促进数据和/或信息的交换。在一些实施例中，拼车订单分配系统100中的一个或多个组件(如：服务器110、请求者终端130、提供者终端140和数据库150)可通过网络120发送数据和/或信息给拼车订单分配系统100中的其他组件。例如，服务器110可通过网络120从请求者终端130获取/获得拼车请求或需求信息。在一些实施例中，网络120可是任意类型的有线或无线网络或其任意组合。例如，网络120可包括一缆线网络、有线网络、光纤网络、电信网络、内部网络、网际网络、区域网络(LAN)、广域网络(WAN)、无线区域网络(WLAN)、都会区域网络(MAN)、公共电话交换网络(PSTN)、蓝芽网络、ZigBee网络、近场通讯(NFC)网络等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，网络120可包括一个或多个网络进出点。例如，网络120可包含有线或无线网络进出点如基站和/或网际网络交换点120-1、120-2、…，通过这些进出点，拼车订单分配系统100的一个或多个组件可连接到网络120上以交换数据和/或信息。
在一些实施例中，请求者可以是请求者终端130的用户。在一些实施例中，请求者终端130的用户可以是除请求者以外的其他人。例如，请求者终端130的用户A可使用请求者终端130为用户B发送服务请求或从服务器110接收服务和/或信息或指令。在一些实施例中，请求者终端可以是乘客终端，例如请求者可以是乘客本人。
在一些实施例中，提供者可以是提供者终端140的用户。在一些实施例中，提供者终端140的用户可以是除提供者以外的其他人。例如，提供者终端140的用户C可使用该提供者终端140来为用户D接收来自于服务器110的服务请求，和/或信息或指令。在一些实施例中，提供者终端140可以是司机终端，例如，提供者可以是司机本人。
在一些实施例中，请求者终端130可包括移动装置130-1、平板电脑130-2、膝上型电脑130-3、机动车内建装置130-4等中的一种或其任意组合。在一些实施例中，移动装置130-1可包括智能家居装置、可穿戴装置、智能行动装置、虚拟实境装置、增强实境装置等或其任意组合。在一些实施例中，智能家具装置可包括智能照明装置、智能电器的控制装置、智能监测装置、智能电视、智能摄像机、对讲机等或其任意组合。在一些实施例中，可穿戴装置可包括智能手环、智能鞋袜、智能眼镜、智能头盔、智能手表、智能衣物、智能背包、智能配饰等或其任意组合。在一些实施例中，智能行动装置可包括智能电话、个人数位助理(PDA)、游戏装置、导航装置、POS装置等或其任意组合。在一些实施例中，虚拟实境装置和/或增强实境装置可包括虚拟实境头盔、虚拟实境眼镜、虚拟实境眼罩、增强实境头盔、增强实境眼镜、增强实境眼罩等或上述举例的任意组合。在一些实施例中，请求者终端130可是具有定位功能的装置，以确定请求者和/或请求者终端130的位置。
在一些实施例中，提供者终端140可以是与请求者终端130类似或相同的装置。在一些实施例中，提供者终端140可以是一带有定位技术的装置，以确定提供者和/或提供者终端140的位置。在一些实施例中，请求者终端130和/或提供者终端140可与其他定位装置通讯以确定请求者、请求者终端130、提供者、或提供者终端140的位置。在一些实施例中，请求者终端130和/或提供者终端140可将定位信息发送至服务器110。
数据库150可存储资料和/或指令。在一些实施例中，数据库150可存储从请求者终端130和/或提供者终端140获取的资料。在一些实施例中，资料科150可存储供服务器110执行或使用的信息和/或指令，以执行本披露中描述的示例性方法。在一些实施例中，数据库150可包括大容量存储器、可移动存储器、挥发性读写存储器(例如随机存取存储器RAM)、只读存储器(ROM)等或其任意组合。在一些实施例中，数据库150可在云平台上实现。例如，该云平台可包括私有云、公共云、混合云、社区云、社区云、分散式云、内部云等中的一种或其任意组合。
在一些实施例中，数据库150可与网络120连接以与拼车订单分配系统100的一个或多个部件(如，服务器110、请求者终端130、提供者终端140等)通讯。拼车订单分配系统100的一个或多个组件可通过网络120访问存储于数据库150中的资料或指令。在一些实施例中，资料库160可直接与拼车订单分配系统100中的一个或多个组件(如，服务器110、请求者终端130、提供者终端140等)连接或通讯。在一些实施例中，数据库150可以是服务器110的一部分。
在一些实施例中，拼车订单分配系统100中的一个或多个组件(如，服务器110、请求者终端130、提供者终端140等)可具有访问数据库150的权限。在一些实施例中，当满足一个或多个条件时，拼车订单分配系统100中的一个或多个组件(如，服务器110、请求者终端130、提供者终端140等)可读取和/或修改与请求者、提供者和/或公知常识相关的信息。例如，在拼车服务结束后，服务器110可读取和/或修改一个或多个用户的信息。再例如，当从请求者终端130收到拼车服务请求时，提供者终端140可访问与请求者相关的信息，但提供者终端不能修改请求者的相关信息。
在一些实施例中，拼车订单分配系统100中一个或多个组件间信息的交换可通过请求一个服务的方式实现。该服务请求的对象可以是任何产品。在一些实施例中，该产品可以是有形产品或者无形产品。有形产品可包括食物、药品、商品、化学产品、电器、衣物、车、房屋、奢侈品等或其任意组合。无形产品可包括服务产品、金融产品、知识产品、互联网产品等中的一种或其任意组合。例如，该产品可以是用于电脑或移动手机中的任意软件和/或应用程序。该软件和/或应用程序可与社交、购物、运输、娱乐、学习、投资等或其任意组合相关。在一些实施例中，与运输相关的的软件和/或应用程序可包括出行软件和/或应用软件、交通工具调度软件和/或应用程序、地图软件和/或应用程序。在交通工具调度软件和/或应用程序中，交通工具可包括马车、人力车(例如：自行车、三轮车等)、汽车(例如：出租车、公交车、专车等)、列车、地铁、船舶、航空器(例如：飞机、直升机、航天飞机、火箭、热气球等)等中的一种或其任意组合。
图2是根据本申请的一些实施例所示的一种拼车订单分配系统200的模块图。该拼车订单分配系统包括：
订单获取模块210，用于获取待分配的拼车订单集合。
在一些实施例中，该待分配的拼车订单集合可以包括至少一个拼车订单，该拼车订单可以由请求者终端130(或乘客)发起，并通过网络120发送给服务器110(或打车平台)。在一些实施例中，该拼车订单可以是实时订单或预约订单。
在一些实施例中，该待分配的拼车订单集合中的每个拼车订单可以包括订单的起始地点(乘客上车的地点)、目的地(乘客下车的地点)、订单发起时间(乘客发起订单的时间)、订单的价格、发起订单的乘客信息(例如，乘客用户信息等)、订单出发时间等信息中的一种或任意几种的组合。当所述拼车订单是实时订单时，订单的发起时间即为订单出发时间。在一些实施例中，当乘客输入起始地点和目的地后、向打车平台发送拼车请求之前，打车平台会根据起始地点和目的地向乘客发送该订单的价格。
车辆获取模块220，用于获取待分配的车辆集合。
在一些实施例中，该待分配的车辆集合可以包括至少一辆待分配订单的车辆。该待分配车辆可以是其拥有者(或司机)通过提供者终端140在该打车平台注册的，接受打车平台派遣用于提供服务的车辆。在一些实施例中，该待分配车辆可以是实时空闲车辆、载有乘客但未满载的车辆、预约空闲车辆(即当订单为非实时订单，该订单出发时间空闲的车辆)等中的一种或任意几种的组合。
在一些实施例中，该待分配车辆集合中的每个待分配车辆可以包括车辆的当前位置、车辆的行程(例如，未完成订单的起始地和目的地等)、车辆的最大容量(例如，4座或7座等)、与车辆相关的司机信息(例如，司机的用户信息等)、车辆信息(例如，车辆的型号、等级等)等信息中的一种或任意几种的组合。其中，车辆的行程可以是该车辆正在行驶的路线，例如，该车辆正在接乘客A的路上，随后会送乘客B到乘客B的目的地，最后送乘客A到乘客A的目的地。
配对模块230，基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
在一些实施例中，打车平台可以将该待分配的拼车订单集合中的每个拼车订单与该待分配的车辆集合中的每辆车分别配对，从所有的配对中筛选出符合该预定限制条件的配对，再根据订单总收益，从符合所述限定条件的配对中，最终确定订单-车辆对。
在一些实施例中，该预定限制条件可以包括对于任何一个订单和车辆的配对，把该订单分配给该车辆后，车辆的绕路率不大于绕路阈值。例如，在将乘客i发起的订单oi分配给车辆vj之前，该车辆可能正在路线rj上，对于订单oi在路线rj中的绕路率drij可以表示为公式1：
其中，代表订单oi从起始地点(S)到目的地(E)的最短行驶路线对应的行驶时间；代表在路线rj中，车辆vj从接到该乘客i到将其送到目的地所需的时间。绕路率drij衡量的是由于拼车带来的相对时间亏损。为了保障乘客的乘车体验，绕路率是一个很重要的控制指标。
在一些实施例中，绕路阈值可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该绕路阈值可以是一个数字范围，也可以是一个固定数字。例如，该绕路阈值可以是0到1之间的任意一个数；再例如，该绕路阈值可以是0到0.8之间的任意一个数；再例如，该绕路阈值可以是0.2、0.5、0.8、等中的任意一个数字。
在一些实施例中，该预定限制条件还可以包括对于任意一个订单和车辆的配对，把该订单分配给该车辆后，接驾时间不大于时间阈值。接驾时间指分配所述订单的时间和接到发起所述订单的乘客之间的时间差。接驾时间衡量的是司机的行驶时间以及乘客的等待时间，为了司机和乘客的利益，接驾时间也是一个很重要的指标。
在一些实施例中，时间阈值可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该时间阈值可以是一个数字范围，也可以是一个固定数字。例如，该时间阈值可以是200秒到1500秒之间的任意一个时间；再例如，该绕路阈值可以是300秒、600秒、900秒、1200秒等中的任意一个特定时间。
在一些实施例中，该预定限制条件还可以包括在任意时刻，每辆车内的乘客数都不能大于其最大容量。在一些实施例中，车辆的最大容量可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该最大容量可以与该车辆的型号相关，对于一个小轿车，其最大容量为4人；再例如，该最大容量可以是打车平台设定的固定数目，例如2人、3人、4人等中的任意一个特定数目。
在一些实施例中，可以从所有的配对中筛选出同时符合以上三个条件的订单与车辆配对。在一些实施例中，也可以从所有的订单中筛选出符合上述任意一个或任意两个条件的订单与车辆的配对。
在一些实施例中，根据上述筛选出的订单与车辆的配对的收益，计算订单总收益，根据订单总收益最大对应的订单与车辆的配对，进一步确定订单-车辆对。在一些实施例中，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。其中，每个订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
在一些实施例中，平台平台收益P可以通过公式2计算：
其中，pi表示订单i的价格(乘客支付的订单价格)；p0+pj表示对于行程支付给司机的成本；p0表示起步价(不同城市可能对应不同的起步价)；pj表示与实际行驶情况相关(例如，实际行驶距离、实际行驶时间等)的行程价格。在一些实施例中，与实际行驶情况相关的行程价格pj可以是每单位时间单价与实际行驶时间的乘积，也可以是每公里单价与实际行驶公里数的乘积，还可以通过其他同时与实际行驶时间和实际行驶距离相关的算法计算。在一些实施例中，平台收益等于所有车辆完成的拼车订单的价格总和减去总共支付给司机的成本。
在一些实施例中，订单-车辆对的瞬时收益(或收益增益)ΔP(oi-vj)可以通过公式3计算：
ΔP(oi-vj)＝pi-α*Δt(oi-vj) (3),
其中，pi表示该候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)，α表示每单位时间的单价，Δt(oi-vj)表示车辆vj接订单oi后在行程上额外花费的时间。在一些实施例中，该额外花费的时间Δt(oi-vj)可以根据订单oi需要额外行驶的距离和行驶速度计算。值得注意的是，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)是车辆vj接订单oi后，平台的瞬时收益，并不是平台的整体收益。
在一些实施例中，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)还可以根据该候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)，每单位公里的单价与车辆vj接订单oi后在行程上额外花行驶的公里数决定。在一些实施例中，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)还可以根据候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)、车辆vj接订单oi后在行程上额外花行驶的公里数及车辆vj接订单oi后在行程上额外花费的时间等决定。
在一些实施例中，根据上述方法计算订单的总收益，将最大订单总收益对应的订单和车辆的配对确定为订单-车辆对，并向该车辆分配相应的订单。在一些实施例中，该最终分配的订单-车辆对可以是一对，当所述车辆正在进行其他订单服务过程中(已经载有乘客)，向该司机分配该订单，两个订单拼为一单。在一些实施例中，该最终分配的订单-车辆对可以是多于一对且少于车辆最大容量之间的任意一个数目的对数，当所述车辆空闲时，向该车辆分配该多个最终分配的订单-车辆对，拼为一单。
在一些实施例中，可以根据贪心算法或基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定订单-车辆对。示例性的贪心算法和基于二分图的订单包与车辆匹配算法可以参见本申请图4-图7中方法部分的描述。
图3是根据本申请的一些实施例所示的一种拼车订单分配方法300的示例性流程图。该方法300包括：
步骤310，获取待分配的拼车订单集合。
在一些实施例中，该待分配的拼车订单集合可以包括至少一个拼车订单，该拼车订单可以由请求者终端130(或乘客)发起，并通过网络120发送给服务器110(或打车平台)。在一些实施例中，该拼车订单可以是实时订单或预约订单。
在一些实施例中，该待分配的拼车订单集合中的每个拼车订单可以包括订单的起始地点(乘客上车的地点)、目的地(乘客下车的地点)、订单发起时间(乘客发起订单的时间)、订单的价格、发起订单的乘客信息(例如，乘客用户信息等)、订单出发时间等信息中的一种或任意几种的组合。当所述拼车订单是实时订单时，订单的发起时间即为订单出发时间。在一些实施例中，当乘客输入起始地点和目的地后、向打车平台发送拼车请求之前，打车平台会根据起始地点和目的地向乘客发送该订单的价格。
步骤320，获取待分配的车辆集合。
在一些实施例中，该待分配的车辆集合可以包括至少一辆待分配订单的车辆。该待分配车辆可以是其拥有者(或司机)通过提供者终端140在该打车平台注册的，接受打车平台派遣用于提供服务的车辆。在一些实施例中，该待分配车辆可以是实时空闲车辆、载有乘客但未满载的车辆、预约空闲车辆(即当订单为非实时订单，该订单出发时间空闲的车辆)等中的一种或任意几种的组合。
在一些实施例中，该待分配车辆集合中的每个待分配车辆可以包括车辆的当前位置、车辆的行程(例如，未完成订单的起始地和目的地等)、车辆的最大容量(例如，4座或7座等)、与车辆相关的司机信息(例如，司机的用户信息等)、车辆信息(例如，车辆的型号、等级等)等信息中的一种或任意几种的组合。其中，车辆的行程可以是该车辆正在行驶的路线，例如，该车辆正在接乘客A的路上，随后会送乘客B到乘客B的目的地，最后送乘客A到乘客A的目的地。
步骤330，基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
在一些实施例中，打车平台可以将该待分配的拼车订单集合中的每个拼车订单与该待分配的车辆集合中的每辆车分别配对，从所有的配对中筛选出符合该预定限制条件的配对，再根据订单总收益，从符合条件的配对中，最终确定订单-车辆对。
在一些实施例中，该预定限制条件可以包括对于任何一个订单和车辆的配对，把该订单分配给该车辆后，车辆的绕路率不大于绕路阈值。例如，在将乘客i发起的订单oi分配给车辆vj之前，该车辆可能正在路线rj上，对于订单oi在路线rj中的绕路率drij可以表示为公式1：
其中，代表订单oi从起始地点(S)到目的地(E)的最短行驶路线对应的行驶时间；代表在路线rj中，车辆vj从接到该乘客i到将其送到目的地所需的时间。绕路率drij衡量的是由于拼车带来的相对时间亏损。为了保障乘客的乘车体验，绕路率是一个很重要的控制指标。
在一些实施例中，绕路阈值可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该绕路阈值可以是一个数字范围，也可以是一个固定数字。例如，该绕路阈值可以是0到1之间的任意一个数；再例如，该绕路阈值可以是0到0.8之间的任意一个数；再例如，该绕路阈值可以是0.2、0.5、0.8、等中的任意一个数字。
在一些实施例中，该预定限制条件还可以包括对于任意一个订单和车辆的配对，把该订单分配给该车辆后，接驾时间不大于时间阈值。接驾时间指分配所述订单的时间和接到发起所述订单的乘客之间的时间差。接驾时间衡量的是司机的行驶时间以及乘客的等待时间，为了司机和乘客的利益，接驾时间也是一个很重要的指标。
在一些实施例中，时间阈值可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该时间阈值可以是一个数字范围，也可以是一个固定数字。例如，该时间阈值可以是200秒到1500秒之间的任意一个时间；再例如，该绕路阈值可以是300秒、600秒、900秒、1200秒等中的任意一个特定时间。
在一些实施例中，该预定限制条件还可以包括在任意时刻，每辆车内的乘客数都不能大于其最大容量。在一些实施例中，车辆的最大容量可以是打车平台根据不同应用场景设定的，例如，该最大容量可以与该车辆的型号相关，对于一个小轿车，其最大容量为4人；再例如，该最大容量可以是打车平台设定的固定数目，例如2人、3人、4人等中的任意一个特定数目。
在一些实施例中，可以从所有的配对中筛选出同时符合以上三个条件的订单与车辆配对。在一些实施例中，也可以从所有的订单中筛选出符合上述任意一个或任意两个条件的订单与车辆的配对。
在一些实施例中，根据上述筛选出的订单与车辆的配对的收益，计算订单总收益，根据订单总收益最大对应的订单与车辆的配对，进一步确定订单-车辆对。在一些实施例中，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。其中，每个订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
在一些实施例中，平台收益P可以通过公式2计算：
其中，pi表示订单i的价格(乘客支付的订单价格)；p0+pj表示对于行程支付给司机的成本；p0表示起步价(不同城市可能对应不同的起步价)；pj表示与实际行驶情况相关(例如，实际行驶距离、实际行驶时间等)的行程价格。在一些实施例中，与实际行驶情况相关的行程价格pj可以是每单位时间单价与实际行驶时间的乘积，也可以是每公里单价与实际行驶公里数的乘积，还可以通过其他同时与实际行驶时间和实际行驶距离相关的算法计算。在一些实施例中，对于同一辆车vj同一时间的多个拼车订单，平台收益等于所有车辆完成的拼车订单的价格总和减去总共支付给司机的成本。
在一些实施例中，每个订单-车辆对的瞬时收益(或收益增益)ΔP(oi-vj)可以通过公式3计算：
ΔP(oi-vj)＝pi-α*Δt(oi-vj) (3),
其中，pi表示该候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)，α表示每单位时间的单价，Δt(oi-vj)表示车辆vj接订单oi后在行程上额外花费的时间。在一些实施例中，该额外花费的时间Δt(oi-vj)可以根据订单oi需要额外行驶的距离和行驶速度计算。值得注意的是，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)是车辆vj接订单oi后，平台的瞬时收益，并不是平台的整体收益。
在一些实施例中，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)还可以根据该候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)，每单位公里的单价与车辆vj接订单oi后在行程上额外花行驶的公里数决定。在一些实施例中，每个候选订单-车辆对的瞬时收益ΔP(oi-vj)还可以根据候选订单-车辆对中的订单i的价格(乘客支付的订单价格)、车辆vj接订单oi后在行程上额外花行驶的公里数及车辆vj接订单oi后在行程上额外花费的时间等决定。
在一些实施例中，根据上述方法计算订单的总收益，将最大订单总收益对应的订单和车辆的配对确定为订单-车辆对，并向该车辆分配相应的订单。在一些实施例中，该最终分配的订单-车辆对可以是一对，当所述车辆正在进行其他订单服务过程中(已经载有乘客)，向该司机分配该订单，两个订单拼为一单。在一些实施例中，该最终分配的订单-车辆对可以是多于一对且少于车辆最大容量之间的任意一个数目的对数，当所述车辆空闲时，向该车辆分配该多个最终分配的订单-车辆对，拼为一单。
在一些实施例中，可以根据贪心算法，确定订单-车辆对。贪心算法是每一步分配一个订单，使该订单的分配带来最大的瞬时收益，从而使全局获取的利益最大。
图4是根据本申请的一些实施例所示的一种根据贪心算法确定订单-车辆对的方法400的示例性流程图。该方法400包括：
步骤410，将待分配的拼车订单集合中的订单逐一与待分配的车辆集合中的车辆进行配对，得到全部的可行配对，所有的可行配对构成一个集合，称其为配对池。计算每个可行配对的收益。所述可行配对，是指该订单-车辆对满足前述的预定限制条件。
步骤420，确定配对池中收益最大的订单-车辆对，将其中的订单记为订单A，将其中的车辆记为车辆A。将订单A分配给车辆A，从配对池中移除订单A-车辆A对，并更新车辆A的行驶线路。
步骤430，将配对池中所有包含订单A的其他配对从池中移除。对于配对池中包含车辆A的其他配对进行以下处理：对于执行所述分配后仍然可行的配对，根据更新后的车辆A的行驶线路更新其收益；对于不再可行的配对，将其移除。这里我们假设在订单分配(本实施例的本轮循环中为将订单A分配给车辆A)前配对池中的可行的配对可能会在订单分配后变得不再可行。因此需要对不再可行的配对进行移除。
对配对池中剩余的配对重复执行步骤420、430，每执行一次步骤420、430，便得到一个最优的配对，直到某次循环中配对池中收益最大的订单-车辆对的收益为负数时，结束循环。
如下程序展示了一种示例性的贪心算法：
Input:Order set O{oi},vehicle set V{vj}
Output:update routes for vehicle R{rj}
1:
2：for all oi-vj∈O×V do
3:if oi-vj is feasible then
4:Add pair oi-vj into pool and calculateΔP(oi-vj)
5:end if
6:end for
7:whiledo
8:
9:IfΔP(oi*-vj*<0):break
10:Dispatch oi to vj and update rj*.
11:ifΔP(oi*-vj*)<0：
12:for all oi-vj*∈pool do
13:UpdateΔP(oi-vj*)if it remains feasible.
14:Remove oi-vj*from pool otherwise.
15:end for
16:Remove candidate dispatches of Oi*from pool.
17:end while
18:Return R.
在一些实施例中，还可以根据基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定订单-车辆对。
图5是根据本本申请的一些实施例所示的一种根据二分图的订单包与车辆匹配算法确定订单-车辆对的方法500的示例性流程图。该方法500包括：
步骤510，在上述预定限制条件下，根据订单包的总收益将所述待分配的订单集合中的订单进行组合，得到多个订单包，其中每个订单包可以是多个订单的组合，也可以是一个不适宜与其他订单组合的单个订单。
在一些实施例中，一辆车同一时间只允许最多三个拼车乘客，因此一个打包拼车订单只能最多包含三个订单。在基于二分图的订单包与车辆匹配算法中，订单在与车辆配对之前先进行打包。
图6是根据本申请的一些实施例所示的一种订单包的示例性结构图。为了方便说明订单组合的过程，现以每个订单包最多包含两个订单为例，如图6所示，订单与订单之间的打包结合使用相互之间的连线表示，每条边上的数字表示对应订单包的最大瞬时收益。从图6可以看出，图中的满足前述预定限制条件的订单组合有o1-o2(订单o1和订单o2组成的订单包)以及o2-o3(订单o2和订单o3组成的订单包)，其中具有较大的最大瞬时收益权的是o2-o3(订单o2和订单o3组成的订单包)，因此我们将订单o2与订单o3作为一个订单包，o1-o1(单独的订单o1)和o4-o4(单独的订单o4)不适合与其他订单组合，单独作为两个订单包，经过组合得到了三个订单包。
步骤520，基于订单包与待分配的车辆集合中的车辆构建二分图。
将订单包和车辆分别作为二分图中左右两列节点(分别位于二分图的左右两侧)，分别连接每个车辆节点和每个订单节点作为该订单包和车辆对应的二分图的边，最大瞬时收益作为边权，构建二分图。此时，订单包与车辆配对问题可以通过计算该二分图的最大匹配权重而解决。图7是根据本申请的一些实施例所示的一种二分图的示例性结构图。为了图的简化效果，图7只将每个订单包(包括仅有一个订单的订单包)与部分车辆进行了配对，其他配对连线省略。
步骤530，计算该二分图的最大匹配权重，将每个订单包与最大边权对应的车辆进行配对。
在一些实施例中，可以使用组合算法，例如库恩—曼克莱斯(Kuhn-Munkres)算法，解决构建的二分图的最大权匹配问题，确定订单车辆对。如图7所示，最大权匹配的订单-车辆对分别是将订单o1分配给车辆v1、将订单o2和订单o3拼在一起分配给车辆v2和将订单o4分配给车辆v3。
在一些实施例中，当计算订单的总收益时，需要调取线路规划算法来计算每个订单和车辆配对的瞬时收益。在真实道路网络中，通常使用最短路线算法规划路线，例如收缩层级算法(Contraction Hierarchy，简称CH)。在一些实施例中，为了减轻计算量，减少计算时间，利用地理距离取代真实道路网络的最短线路算法来计算每个配对的瞬时收益，从而计算订单的总收益。例如，订单oi和车辆vj之间的地理距离gdi,j可以根据半正矢(Haversine)公式，通过公式4计算：
其中φi和φj分别表示订单oi和车辆vj在弧度上的纬度，λi和λj分别表示订单oi和车辆vj在弧度上的经度。使用上述地理距离取代最短线路算法来计算每个配对的瞬时收益的计算速度相对快很多。
在一些实施例中，当计算订单的总收益时，还可以利用分级群聚(HierarchicalClustering)或相邻增长群聚(Neighbor Growing Clustering，简称NGC)，合并真实道路网络中的节点，得到收缩的真实道路网络。根据收缩的真实道路网络，计算每个配对的瞬时收益，从而提高计算速度。
在一些实施例中，本申请中的拼车订单分配方法可以是一个计算机指令，存储在一种电子设备的存储器中，并由该电子设备中的处理器执行。在一些实施例中，本申请中的拼车订单分配装置可以包括处理器，用于执行本申请中任一种拼车订单的分配方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本申请的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本申请进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本申请中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本申请示范实施例的精神和范围。
同时，本申请使用了特定词语来描述本申请的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本申请至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本申请的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本申请的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本申请的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本申请的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。
计算机存储介质可能包含一个内含有计算机程序编码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。该传播信号可能有多种表现形式，包括电磁形式、光形式等等、或合适的组合形式。计算机存储介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通讯、传播或传输供使用的程序。位于计算机存储介质上的程序编码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、RF、或类似介质、或任何上述介质的组合。
本申请各部分操作所需的计算机程序编码可以用任意一种或多种程序语言编写，包括面向对象编程语言如Java、Scala、Smalltalk、Eiffel、JADE、Emerald、C++、C#、VB.NET、Python等，常规程序化编程语言如C语言、Visual Basic、Fortran 2003、Perl、COBOL 2002、PHP、ABAP，动态编程语言如Python、Ruby和Groovy，或其他编程语言等。该程序编码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(LAN)或广域网(WAN)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(SaaS)。
此外，除非权利要求中明确说明，本申请所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本申请流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本申请实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本申请披露的表述，从而帮助对一个或多个实施例的理解，前文对本申请实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本申请对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
Claims (16)
1.一种拼车订单分配方法，其特征在于，包括：
获取待分配的拼车订单集合；
获取待分配的车辆集合；
基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述预定限制条件，包括至少以下条件之一：
将所述订单分配给相应的车辆后，绕路率不大于绕路阈值；
将所述订单分配给相应的车辆后，接驾时间不大于时间阈值；以及
车辆中的乘客数不大于所述车辆的容量。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据至少以下算法之一，确定所述订单-车辆对：
贪心算法；或
基于二分图的订单包与车辆匹配算法。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于根据贪心算法，确定所述订单-车辆对包括：
步骤a：将待分配的拼车订单集合中的订单逐一与待分配的车辆集合中的车辆进行配对，得到全部的可行配对，所有的可行配对构成一个配对池，计算每个可行配对的收益，所述可行配对指订单-车辆对满足所述预定限制条件；
步骤b：确定配对池中收益最大的订单A-车辆A对，将订单A分配给车辆A，从配对池中移除所述订单A-车辆A对，更新该车辆A的行驶线路；
步骤c：将配对池中所有包含所述订单A的其他配对移除；对于配对池中所述车辆A的其他配对：根据所述更新后的行驶路线更新其收益，并移除不再可行的配对；
对配对池中剩余的配对重复执行步骤b和步骤c，每执行一次步骤b和步骤c，得到一个最优配对，直到某次循环中配对池中收益最大的订单-车辆对的收益为负数时，结束循环。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定所述订单-车辆对包括：
在所述预定限制条件下，根据订单包的总收益将所述待分配的订单集合中的订单进行组合，得到多个订单包，每个订单包是多个订单的组合或只包含一个不适宜与其他订单组合的单个订单；
基于订单包与待分配的车辆集合中的车辆构建二分图；和
计算所述二分图的最大匹配权重，将每个订单包与其最大边权对应的车辆进行配对。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
8.一种拼车订单的分配系统，其特征在于，包括：
订单获取模块，用于获取待分配的拼车订单集合；
车辆获取模块，用于获取待分配的车辆集合；
配对模块，用于基于订单总收益从待分配的拼车订单集合和待分配的车辆集合中，确定满足预定限制条件的订单-车辆对。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述订单总收益为分配得到的所有订单-车辆对的收益总和。
10.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，所述预定限制条件，包括至少以下条件之一：
将所述订单分配给相应的车辆后，绕路率不大于绕路阈值；
将所述订单分配给相应的车辆后，接驾时间不大于时间阈值；以及
车辆中的乘客数不大于所述车辆的容量。
11.根据权利要求8或9所述的系统，其特征在于，根据至少以下算法之一，确定所述订单-车辆对：
贪心算法；或
基于二分图的订单包与车辆匹配算法。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于根据贪心算法，确定所述订单-车辆对包括：
步骤a：将待分配的拼车订单集合中的订单逐一与待分配的车辆集合中的车辆进行配对，得到全部的可行配对，所有的可行配对构成一个配对池，计算每个可行配对的收益，所述可行配对指订单-车辆对满足所述预定限制条件；
步骤b：确定配对池中收益最大的订单A-车辆A对，将订单A分配给车辆A，从配对池中移除所述订单A-车辆A对，更新该车辆A的行驶线路；
步骤c：将配对池中所有包含所述订单A的其他配对移除；对于配对池中所述车辆A的其他配对：根据所述更新后的行驶路线更新其收益，并移除不再可行的配对；
对配对池中剩余的配对重复执行步骤b和步骤c，每执行一次步骤b和步骤c，得到一个最优配对，直到某次循环中配对池中收益最大的订单-车辆对的收益为负数时，结束循环。
13.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，基于二分图的订单包与车辆匹配算法，确定所述订单-车辆对包括：
在所述预定限制条件下，根据订单包的总收益将所述待分配的订单集合中的订单进行组合，得到多个订单包，每个订单包是多个订单的组合或只包含一个不适宜与其他订单组合的单个订单；
基于订单包与待分配的车辆集合中的车辆构建二分图；和
计算所述二分图的最大匹配权重，将每个订单包与其最大边权对应的车辆进行配对。
14.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，订单-车辆对的收益为订单价格与支付给司机的成本之间的差值。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的一种拼车订单的分配方法。
16.一种拼车订单的分配装置，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行如权利要求1-7中任一所述的一种拼车订单的分配方法。
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|---|---|
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Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111681083A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-18 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种拼车调度方法及装置 |
| CN111882093A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种拼车方法和系统 |
| CN111882109A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种订单分配方法和系统 |
| WO2021031634A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种基于实时单行程车辆的预约单连环派单方法和装置 |
| WO2021031635A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 基于非空闲行程车辆的预约单混合连环派单方法和装置 |
| WO2021031638A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种派单方法和装置 |
| CN113344336A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-09-03 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及存储介质 |
| US20220051172A1 (en) * | 2020-08-11 | 2022-02-17 | Robert Bosch Gmbh | Apparatus for and method of operating a means of transport |
| CN117541345A (zh) * | 2023-11-08 | 2024-02-09 | 杭州一喂智能科技有限公司 | 车辆订单发布方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5960412A (en) * | 1994-05-06 | 1999-09-28 | Tackbary; Mary Thomasma | Method and apparatus for communicating with a card distribution center for management, selection, and delivery of social expression cards |
| JP2002063513A (ja) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Nec Corp | レンタカー予約方法、レンタカー予約システムおよびレンタカー予約プログラムを記録した記録媒体 |
| CN105389975A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-03-09 | 北京航空航天大学 | 专车调度方法和装置 |
| CN105719010A (zh) * | 2015-07-24 | 2016-06-29 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送任务的处理方法及装置 |
| CN106940928A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-07-11 | 杭州纳戒科技有限公司 | 订单分配方法及装置 |
| CN107123258A (zh) * | 2016-02-24 | 2017-09-01 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 订单分配方法及装置 |
| CN107145980A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 无人车配送方法、系统和控制服务器 |
| CN107195175A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 一种订单分配方法及系统 |
| CN107203824A (zh) * | 2016-03-18 | 2017-09-26 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 一种拼车订单分配方法及装置 |
| CN107203865A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-26 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种订单的分配方法和装置 |
| CN107230091A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 拼车请求订单匹配方法及装置 |
-
2017
- 2017-12-21 CN CN201711397930.5A patent/CN109948874A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5960412A (en) * | 1994-05-06 | 1999-09-28 | Tackbary; Mary Thomasma | Method and apparatus for communicating with a card distribution center for management, selection, and delivery of social expression cards |
| JP2002063513A (ja) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Nec Corp | レンタカー予約方法、レンタカー予約システムおよびレンタカー予約プログラムを記録した記録媒体 |
| CN105719010A (zh) * | 2015-07-24 | 2016-06-29 | 北京小度信息科技有限公司 | 配送任务的处理方法及装置 |
| CN105389975A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-03-09 | 北京航空航天大学 | 专车调度方法和装置 |
| CN107123258A (zh) * | 2016-02-24 | 2017-09-01 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 订单分配方法及装置 |
| CN107195175A (zh) * | 2016-03-14 | 2017-09-22 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 一种订单分配方法及系统 |
| CN107203824A (zh) * | 2016-03-18 | 2017-09-26 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 一种拼车订单分配方法及装置 |
| CN107230091A (zh) * | 2016-03-23 | 2017-10-03 | 滴滴（中国）科技有限公司 | 拼车请求订单匹配方法及装置 |
| CN106940928A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-07-11 | 杭州纳戒科技有限公司 | 订单分配方法及装置 |
| CN107145980A (zh) * | 2017-05-05 | 2017-09-08 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 无人车配送方法、系统和控制服务器 |
| CN107203865A (zh) * | 2017-06-15 | 2017-09-26 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种订单的分配方法和装置 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021031634A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种基于实时单行程车辆的预约单连环派单方法和装置 |
| WO2021031635A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 基于非空闲行程车辆的预约单混合连环派单方法和装置 |
| WO2021031638A1 (zh) * | 2019-08-20 | 2021-02-25 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种派单方法和装置 |
| CN111681083A (zh) * | 2020-06-09 | 2020-09-18 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种拼车调度方法及装置 |
| CN111681083B (zh) * | 2020-06-09 | 2023-04-18 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种拼车调度方法及装置 |
| CN111882093A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种拼车方法和系统 |
| CN111882109A (zh) * | 2020-06-22 | 2020-11-03 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种订单分配方法和系统 |
| US20220051172A1 (en) * | 2020-08-11 | 2022-02-17 | Robert Bosch Gmbh | Apparatus for and method of operating a means of transport |
| US11875299B2 (en) * | 2020-08-11 | 2024-01-16 | Robert Bosch Gmbh | Apparatus for and method of operating a means of transport |
| CN113344336A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-09-03 | 中车唐山机车车辆有限公司 | 一种车辆调度方法、装置及存储介质 |
| CN117541345A (zh) * | 2023-11-08 | 2024-02-09 | 杭州一喂智能科技有限公司 | 车辆订单发布方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
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