CN110889738B - 一种订单派发方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种订单派发方法及装置。所述方法包括：获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；确定处于空闲行程状态的车辆确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。本发明实施例解决了现有技术中，网约车派单的过程中，难以提高订单资源与车辆资源的利用率问题。

Description

一种订单派发方法及装置
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种订单派发方法及装置。
背景技术
近年来，随着移动互联网行业的迅速发展，传统交通运输与互联网融合的行业新业态蓬勃发展，使得网络约车服务(简称网约车)俨然已经成为用户出行的一个重要方式，网约车可满足用户在不同出行场景中的使用需求，用户规模持续、稳定地增长，其在短时间内迅速占据了大量的用户市场，也为用户出行带来了极大的便利。
网约车平台在接收到用户从客户端触发的约车订单后，将约车订单派发给空闲状态的车辆；在每个派单周期内，平台通常会接收到大量的订单，因此需要对订单与车辆进行合理的调配，使得接单率最大化。然而，现有技术中，网约车平台在派单的过程中，通常以距离作为派单的唯一因素；然而，随着网约车业务的迅速发展，仅仅将距离作为派单的唯一因素，使得网约车服务具有一定的局限性，难以提高订单资源与车辆资源的利用率。
发明内容
本发明实施例提供一种订单派发方法及装置，以解决现有技术中，网约车派单的过程中，难以提高订单资源与车辆资源的利用率问题。
一方面，本发明实施例提供了一种订单派发方法，所述方法包括：
获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
确定处于空闲行程状态的车辆确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
另一方面，本发明实施例还提供一种订单派发装置，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
参数确定模块，用于确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
订单派发模块，用于根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
又一方面，本发明实施例还提供一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的订单派发方法中的步骤。
再一方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质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上所述的订单派发方法中的步骤。
在本发明实施例中，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆，通过接单预测参数来协调订单资源的派发，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源，避免未派发订单集中累积在某一区域，造成订单派发的效果较差。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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发明的一些实施例，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。
图1为本发明实施例提供的订单派发方法的步骤流程图之一；
图2为本发明实施例提供的订单派发方法的步骤流程图之二；
图3为本发明实施例提供的订单派发方法的步骤流程图之三；
图4为本发明实施例提供的订单派发装置的结构框图；
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
参见图1，本发明实施例提供了一种订单派发方法，其中，所述方法可应用于网约车的服务器，所述服务器可与多个客户端通信连接，接收客户端发送的约车订单，并为客户端派发车辆。
所述方法包括：
步骤101，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
其中，可针对每个地域，预先设定派单周期，即预设派单周期；比如，在每个派单周期内，将该地域内所有的约车订单进行统一派发；地域的范围可预先设定。
在预设派单周期内，汇总所有的约车订单，获取每个约车订单的订单参数，订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
根据订单参数确定该订单的派单权重，派单权重用以将每个订单的重要程度数值化，通过具体数据体现该订单派单时的优先程度；比如，若出发地和/或目的地位于热门区域，热门区域即订单数量相对较多的区域，则将该订单的派单权重设置地相对大一些，优先派发热门区域的订单，以缓解热门区域打车困难的问题，避免未派发订单集中累积在一区域。
步骤102，确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的。
其中，空闲行程状态即在预设派单周期内处于空闲行程状态，空闲行程状态即不处于载客状态，且在约车订单的出行时间内不具有预约订单。接单预测参数为预测值，假定每个车辆去承接每一个订单的参数值。
接单预测参数基于接乘距离和派单权重确定；接乘距离由乘客在约车订单中的行程的出发地与司机之间的最短路径距离来确定。通过派单权重来协调订单派发的优先程度，比如在接乘距离相同以及其他参数的情况下，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源。
步骤103，根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
其中，根据接单预测参数，为约车订单匹配目标车辆，按照匹配结果进行订单派发，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
本发明上述实施例中，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆，通过接单预测参数来协调订单资源的派发，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源，避免未派发订单集中累积在某一区域，造成订单派发的效果较差。本发明实施例解决了现有技术中，网约车派单的过程中，难以提高订单资源与车辆资源的利用率问题。
可选地，本发明实施例中，所述根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重的步骤，包括：
根据所述订单参数，确定所述约车订单的订单类型；其中，所述订单类型至少包括第一订单类型以及第二订单类型；若所述出发地和/或目的地位于目标区域，则所述约车订单为第一订单类型；若所述出发地以及目的地位于非目标区域，则所述约车订单为第二订单类型；
根据所述订单类型，确定所述约车订单的派单权重。
其中，目标区域即订单数量较多的区域；第一订单类型为出发地和/或目的地位于目标区域的约车订单；第二订单类型为出发地以及目的地位于非目标区域的订单；可选地，可设置非目标区域的订单为一固定派单权重，且低于第一订单类型的派单权重，以优先派送目标区域的订单。
可选地，本发明实施例中，所述根据所述订单类型，确定所述约车订单的派单权重的步骤，包括：
若所述订单类型为第一订单类型，获取所述行程的目标出发时间；
根据出发时间与派单权重的预设对应关系，确定所述目标出发时间对应的派单权重。
其中，若订单类型为第一订单类型，派单权重仍与出发时间相关，比如对于热门区域，通常有固定的时间段订单量较多，比如“早高峰”或“晚高峰”；因此本发明实施例中，进一步获取所述行程的出发时间，根据出发时间确定派单权重的具体数值；且设定出发时间与派单权重的预设对应关系，动态调整派单权重。
可选地，本发明实施例中，所述方法包括：
在预设统计周期内，统计每个预设地理区域内的相关订单数据；相关订单包括行程的出发地和/或目的地位于所述预设地理区域内的订单；
根据所述相关订单数据，确定每个所述预设地理区域内是否为目标区域。
具体地，根据经纬度信息将网约车服务器的服务区域划分为更小的小区域，即预设地理区域。划分的过程中，可以基于地域划分算法，比如GeoHash，GeoHash将二维的经纬度转换成一维的字符串(key)，并将字符串直观地展示在地图上，同一块区域的经纬度都转换成相同的字符串，也就是被划分到相同的区域。根据字符串的数量变化，区域大小也相应变化。此外，还可以使用六边形划分算法。
在预设统计周期内，统计每个预设地理区域内的相关订单数据；然后根据所述相关订单数据，确定每个所述预设地理区域内是否为目标区域；比如，若某个预设地理区域内，其在每个周期的平均订单数量高于一阈值，则可认定该区域为目标区域。
参见图2，本发明实施例提供了一种订单派发方法，其中，所述方法可应用于网约车的服务器，所述服务器可与多个客户端通信连接，接收客户端发送的约车订单，并为客户端派发车辆。
所述方法包括：
步骤201，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
其中，可针对每个地域，预先设定派单周期，即预设派单周期；比如，在每个派单周期内，将该地域内所有的约车订单进行统一派发；地域的范围可预先设定。
在预设派单周期内，汇总所有的约车订单，获取每个约车订单的订单参数，订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
根据订单参数确定该订单的派单权重，派单权重用以将每个订单的重要程度数值化，通过具体数据体现该订单派单时的优先程度；比如，若出发地和/或目的地位于热门区域，热门区域即订单数量相对较多的区域，则将该订单的派单权重设置地相对大一些，优先派发热门区域的订单，以缓解热门区域打车困难的问题，避免未派发订单集中累积在一区域。
步骤202，确定处于空闲行程状态的车辆。
其中，空闲行程状态即在预设派单周期内处于空闲行程状态，空闲行程状态即不处于载客状态，且在约车订单的出行时间内不具有预约订单。接单预测参数为预测值，假定每个车辆去承接每一个订单的参数值。
步骤203，针对每个所述约车订单，从所述车辆中，筛选与所述约车订单中的乘客的出发地在预设距离阈值内的备选车辆；其中，所述预设距离阈值为派单过程中乘客与司机之间的最大距离。
其中，预设距离阈值即能承接约车订单的车辆，距离乘客的最远距离；针对每个约车订单，首先筛选在距离阈值内的备选车辆。
步骤204，确定每台所述备选车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离，对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数。
其中，接乘距离由乘客在约车订单中的行程的出发地与司机之间的最短路径距离来确定；将接乘距离归一化处理，得到距离参数，以便确定接单预测参数。
步骤205，根据所述距离参数以及派单权重，确定每台所述备选车辆承接所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为所述距离参数以及派单权重的乘积。
其中，基于接乘距离和派单权重相乘得到接单预测参数；通过派单权重来协调订单派发的优先程度，比如在接乘距离相同以及其他参数的情况下，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源。
步骤206，根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
其中，根据接单预测参数，为约车订单匹配目标车辆，按照匹配结果进行订单派发，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
可选地，本发明实施例中，步骤204包括：
根据以下第一预设公式，确定所述乘客与所述车辆之间的距离参数：
D0＝e[(0-s*s)/(maxThres1*maxThres1)]
其中，根据第一预设公式，将接乘距离归一化处理，D0为所述距离参数，s为所述接乘距离，maxThres1为所述预设距离阈值减去第一预设参数之后的数值，第一预设参数可以是1或其他数值。
而接单预测参数为距离参数以及派单权重的乘积，比如Y＝A*D0，则Y为接单预测参数，A为派单权重。
参见图3，本发明又一实施例提供了一种订单派发方法，所述方法包括：
步骤301，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
其中，可针对每个地域，预先设定派单周期，即预设派单周期；比如，在每个派单周期内，将该地域内所有的约车订单进行统一派发；地域的范围可预先设定。
在预设派单周期内，汇总所有的约车订单，获取每个约车订单的订单参数，订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
根据订单参数确定该订单的派单权重，派单权重用以将每个订单的重要程度数值化，通过具体数据体现该订单派单时的优先程度；比如，若出发地和/或目的地位于热门区域，热门区域即订单数量相对较多的区域，则将该订单的派单权重设置地相对大一些，优先派发热门区域的订单，以缓解热门区域打车困难的问题，避免未派发订单集中累积在一区域。
步骤302，确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的。
其中，空闲行程状态即在预设派单周期内处于空闲行程状态，空闲行程状态即不处于载客状态，且在约车订单的出行时间内不具有预约订单。接单预测参数为预测值，假定每个车辆去承接每一个订单的参数值。
接单预测参数基于接乘距离和派单权重确定；接乘距离由乘客在约车订单中的行程的出发地与司机之间的最短路径距离来确定。通过派单权重来协调订单派发的优先程度，比如在接乘距离相同以及其他参数的情况下，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源。
步骤303，根据所述接单预测参数，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述车辆的车辆集之间的二分图，确定所述二分图的最大匹配权值。
其中，由于在每个预设派单周期内，可能具有多个约车订单，因此在确定接单预测参数之后，还需要进行合理分配，以优先将车辆派往热门区。
具体地，本发明实施例中，得到多个接单预测参数之后，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述车辆的车辆集之间的二分图。作为第二示例，参考以下表1，表1中所示数据为二分图的数据示意；
表1：
C1 …… Cj …… Cm
O1 0.4 0.6 0.4 0.8 0.8
…… 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4
Oi 0.4 0.8 0.6 0.8 0.6
…… 0.6 0.8 0.8 0.8 0.8
On 0.8 0.4 0.6 0.4 0.6
表1中{O1，……，On}为所述订单集，{C1，……，Cm}为所述车辆集；表格中填充的为接单预测参数，比如，对于订单O1来说，其所在行的数据分别表示O1与每台车辆之间的接单预测参数，O1D1对应的表格中0.4表示订单O1与车辆C1之间的接单预测参数为0.4；也就是说，OiCj表示订单Oi与车辆Cj之间的接单预测参数。
得到表1中所示的二分图之后，根据预设的匹配算法，得到二分图的最大匹配权值；其中，匹配的过程中，每个订单至多仅与一台车辆进行匹配，每台车辆至多仅与一个订单匹配；也就是说，最大匹配权值的匹配结果中，车辆与订单之间是一一对应的关系，或者存在有订单未匹配到车辆，但不会出现多对一、或一对多的情况，即不会出现一个订单有多个车辆承接，或一台车辆承接了的多个订单的情况。参见以下表2，作为表1的一种匹配结果，表2中1表示匹配成功，0表示匹配失败，每个订单仅与一台车辆匹配成功，每台车辆仅以一个订单匹配成功。
表2：
C1 …… Cj …… Cm
O1 0 1 0 0 0
…… 1 0 0 0 0
Oi 0 0 1 0 0
…… 0 0 0 1 0
On 0 0 0 0 1
最大匹配权值不仅保证了这种一一对应关系，还使得匹配结果中，所有接单预测参数之和最大；接单预测参数与优先程度成正比，接单预测参数越大，该订单的优先程度越高；而预设派单周期内，通过最大匹配权值使订单资源得到合理分配，使双方均获得较好的使用体验。
步骤304，根据所述最大匹配权值，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
其中，得到最大匹配权值之后，按照匹配结果进行订单派发，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
进一步地，本发明实施例中，所述确定所述二分图的最大匹配权值的步骤，包括：
根据以下公式，计算所述二分图的最大匹配权值：
Figure GDA0003585549250000101
其中，
Figure GDA0003585549250000102
X∈{0,n}为所述订单集，
Figure GDA0003585549250000111
X∈{0,m}为所述车辆集；
Wij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数；
当且仅当i订单和j车辆可匹配时Xij为1，否则为0。
其中，采用KM算法(Kuhn-Munkras)求解出带权二分图的权值最大的完备匹配，参见表1，
Figure GDA0003585549250000112
X∈{0,n}为所述订单集，
Figure GDA0003585549250000113
X∈{0,m}为所述车辆集；
Wij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数，即匹配参数；
参见表2，当且仅当i订单和j车辆可匹配时Xij为1，即j车辆(即将)匹配i订单，可将i订单派发给j车辆；否则Xij为0。
最大匹配权值的匹配结果中，车辆与订单之间是一一对应的关系，匹配结果中，所有接单预测单数之和最大；接单预测单数与派单优先程度成正比，匹配参数越大，说明派单优先程度越高；而预设派单周期内，所有接单预测单数之和最大，则确保订单派发的整体优先程度较高。
本发明上述实施例中，获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆，通过接单预测参数来协调订单资源的派发，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源，避免未派发订单集中累积在某一区域，造成订单派发的效果较差。
以上介绍了本发明实施例提供的订单派发方法，下面将结合附图介绍本发明实施例提供的订单派发装置。
参见图4，本发明实施例还提供了一种订单派发装置，所述装置包括：
参数获取模块401，用于获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
其中，可针对每个地域，预先设定派单周期，即预设派单周期；比如，在每个派单周期内，将该地域内所有的约车订单进行统一派发；地域的范围可预先设定。
在预设派单周期内，汇总所有的约车订单，获取每个约车订单的订单参数，订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地。
根据订单参数确定该订单的派单权重，派单权重用以将每个订单的重要程度数值化，通过具体数据体现该订单派单时的优先程度；比如，若出发地和/或目的地位于热门区域，热门区域即订单数量相对较多的区域，则将该订单的派单权重设置地相对大一些，优先派发热门区域的订单，以缓解热门区域打车困难的问题，避免未派发订单集中累积在一区域。
参数确定模块402，用于确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的。
其中，空闲行程状态即在预设派单周期内处于空闲行程状态，空闲行程状态即不处于载客状态，且在约车订单的出行时间内不具有预约订单。接单预测参数为预测值，假定每个车辆去承接每一个订单的参数值。
接单预测参数基于接乘距离和派单权重确定；接乘距离由乘客在约车订单中的行程的出发地与司机之间的最短路径距离来确定。通过派单权重来协调订单派发的优先程度，比如在接乘距离相同以及其他参数的情况下，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源。
订单派发模块403，用于根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
其中，根据接单预测参数，为约车订单匹配目标车辆，按照匹配结果进行订单派发，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
可选地，本发明实施例中，所述参数获取模块401包括：
类型确定子模块，用于根据所述订单参数，确定所述约车订单的订单类型；其中，所述订单类型至少包括第一订单类型以及第二订单类型；若所述出发地和/或目的地位于目标区域，则所述约车订单为第一订单类型；若所述出发地以及目的地位于非目标区域，则所述约车订单为第二订单类型；
权重确定子模块，用于根据所述订单类型，确定所述约车订单的派单权重。
可选地，本发明实施例中，所述权重确定子模块用于：
若所述订单类型为第一订单类型，获取所述行程的目标出发时间；
根据出发时间与派单权重的预设对应关系，确定所述目标出发时间对应的派单权重。
可选地，本发明实施例中，所述装置还包括：
数据统计模块，用于在预设统计周期内，统计每个预设地理区域内的相关订单数据；相关订单包括行程的出发地和/或目的地位于所述预设地理区域内的订单；
区域确定模块，用于根据所述相关订单数据，确定每个所述预设地理区域内是否为目标区域。
可选地，本发明实施例中，所述参数确定模块402包括：
车辆筛选子模块，用于针对每个所述约车订单，
从所述车辆中，筛选与所述约车订单中的乘客的出发地在预设距离阈值内的备选车辆；其中，所述预设距离阈值为派单过程中乘客与司机之间的最大距离；
距离确定子模块，用于确定每台所述备选车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离，对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数；
参数确定子模块，用于根据所述距离参数以及派单权重，确定每台所述备选车辆承接所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为所述距离参数以及派单权重的乘积。
可选地，本发明实施例中，所述距离确定子模块用于：
根据以下第一预设公式，确定所述乘客与所述车辆之间的距离参数：
D0＝e[(0-s*s)/(maxThres1*maxThres1)]
其中，D0为所述距离参数，s为所述接乘距离，maxThres1为所述预设距离阈值减去第一预设参数之后的数值。
可选地，本发明实施例中，所述订单派发模块403包括：
权值匹配子模块，用于根据所述接单预测参数，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述车辆的车辆集之间的二分图，确定所述二分图的最大匹配权值；
派发子模块，用于根据所述最大匹配权值，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
可选地，本发明实施例中，所述权值匹配子模块用于：
根据以下公式，计算所述二分图的最大匹配权值：
Figure GDA0003585549250000141
其中，
Figure GDA0003585549250000142
X∈{0,n}为所述订单集，
Figure GDA0003585549250000143
X∈{0,m}为所述车辆集；
Wij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数；
当且仅当i订单和j车辆可匹配时Xij为1，否则为0。
本发明上述实施例中，参数获取模块401获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；参数确定模块402确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；订单派发模块403根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆，通过接单预测参数来协调订单资源的派发，优先派发派单权重大的订单，合理协调订单资源与车辆资源，避免未派发订单集中累积在某一区域，造成订单派发的效果较差。本发明实施例解决了现有技术中，网约车派单的过程中，难以提高订单资源与车辆资源的利用率问题。
另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述订单派发方法中的步骤。
举个例子如下，图5示出了一种电子设备的实体结构示意图。
如图5所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令，以执行如下方法：
获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
确定处于空闲行程状态的车辆确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
此外，上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
再一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的订单派发方法，例如包括：
获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
确定处于空闲行程状态的车辆确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种订单派发方法，其特征在于，所述方法包括：
获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
确定处于空闲行程状态的车辆确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆；
所述确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数的步骤，包括：
针对每个所述约车订单，从所述车辆中，筛选与所述约车订单中的乘客的出发地在预设距离阈值内的备选车辆；其中，所述预设距离阈值为派单过程中乘客与司机之间的最大距离；
确定每台所述备选车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离，对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数；
根据所述距离参数以及派单权重，确定每台所述备选车辆承接所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为所述距离参数以及派单权重的乘积；
所述对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数的步骤，包括：
根据以下第一预设公式，确定所述乘客与所述车辆之间的距离参数：
D0＝e[(0-s*s)/(maxThres1*maxThres1)]
其中，D0为所述距离参数，s为所述接乘距离，maxThres1为所述预设距离阈值减去第一预设参数之后的数值。
2.根据权利要求1所述的订单派发方法，其特征在于，所述根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重的步骤，包括：
根据所述订单参数，确定所述约车订单的订单类型；其中，所述订单类型至少包括第一订单类型以及第二订单类型；若所述出发地和/或目的地位于目标区域，则所述约车订单为第一订单类型；若所述出发地以及目的地位于非目标区域，则所述约车订单为第二订单类型；
根据所述订单类型，确定所述约车订单的派单权重。
3.根据权利要求2所述的订单派发方法，其特征在于，所述根据所述订单类型，确定所述约车订单的派单权重的步骤，包括：
若所述订单类型为第一订单类型，获取所述行程的目标出发时间；
根据出发时间与派单权重的预设对应关系，确定所述目标出发时间对应的派单权重。
4.根据权利要求2所述的订单派发方法，其特征在于，所述方法包括：
在预设统计周期内，统计每个预设地理区域内的相关订单数据；相关订单包括行程的出发地和/或目的地位于所述预设地理区域内的订单；
根据所述相关订单数据，确定每个所述预设地理区域内是否为目标区域。
5.根据权利要求1所述的订单派发方法，其特征在于，所述根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆的步骤，包括：
根据所述接单预测参数，建立包括所述约车订单的订单集与包括所述车辆的车辆集之间的二分图，确定所述二分图的最大匹配权值；
根据所述最大匹配权值，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆。
6.根据权利要求5所述的订单派发方法，其特征在于，所述确定所述二分图的最大匹配权值的步骤，包括：
根据以下公式，计算所述二分图的最大匹配权值：
Figure FDA0003585549240000021
其中，
Figure FDA0003585549240000022
X∈{0,n}为所述订单集，
Figure FDA0003585549240000023
X∈{0,m}为所述车辆集；
Wij表示i订单和j车辆之间的接单预测单数；
当且仅当i订单和j车辆可匹配时Xij为1，否则为0。
7.一种订单派发装置，其特征在于，所述装置包括：
参数获取模块，用于获取预设派单周期内的约车订单的订单参数，根据所述订单参数确定所述约车订单的派单权重；其中，所述订单参数包括所述约车订单的行程的出发地和/或目的地；
参数确定模块，用于确定处于空闲行程状态的车辆，并确定所述车辆承接每个所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为根据所述车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离以及所述约车订单的派单权重确定的；
订单派发模块，用于根据所述接单预测参数，确定每个所述约车订单对应的目标车辆，并将所述约车订单派发给对应的目标车辆；
车辆筛选子模块，用于针对每个所述约车订单，从所述车辆中，筛选与所述约车订单中的乘客的出发地在预设距离阈值内的备选车辆；其中，所述预设距离阈值为派单过程中乘客与司机之间的最大距离；
距离确定子模块，用于确定每台所述备选车辆与所述约车订单中的乘客之间的接乘距离，对所述接乘距离进行归一化处理，得到距离参数；
参数确定子模块，用于根据所述距离参数以及派单权重，确定每台所述备选车辆承接所述约车订单的接单预测参数；所述接单预测参数为所述距离参数以及派单权重的乘积；
所述距离确定子模块用于:
根据以下第一预设公式，确定所述乘客与所述车辆之间的距离参数：
D0＝e[(0-s*s)/(maxThres1*maxThres1)]
其中，D0为所述距离参数，s为所述接乘距离，maxThres1为所述预设距离阈值减去第一预设参数之后的数值。
8.一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的订单派发方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的订单派发方法的步骤。
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