CN112465602A - 一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质 - Google Patents

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CN112465602A CN202011453111.XA CN202011453111A CN112465602A CN 112465602 A CN112465602 A CN 112465602A CN 202011453111 A CN202011453111 A CN 202011453111A CN 112465602 A CN112465602 A CN 112465602A
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Abstract

本申请实施例公开了一种订单推送的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。本申请提出一种综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。

Description

一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储 介质
技术领域
本申请实施例涉及订单推送的领域，尤其涉及一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
目前货拉拉的订单分配装置，原有方法是按距离分段推送，可以理解为订单产生后，随着时间推移，逐步地广播推送给更大范围内的司机，直至订单被响应。
原有方案至少存在两个主要问题：1.订单“取消”，即虽然司机已经响应了订单，但与用户进一步沟通后发现“不合适”(含车货不匹配、限行、价格谈不拢等问题)导致被迫取消订单，造成了司乘双方时间的浪费，降低了全平台效率，影响了用户的使用体验以及对于平台的信任感。2.订单“不响应”，即用户需求未被任一司机响应。原有方法临近时空下不同订单推送司机人数非常近似，价值相对较低的订单未获得额外曝光，易导致其不响应，影响乘客体验。本申请中的订单推送方法能够对以上两个问题进行有效改善。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种订单推送的方法、装置、计算机设备以及计算机可读存储介质，在于综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。
本申请实施例的一个方面提供了一种订单推送的方法，所述方法包括：
获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
本申请实施例的一个方面又提供了一种订单推送的装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
计算模块，用于根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
建立模块，用于根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
广播模块，用于对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器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计算机程序时实现如上述方法的步骤。
本申请实施例的一个方面又提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器、处理器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计算机程序时实现如上述方法的步骤。
本申请实施例提供一种订单推送的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。现有技术【距离分段推送】能够保证的是接单距离最小化，但是不能保证整体取消率最小化、配对率最大化。本申请提出一种综合考虑距离、取消率、配对率的组合优化方法。
附图说明
图1示意性示出了根据本申请实施例的订单推送的应用环境图；
图2示意性示出了根据本申请实施例一的订单推送的方法的流程图；
图3示意性示出了根据本申请实施例二的订单推送的装置的框图；
图4示意性示出了根据本申请实施例三的适于实现订单推送的计算机设备的硬件架构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，在本申请实施例中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
图1示意性示出了根据本申请实施例的环境应用示意图。
服务器20通过网络9连接移动终端10。每一个移动终端10里面安置一个客户端12，客户端12用来接收司机的信息。
服务器20可以由一个或多个计算设备实现。一个或多个计算设备可以包括虚拟化的计算实例。虚拟化的计算实例可以包括虚拟机，例如计算机装置，操作装置，服务器等的仿真。计算设备可以基于虚拟映像和/或定义用于仿真的特定软件(例如，操作装置，专用应用程序，服务器)的其他数据，由计算设备加载虚拟机。随着对不同类型的处理服务的需求改变，可以在一个或多个计算设备上加载和/或终止不同的虚拟机。可以实现管理程序来管理同一计算设备上不同虚拟机的使用。
网络9包括各种网络设备，例如路由器，交换机，多路复用器，集线器，调制解调器，网桥，中继器，防火墙，代理设备和/或类似。网络9可以包括物理链路，例如同轴电缆链路，双绞线电缆链路，光纤链路，其组合等。网络9可以包括无线链路，诸如蜂窝链路，卫星链路，Wi-Fi链路等。
移动终端10的类型包括：小车、中车或者大车。
服务器20接收司机的信息，司机的信息包括：订单特征、司机特征和环境特征。订单特征包括：订单的位置、所需车型、价格、备注和/或用户画像；司机特征包括：司机的位置、状态、车型和/或历史画像；环境特征包括：当前时间段、天气和/或供需情况。
服务器20获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
实施例一
图2示意性示出了根据本申请实施例一的订单推送的方法的流程图。可以理解，本方法实施例可以被执行在服务器20中，且本方法实施例的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。
如图2所示，该订单推送的方法可以包括步骤S200～S206，其中：
步骤S200，获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征。
步骤S202，根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率。
步骤S204，根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型。
步骤S206，对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
服务器20接收司机的信息，司机的信息包括：订单特征、司机特征和环境特征。订单特征包括：订单的位置、所需车型、价格、备注和/或用户画像；司机特征包括：司机的位置、状态、车型和/或历史画像；环境特征包括：当前时间段、天气和/或供需情况。
服务器20获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
示例性的，步骤S204，建立组合优化模型，包括：
获取三个元素的乘积，所述三个元素包括：每一个司机能够被广播到的订单、每一个司机对订单的意愿度、1-每一个司机对订单的取消率；
最大化所述待广播所有司机的所述三个元素的乘积。
步骤S204，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：
根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解。
步骤S204，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：
设置约束条件，所述约束条件包括：所述距离不高于预设距离；和/或，
至少广播给N个人，N是自然数；和/或，
所述意愿度不低于第一预设数值，所述第一预设数值在0-1内；和/或，
所述取消率不低于第二预设数值，所述第二预设数值在0-1内。
所述对所述组合优化模型进行求解，包括：
通过第三方求解包对所述组合优化模型进行求解。
具体的，假设候选司机人数为D，定义i∈[1，D]表示司机下标
定义pickup_distance[i]表示第i个司机到订单起点的距离
定义response_rate[i]表示第i个司机对该订单的意愿度(即愿意响应该订单的概率)
定义cancel_rate[i]表示第i个司机对该订单的取消率(响应后取消订单的概率)
超参变量Tresponse表示订单被响应的平均概率的阈值
超参变量Tmin_driver表示订单最少要广播的司机数
决策变量
Figure BDA0002832214890000051
定义运算Q1代表计算下分位数
定义目标为该订单的配对期望(所谓配对即订单既被“响应”，同时也不被“取消”)：
Figure BDA0002832214890000052
定义约束为：
Figure BDA0002832214890000056
Figure BDA0002832214890000053
具体的，
Figure BDA0002832214890000054
Figure BDA0002832214890000055
1.根据业务规则需要，过滤部分司机(例如车型匹配、优质订单标签等)，假设剩余D＝10个司机
2.根据模型和环境信息，计算各司机对该订单的距离、意愿度、取消率；
假设
pickup_disatnce＝[1000，2000，3000，3000，3000，3000，5000，6000，7000，8000]
response_rate＝[0.6，0.7，0.8，0.9，0.6，0.7，0.8，0.9，0，1]
cancel_rate＝[0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1]
3.设定相关超参数Tmin_driver＝3表示至少要播给3个人，Tresponse＝0.7表示平均的意愿度不能低于0.7
4.通过第三方求解器可以得出方案为：
X＝[1，1，1，0，1，1，1，0，0，0]
表示播给了第1、2、3、5、6、7个司机，而第4、8、9、10个司机不会收到该订单推送。
举例说明，举个例子，智能分单某个时刻收到一个请求，包括一个订单、五十个司机。
1.根据业务规则需要，过滤部分司机(例如车型匹配、优质订单标签等)，假设剩余D＝10个司机
2.根据模型和环境信息，计算各司机对该订单的距离、意愿度、取消率，假设
pickup_disntace＝[1000，2000，3000，3000，3000，3000，5000，6000，7000，8000]
response_rate＝[0.6，0.7，0.8，0.9，0.6，0.7，0.8，0.9，0，1]
cancel_rate＝[0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9，1]
3.设定相关超参数Tmin_driver＝3表示至少要播给3个人，T_response＝0.7表示平均的意愿度不能低于0.7
4.通过第三方求解器可以得出方案为：
X＝[1，1，1，0，1，1，1，0，0，0]
表示播给了第1，2，3，5，6，7个司机，而第4，8，9，10个司机不会收到该订单推送
回顾一下：
选择没有广播给第8，9，10个司机可能是，虽然他们响应率高，但是距离订单起点比较远；
选择没有广播给第4个司机可能是，虽然响应率高，但是取消率也高，转换成配对率后不划算(距离同第3个被选中的司机，但是取消率比第3个司机更高，按照配对＝响应*(1–取消)，第3个司机的配对率＝0.8*(1-0.3)＝0.56，第4个司机的配对率＝0.9*(1-0.4)＝0.54，因此选择了第3个司机而没有选择第4个司机)。
选择了第1，2，3，5，6，7个司机，满足约束条件(最终平均响应率刚好为0.7>＝0.7，平均接单距离为2833<＝3000，播单人数为6>＝3)，最终配对期望为2.48，应该是可行解中目标值最大的。
本申请实施例提供的订单推送的方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，获取司机的信息；根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。本发明基于司机到订单起点的距离、预估的取消率和意愿度，将订单分配问题定义成一个组合优化问题，并通过相关的优化求解包进行求解，从而达成距离最小化、取消率最小化、配对率最大化的目标。
实施例二
图3示意性示出了根据本申请实施例二的订单推送的装置的框图，该订单推送的装置可以被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本申请实施例。本申请实施例所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，以下描述将具体介绍本实施例中各程序模块的功能。
如图3所示，该订单推送的装置300可以包括获取模块310、计算模块320、建立模块330及广播模块340，其中：
获取模块310，用于获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
计算模块320，用于根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
建立模块330，用于根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
广播模块340，用于对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。可选的，建立模块330，用于：
获取三个元素的乘积，所述三个元素包括：每一个司机能够被广播到的订单、每一个司机对订单的意愿度、1-每一个司机对订单的取消率；
最大化所述待广播所有司机的所述三个元素的乘积。
广播模块340，用于：
根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解；或者，
设置约束条件，所述约束条件包括：所述距离不高于预设距离；和/或，至少广播给N个人，N是自然数；和/或，所述意愿度不低于第一预设数值，所述第一预设数值在0-1内；和/或，所述取消率不低于第二预设数值，所述第二预设数值在0-1内。
实施例三
图4示意性示出了根据本申请实施例三的适于实现订单推送的计算机设备的硬件架构示意图。
本实施例中，计算机设备400可以用于作为提供商网络或组成提供商网络的组成部分，计算机设备400可以是诸如虚拟机主机进程和一个或多个虚拟机实例，或者是机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等
本实施例中，计算机设备400也可以用于作为是移动终端或组成移动终端的组成部分。当计算机设备400是移动终端或组成移动终端的组成部分时，计算机设备400可以是诸如智能手机、电脑、投影仪、机顶盒等。
本实施例中，计算机设备400是一种能够按照事先设定或者存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备。如图4所示，计算机设备400至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信链接存储器410、处理器420、网络接口430。其中：
存储器410至少包括一种类型的计算机可读存储介质，可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器410可以是计算机设备400的内部存储模块，例如该计算机设备400的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器410也可以是计算机设备400的外部存储设备，例如该计算机设备400上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器410还可以既包括计算机设备400的内部存储模块也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器410通常用于存储安装于计算机设备400的操作系统和各类应用软件，例如订单推送的方法的程序代码等。此外，存储器1610还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器420在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器420通常用于控制计算机设备400的总体操作，例如执行与计算机设备400进行数据或者通信相关的控制和处理等。本实施例中，处理器420用于运行存储器410中存储的程序代码或者处理数据。
网络接口430可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口430通常用于在计算机设备400与其他计算机设备之间建立通信链接。例如，网络接口430用于通过网络将计算机设备400与外部终端相连，在计算机设备400与外部终端之间的建立数据传输通道和通信链接等。网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，简称为GSM)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，简称为WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
需要指出的是，图4仅示出了具有部件410-430的计算机设备，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的部件，可以替代的实施更多或者更少的部件。
在本实施例中，存储于存储器410中的订单推送的方法还可以被分割为一个或者多个程序模块，并由一个或多个处理器(本实施例为处理器420)所执行，以完成本申请。
实施例四
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现实施例中的订单推送的方法的步骤。
本实施例中，计算机可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，计算机可读存储介质可以是计算机设备的内部存储单元，例如该计算机设备的硬盘或内存。在另一些实施例中，计算机可读存储介质也可以是计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，简称为SMC)，安全数字(Secure Digital，简称为SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，计算机可读存储介质还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，计算机可读存储介质通常用于存储安装于计算机设备的操作装置和各类应用软件，例如实施例中的订单推送的方法的程序代码等。此外，计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种订单推送的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立组合优化模型，包括：
获取三个元素的乘积，所述三个元素包括：每一个司机能够被广播到的订单、每一个司机对订单的意愿度、司机的接受率，所述司机的接受率＝1-每一个司机对订单的取消率；
最大化所述三个元素的乘积。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：
根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解，包括：
设置约束条件，所述约束条件包括：所述距离不高于预设距离；和/或，
至少广播给N个人，N是自然数；和/或，
所述意愿度不低于第一预设数值，所述第一预设数值在0-1内；和/或，
所述取消率不低于第二预设数值，所述第二预设数值在0-1内。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述组合优化模型进行求解，包括：
通过第三方求解包对所述组合优化模型进行求解。
6.一种订单推送的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取司机的信息，所述信息包括：订单特征、司机特征和环境特征；
计算模块，用于根据所述信息，计算所述司机到订单起点的距离、对订单预估的意愿度和取消率；
建立模块，用于根据所述距离、所述对订单预估的意愿度和所述取消率，建立组合优化模型；
广播模块，用于对所述组合优化模型进行求解，获取需推送的司机列表并进行广播。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述建立模块，用于：
获取三个元素的乘积，所述三个元素包括：每一个司机能够被广播到的订单、每一个司机对订单的意愿度、司机的接受率，所述司机的接受率＝1-每一个司机对订单的取消率；
最大化所述三个元素的乘积。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述广播模块，用于：
根据距离最小化、取消率最小化和/或配对率最大化，对所述组合优化模型进行求解；或者，
设置约束条件，所述约束条件包括：所述距离不高于预设距离；和/或，至少广播给N个人，N是自然数；和/或，所述意愿度不低于第一预设数值，所述第一预设数值在0-1内；和/或，所述取消率不低于第二预设数值，所述第二预设数值在0-1内。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
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