CN113077309A - 订单分配方法、装置、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN113077309A CN202110353939.6A CN202110353939A CN113077309A CN 113077309 A CN113077309 A CN 113077309A CN 202110353939 A CN202110353939 A CN 202110353939A CN 113077309 A CN113077309 A CN 113077309A
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刘李明
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Abstract

本发明提供一种订单分配方法、装置计算机设备及可读存储介质，所述方法包括获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。本发明基于激励相容机制将多个乘客订单分配给多个司机，利用激励相容机制避免司机采用策略性行为，激励司机真实的揭露自己的信息，以使平台更为合理的对乘客订单进行分配，保证司机和平台的利益。

Description

订单分配方法、装置、计算机设备及可读存储介质
技术领域
本发明涉及大数据信息处理技术领域，具体涉及一种订单分配方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
随着越来越多的乘客使用拼车出行服务，在平台内需要被分配的乘客订单越来越多，再加上拼车平台本身拥有数量庞大的私家车司机处于可以提供拼车出行服务的在线状态。如何有效地将乘客的订单分配给合适的司机便成为了关键问题。典型的拼车出行情景中，平台会根据收集到的订单信息和平台内处于在线状态司机的私有信息决定订单的分配方案。由于平台和司机之间的关系属于雇佣关系，为了激励司机积极地提供拼车出行服务，平台需要支付司机合理的报酬。
但在现实中，平台内的司机是具有异质性的理性个体，希望最大化自身的利润。然而，现如今的平台在给司机制定报酬的时候，没有将司机的成本等异质性信息纳入考虑，从而导致司机很难获得预期报酬，不愿意提供拼车出行服务。同时一个理性的司机可能会采用策略性行为(例如虚假地揭露自己的信息)，以获得更多订单，谋取更多的利润。如此以来，不仅会导致司机车辆的利用率不高，很多订单无法得到分配，同时还会使得整个平台处于失真的环境中，无法将订单分配给真正低成本的司机，导致司机和平台的利益均受损。
因此，急需提出一种订单分配方法、装置计算机设备及可读存储介质解决现有技术中存在的由于司机的异质性和策略性行为导致司机和平台的利益受损的技术问题。
发明内容
本发明提供一种订单分配方法、装置计算机设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中存在的由于司机的异质性和策略性行为导致司机和平台的利益受损的技术问题。
一方面，本发明提供一种订单分配方法，包括：
获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；
获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
在本发明一种可能的实现方式中，所述乘客订单集合为离线乘客订单集合，所述离线乘客订单集合包括多个离线乘客订单，所述基于激励相容机制将多个乘客订单分配至所述多个司机包括：
按照预设的离线乘客订单分配顺序，确定所述多个离线乘客订单的分配顺序；
按照所述多个离线乘客订单的分配顺序，基于所述激励相容机制依次将所述多个离线乘客订单中的离线乘客订单分配给所述多个司机中的司机；
采用次价定价规则为完成所述离线乘客订单的所述司机进行报酬确定。
在本发明一种可能的实现方式中，所述基于所述激励相容机制依次将所述多个离线乘客订单的离线乘客订单分配给所述多个司机中的司机包括：
获取所述司机集合中的每一个司机的司机信息，所述司机信息包括所述司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
将所述第一离线乘客订单分配给所述多个司机中的每一个司机，并根据所述订单信息、所述当前位置和所述原有行车安排规划所述司机的行车安排，生成虚拟规划行车安排；
根据所述单位行驶成本计算所述每一个司机按照与其对应的所述虚拟规划行车安排完成所述第一离线乘客订单的额外行车成本；
确定所述额外行车成本最小的司机为匹配司机；
将所述第一离线乘客订单分配给所述匹配司机，并将所述虚拟规划行车安排分配给所述匹配司机，作为所述匹配司机的当前行车安排。
在本发明一种可能的实现方式中，所述采用次价定价规则为完成所述离线乘客订单的所述司机进行报酬确定包括：
确定次最小的所述额外行车成本，并将所述次最小的所述额外行车成本作为所述匹配司机的报酬。
在本发明一种可能的实现方式中，所述乘客订单集合为在线乘客订单集合，所述在线乘客订单集合包括多个在线乘客订单，所述基于激励相容机制将多个乘客订单分配至所述多个司机包括：
采用二分图最大权匹配算法将所述多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给所述多个司机中的司机；
采用临界定价规则为完成所述在线乘客订单的所述司机进行报酬确定。
在本发明一种可能的实现方式中，所述多个在线乘客订单包括第一在线乘客订单，所述采用二分图最大权匹配算法将所述多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给所述多个司机中的司机包括：
建立已分配订单集合；
基于所述多个在线乘客订单和所述多个司机构建二分图，所述二分图中包括多个可行的在线乘客订单-司机配对；
选取额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对，并将所述额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对中的在线乘客订单从在线乘客订单集合中删除，将所述额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对中的司机添加至所述已分配订单集合，直至所述在线乘客订单集合为空集或所述已分配订单集合与所述司机集合相同。
在本发明一种可能的实现方式中，所述多个在线乘客订单包括第一在线乘客订单，所述基于所述多个在线乘客订单和所述多个司机构建二分图包括：
将所述第一在线乘客订单分配给所述多个司机中的每一个司机，得到在线乘客订单-司机配对集合，所述在线乘客订单-司机配对集合中包括多个在线乘客订单-司机配对；
判断所述在线乘客订单-司机配对集合中的在线乘客订单-司机配对是否为有效配对，若所述在线乘客订单-司机配对是有效配对，则计算所述在线乘客订单-司机配对的收益，若所述收益大于零，则所述在线乘客订单-司机配对为可行的在线乘客订单-司机配对，若所述收益小于或等于零，则所述在线乘客订单-司机配对为不可行的在线乘客订单-司机配对；
基于所述可行的在线乘客订单-司机配对构建所述二分图。
在本发明一种可能的实现方式中，所述订单信息包括所述至少一个乘客的出行费用，所述计算所述多个在线乘客订单-司机配对中在线乘客订单-司机配对的收益包括：
获取所述每一个司机的司机信息，所述司机信息包括所述司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
根据所述出行费用、所述当前位置和所述原有行车安排规划所述司机的行车安排，生成模拟规划行车安排；
根据所述单位行驶成本计算所述每一司机按照与其对应的模拟行车安排完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本；
根据所述额外行车成本和所述出行费用获得所述在线乘客订单-司机配对的收益。
在本发明一种可能的实现方式中，所述多个在线乘客订单包括第一在线乘客订单，所述多个司机包括第一在线司机，所述第一在线司机用于完成所述第一在线乘客订单；所述采用临界定价规则为完成所述在线乘客订单的所述司机进行报酬确定包括：
将所述第一在线司机从所述司机集合中剔除，生成预备司机集合，所述预备司机集合中包括多个预备司机；
将所述第一在线乘客订单分配给所述多个预备司机；
获得完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机；
将完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机的额外行车成本作为所述第一在线司机的报酬。
另一方面，本发明提供一种订单分配装置，所述订单分配装置包括：
乘客订单获取单元，用于获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客以及订单信息；
司机获取单元，用于获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
分配单元，用于基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
另一方面，本发明还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现上述任一项所述的订单分配方法。
另一方面，本发明还提供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进行加载，以执行上述任一项所述的订单分配方法中的步骤。
本发明通过基于激励相容机制将多个乘客订单分配给多个司机，利用激励相容机制避免司机采用策略性行为，激励司机真实的揭露自己的信息，以使平台更为合理的对乘客订单进行分配，保证司机和平台的利益。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的订单分配系统的场景示意图；
图2是本发明实施例提供的订单分配方法的一个实施例流程示意图；
图3是本发明实施例提供的S203的一个实施例流程示意图；
图4是本发明实施例提供的S302的一个实施例流程示意图；
图5是本发明实施例提供的S203的另一个实施例流程示意图；
图6是本发明实施例提供的S501的一个实施例流程示意图；
图7是本发明实施例提供的S602的一个实施例流程示意图；
图8是本发明实施例提供的S702的一个实施例流程示意图；
图9是本发明实施例提供的S502的一个实施例流程示意图；
图10是本发明实施例提供的订单分配装置的一个实施例结构示意图；
图11是本发明实施例提供的服务器的一个实施例流程示意图。
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，所描述的实施例仅仅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，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明提供了一种订单分配方法、装置、计算机设备及可读存储设备，以下分别进行详细说明(本发明由2020年国家级大学生创新创业训练计划，项目号为202010497041的项目资助)。
图1为本发明实施例所提供的订单分配系统的场景示意图，该系统可以包括服务器100，服务器100中集成有订单分配装置，如图1中的服务器。
本发明实施例中服务器100主要用于：
获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；
获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
本发明实施例中，该服务器100可以是独立的服务器，也可以是服务器组成的服务器网络或服务器集群，例如，本发明实施例中所描述的服务器100，其包括但不限于计算机、网络主机、单个网络服务器、多个网络服务器集或多个服务器构成的云服务器。其中，云服务器由基于云计算(Cloud Computing)的大量计算机或网络服务器构成。
可以理解的是，本发明实施例中所使用的终端200可以是既包括接收和发射硬件的设备，即具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备。具体的终端200可以是台式机、便携式电脑、网络服务器、掌上电脑(Personal Digital Assistant，PDA)、移动手机、平板电脑、无线终端设备、通信设备、嵌入式设备等，本实施例不限定终端200的类型。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的应用环境，仅仅是与本发明方案一种应用场景，并不构成对本发明方案应用场景的限定，其他的应用环境还可以包括比图1中所示更多或更少的终端，例如图1中仅示出2个终端，可以理解的，该订单分配系统还可以包括一个或多个其他终端，具体此处不作限定。
另外，如图1所示，该订单分配系统还可以包括存储器200，用于存储数据，如订单信息以及司机信息等。
需要说明的是，图1所示的订单分配系统的场景示意图仅仅是一个示例，本发明实施例描述的订单分配系统以及场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着订单分配系统的演变和新业务场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
首先，本发明实施例提供了一种订单分配方法，该订单分配方法包括：获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
如图2所示，为本发明实施例提供的订单分配方法的一个实施例流程示意图，该方法包括：
S201、获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，乘客订单集合中包括多个乘客订单，多个乘客订单中的每一个乘客订单均包括至少一个乘客和订单信息；
其中，订单信息包括至少一个乘客的出发地(乘客上车的地点)、目的地(乘客下车的地点)、出发时间和到达时间等。
S202、获取待分配的司机集合，司机集合中包括多个司机；
S203、基于激励相容机制将多个乘客订单分配至多个司机，其中，激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
本发明提供的订单分配方法，基于激励相容机制将多个乘客订单分配给多个司机，利用激励相容机制避免司机采用策略性行为，激励司机真实的揭露自己的信息，以使平台更为合理的对乘客订单进行分配，保证司机和平台的利益。
进一步地，乘客订单集合包括离线订单集合，离线乘客订单集合包括多个离线乘客订单，离线乘客订单指的是乘客提前预约出行的订单，具体地：离线乘客订单指的是乘客提交订单的时间和出发时间之间的时间间隔大于0.5个小时。
如图3所示，为本发明实施例提供的S203的一个实施例流程示意图，S203包括：
S301、按照预设的离线乘客订单分配顺序，确定多个离线乘客订单的分配顺序；
S302、按照多个离线乘客订单的分配顺序，基于激励相容机制依次将多个离线乘客订单中的离线乘客订单分配给多个司机中的司机；
S303、采用次价定价规则为完成离线乘客订单的司机进行报酬确定。
其中，次价定价规则是一种保证竞拍者激励相容的定价规则，通过采用次价定价规则为完成离线乘客订单的司机进行报酬确定，可进一步保证司机揭露真实的信息，避免司机虚假的揭露自己的信息，进一步提高司机和平台的利益。
进一步地，在本发明的一些实施例中，订单信息包括至少一个乘客的出行费用，预设的离线乘客订单分配顺序为：出行费用从高到低的顺序。
其中，出行费用指的是至少一个乘客为自己提出的订单支付的价格。通过按照出行费用由高到低的顺序对乘客订单进行分配，可进一步提高司机和平台的收益。
应当理解的是：平台的总收益与已分配乘客订单的总出行费用和所有司机的总司机报酬之间的关系满足：
Up＝Σfo-pd
其中，Up为平台的总收益，fo为每一个已分配乘客订单的出行费用，pd为平台支付给司机的总司机报酬。
进一步地，司机的总利润与总司机报酬之间的关系满足：
Ud＝pd-costd
其中，Ud为司机的总利润，costd为在接送乘客过程中产生的行车成本。
需要说明的是：在本发明的另外一些实施例中，订单信息还可包括至少一个乘客提高订单的提交时间，预设的离线乘客订单分配顺序为：提交时间的先后顺序。
通过上述设置，可减小乘客订单响应时间，进一步提高乘客的体验感，从而保证乘客提交乘客订单的积极性。
进一步地，如图4所示，多个离线乘客订单包括第一离线乘客订单，S302包括：
S401、获取司机集合中的每一个司机的司机信息，司机信息包括司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
S402、将第一离线乘客订单分配给多个司机中的每一个司机，并根据订单信息、当前位置和原有行车安排规划司机的行车安排，生成虚拟规划行车安排；
S403、根据单位行驶成本计算每一个司机按照与其对应的虚拟规划行车安排完成第一离线乘客订单的额外行车成本；
S404、确定额外行车成本最小的司机为匹配司机；
S405、将第一离线乘客订单分配给匹配司机，并将虚拟规划行车安排分配给所述匹配司机，作为匹配司机的当前行车安排。
本实施例通过在司机中寻找完成第一离线乘客订单的额外形成最小的司机作为为完成第一离线乘客订单的匹配司机，最小化完成第一离线乘客订单需要的成本，从而最大化的保证了平台的利益。
具体地，额外行车成本和原有行车安排、虚拟规划行车安排之间的关系满足：
cd·Δdis(o,d)＝cd·(dis(tpdU{lo s,lo e})-dis(tpd))
其中，cd为单位行驶成本，Δdis(o,d)为将订单o分配给司机d后行车安排的变化，cd·Δdis(o,d)为额外行车成本，dis(tpd)为原有行车安排的行程，tpdU{lo s,lo e}为将订单o的出发地和目的地加入司机d原有的行车安排之后形成的虚拟规划行车安排，dis(tpdU{lo s,lo e})为虚拟规划行车安排的形成。
进一步地，为了保证匹配司机的利益，在本发明的一些实施例中，S303具体为：
根据最小行驶成本确定次最小的额外行车成本，并将次最小的额外行车成本作为匹配司机的报酬。
进一步地，在本发明的一些实施例中，乘客订单集合为在线乘客订单集合，在线乘客订单集合包括多个在线乘客订单，离线乘客订单指的是乘客需要实时出行的订单，具体地：离线乘客订单指的是乘客提交订单的时间和出发时间之间的时间间隔小于或等于0.5小时。
如图5所示，S203包括：
S501、采用二分图最大权匹配算法将多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给多个司机中的司机；
S502、采用临界定价规则为完成在线乘客订单的司机进行报酬确定。
具体地，在本发明的一些实施例中，如图6所示，S501包括：
S601、建立已分配订单集合；
S602、基于多个在线乘客订单和多个司机构建二分图，二分图中包括多个可行的在线乘客订单-司机配对；
S603、选取额外行车成本最小的可行的在线乘客订单-司机配对，并将额外行车成本最小的可行的在线乘客订单-司机配对中的在线乘客订单从在线乘客订单集合中删除，将额外行车成本最小的可行的在线乘客订单-司机配对中的司机添加至已分配订单集合，直至在线乘客订单集合为空集或已分配订单集合与司机集合相同。
本发明实施例基于额外行车成本最小的原则将在线乘客订单分配给司机，可最大化平台的收益。这是由于，出行费用是在乘客订单提交时就确定的，司机的额外行车成本越小，平台的收益越大。
进一步地，在本发明的一些实施例中，如图7所示，S602包括：
S701、将多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给多个司机中的每一个司机，得到在线乘客订单-司机配对集合，在线乘客订单-司机配对集合中包括多个在线乘客订单-司机配对；
S702、判断在线乘客订单-司机配对集合中的在线乘客订单-司机配对是否为有效配对，若在线乘客订单-司机配对是有效配对，则计算在线乘客订单-司机配对的收益，若收益大于零，则在线乘客订单-司机配对为可行的在线乘客订单-司机配对，若收益小于或等于零，则在线乘客订单-司机配对为不可行的在线乘客订单-司机配对；
S703、基于可行的在线乘客订单-司机配对构建二分图。
通过对在线乘客订单-司机配对的可行性进行判断，基于可行的在线乘客订单-司机配对构建二分图，可进一步保证司机和平台的收益。
进一步地，在本发明的一些实施例中，判断在线乘客订单-司机配对集合中的在线乘客订单-司机配对是否为有效配对，具体为：判断在线乘客订单-司机配对是否满足预设的限制条件，满足预设的限制条件时为有效订单。
其中，订单信息包括乘客的出发地、目的地、出发时间和到达时间，预设的限制条件包括：将多个乘客订单分配给多个司机后，
至少一个乘客的等待时间小于或等于阈值等待时间；
至少一个乘客的到达时间早于或等于预设到达时间；
至少一个乘客的行程比小于或等于阈值行程比。
通过上述设置，可避免乘客等待的时间过长、耽误乘客的行程，保证乘客可按时达到目的地，提高乘客的体验感，进而保证乘客提交乘客订单的积极性。
具体地，阈值等待时间应当根据不同的应用场景进行限定，在本申请的一些实施例中，阈值等待时间可以是1分钟-20分钟之间的任意一个时间，例如：5分钟、10分钟、15分钟、20分钟等中的任意一个时间。
具体地，考虑到当司机接送多位乘客时，司机可能在原有的最短行车路线上绕行，致使乘客的行程不是原有的行程，为了避免由于行程不是原有的形成导致的相对时间亏损，行程比应小于或等于阈值行程比，其中，行程比指的是实际行程与最短行程的比值。在本发明的一些实施例中，阈值行程比可以是1.2-2之间的任何一个值，例如：阈值行程比为1.2、1.4、1.8或2的任意一个值。
进一步地，在本发明的一些实施例中，如图8所示，S702包括：
S801、获取每一个司机的司机信息，司机信息包括司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
S802、根据出行费用、当前位置和原有行车安排规划司机的行车安排，生成虚拟规划行车安排；
S803、根据单位行驶成本计算每一司机按照与其对应的模拟行车安排完成第一在线乘客订单的额外行车成本；
S804、根据额外行车成本和出行费用获得在线乘客订单-司机配对的收益。
具体地：在线乘客订单-司机配对的收益为出行费用和额外行车成本之间的差值。
进一步地，在本发明的一些实施例中，多个在线乘客订单包括第一在线乘客订单，多个司机包括第一在线司机，第一在线司机用于完成第一在线乘客订单；如图9所示，S502包括：
S901、将第一在线司机从司机集合中剔除，生成预备司机集合，预备司机集合中包括多个预备司机；
S902、将第一在线乘客订单分配给多个预备司机；
S903、获得完成第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机；
S904、将完成第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机的额外行车成本作为第一在线司机的报酬。
另一方面，为了更好实施本发明实施例中的订单分配方法，在订单分配方法基础之上，对应的，如图10所示，本发明实施例中还提供一种订单分配装置，订单分配装置1000包括：
乘客订单获取单元1001，用于获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，乘客订单集合中包括多个乘客订单，多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客以及订单信息；
司机获取单元1002，用于获取待分配的司机集合，司机集合中包括多个司机；
分配单元1003，用于基于激励相容机制将多个乘客订单分配至多个司机，其中，激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
本发明实施例提供的订单分配装置1000，分配单元1003基于激励相容机制将多个乘客订单分配给多个司机，利用激励相容机制避免司机采用策略性行为，激励司机真实的揭露自己的信息，以使平台更为合理的对乘客订单进行分配，保证司机和平台的利益。
在本发明一些实施例中，乘客订单集合为离线订单集合，离线乘客订单集合包括多个离线乘客订单，则分配单元1003具体用于：按照预设的离线乘客订单分配顺序，确定多个离线乘客订单的分配顺序；按照多个离线乘客订单的分配顺序，基于激励相容机制依次将多个离线乘客订单中的离线乘客订单分配给多个司机中的司机；采用次价定价规则为完成离线乘客订单的司机进行报酬确定。
其中，次价定价规则是一种保证竞拍者激励相容的定价规则，通过采用次价定价规则为完成离线乘客订单的司机进行报酬确定，可进一步保证司机揭露真实的信息，避免司机虚假的揭露自己的信息，进一步提高司机和平台的利益
在本发明的一些实施例中，乘客订单集合为在线乘客订单集合，在线乘客订单集合包括多个在线乘客订单，则分配单元1003具体还用于：采用二分图最大权匹配算法将多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给多个司机中的司机；采用临界定价规则为完成在线乘客订单的司机进行报酬确定。
通过二分图最大权匹配算法和临界定价规则激励司机真实的揭露自己的信息，最大化保证平台收益。
本发明实施例还提供一种计算机设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种订单分配装置，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行上述订单分配方法实施例中任一实施例中所述的订单分配方法中的步骤。
本发明实施例提供的一种计算机设备，其集成了本发明实施例所提供的任一种订单分配装置。如图11所示，其示出了本发明实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：
该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器1101、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器1102、电源1103和输入单元1104等部件。本领域技术人员可以理解，图10中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器1101是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1102内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器1102内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器1101可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器1101可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、操作用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1101中。
存储器1102可用于存储软件程序以及模块，处理器1101通过运行存储在存储器1102的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器1102可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1102可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器1102还可以包括存储器控制器，以提供处理器1101对存储器1102的访问。
计算机设备还包括给各个部件供电的电源1103，优选的，电源1103可以通过电源管理系统与处理器1101逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源1103还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该计算机设备还可包括输入单元1104，该输入单元1104可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与操作用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器1101会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器1102中，并由处理器1101来运行存储在存储器1102中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；
获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行本发明实施例所提供的任一种订单分配方法中的步骤。例如，所述计算机程序被处理器进行加载可以执行如下步骤：
获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；
获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
具体实施时，以上各个单元或结构可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元或结构的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。
以上对本发明所提供的订单分配方法、装置、计算机设备及可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (12)

1.一种订单分配方法，其特征在于，包括：
获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客和订单信息；
获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
2.根据权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述乘客订单集合包括离线乘客订单集合，所述离线乘客订单集合包括多个离线乘客订单，所述基于激励相容机制将多个乘客订单分配至所述多个司机包括：
按照预设的离线乘客订单分配顺序，确定所述多个离线乘客订单的分配顺序；
按照所述多个离线乘客订单的分配顺序，基于所述激励相容机制和依次将所述多个离线乘客订单中的离线乘客订单分配给所述多个司机中的司机；
采用次价定价规则为完成所述离线乘客订单的所述司机进行报酬确定。
3.根据权利要求2所述的订单分配方法，其特征在于，所述多个离线乘客订单包括第一离线乘客订单，所述基于所述激励相容机制依次将所述多个离线乘客订单的离线乘客订单分配给所述多个司机中的司机包括：
获取所述司机集合中的每一个司机的司机信息，所述司机信息包括所述司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
将所述第一离线乘客订单分配给所述多个司机中的每一个司机，并根据所述订单信息、所述当前位置和所述原有行车安排规划所述司机的行车安排，生成虚拟规划行车安排；
根据所述单位行驶成本计算所述每一个司机按照与其对应的所述虚拟规划行车安排完成所述第一离线乘客订单的额外行车成本；
确定所述额外行车成本最小的司机为匹配司机；
将所述第一离线乘客订单分配给所述匹配司机，并将所述虚拟规划行车安排分配给所述匹配司机，作为所述匹配司机的当前行车安排。
4.根据权利要求3所述的订单分配方法，其特征在于，所述采用次价定价规则为完成所述离线乘客订单的所述司机进行报酬确定包括：
确定次最小的所述额外行车成本，并将所述次最小的所述额外行车成本作为所述匹配司机的报酬。
5.根据权利要求1所述的订单分配方法，其特征在于，所述乘客订单集合包括在线乘客订单集合，所述在线乘客订单集合包括多个在线乘客订单，所述基于激励相容机制将多个乘客订单分配至所述多个司机包括：
采用二分图最大权匹配算法将所述多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给所述多个司机中的司机；
采用临界定价规则为完成所述在线乘客订单的所述司机进行报酬确定。
6.根据权利要求5所述的订单分配方法，其特征在于，所述采用二分图最大权匹配算法将所述多个在线乘客订单中的在线乘客订单分配给所述多个司机中的司机包括：
建立已分配订单集合；
基于所述多个在线乘客订单和所述多个司机构建二分图，所述二分图中包括多个可行的在线乘客订单-司机配对；
选取额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对，并将所述额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对中的在线乘客订单从在线乘客订单集合中删除，将所述额外行车成本最小的所述可行的在线乘客订单-司机配对中的司机添加至所述已分配订单集合，直至所述在线乘客订单集合为空集或所述已分配订单集合与所述司机集合相同。
7.根据权利要求6所述的订单分配方法，其特征在于，所述基于所述多个在线乘客订单和所述多个司机构建二分图包括：
将所述多个在线乘客订单中的在线乘客订单分别分配给所述多个司机中的每一个司机，得到在线乘客订单-司机配对集合，所述在线乘客订单-司机配对集合中包括多个在线乘客订单-司机配对；
判断所述在线乘客订单-司机配对集合中的在线乘客订单-司机配对是否为有效配对，若所述在线乘客订单-司机配对是有效配对，则计算所述在线乘客订单-司机配对的收益，若所述收益大于零，则所述在线乘客订单-司机配对为可行的在线乘客订单-司机配对，若所述收益小于或等于零，则所述在线乘客订单-司机配对为不可行的在线乘客订单-司机配对；
基于所述可行的在线乘客订单-司机配对构建所述二分图。
8.根据权利要求7所述的订单分配方法，其特征在于，所述订单信息包括所述至少一个乘客的出行费用，所述计算所述多个在线乘客订单-司机配对中在线乘客订单-司机配对的收益包括：
获取所述每一个司机的司机信息，所述司机信息包括所述司机的当前位置、单位行驶成本和原有行车安排；
根据所述出行费用、所述当前位置和所述原有行车安排规划所述司机的行车安排，生成模拟规划行车安排；
根据所述单位行驶成本计算所述每一司机按照与其对应的模拟行车安排完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本；
根据所述额外行车成本和所述出行费用获得所述在线乘客订单-司机配对的收益。
9.根据权利要求8所述的订单分配方法，其特征在于，所述多个在线乘客订单包括第一在线乘客订单，所述多个司机包括第一在线司机，所述第一在线司机用于完成所述第一在线乘客订单；所述采用临界定价规则为完成所述在线乘客订单的所述司机进行报酬确定包括：
将所述第一在线司机从所述司机集合中剔除，生成预备司机集合，所述预备司机集合中包括多个预备司机；
将所述第一在线乘客订单分配给所述多个预备司机；
获得完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机；
将完成所述第一在线乘客订单的额外行车成本最小的预备司机的额外行车成本作为所述第一在线司机的报酬。
10.一种订单分配装置，其特征在于，包括：
乘客订单获取单元，用于获取一段时间间隔内待分配的乘客订单集合，所述乘客订单集合中包括多个乘客订单，所述多个乘客订单中的乘客订单包括至少一个乘客以及订单信息；
司机获取单元，用于获取待分配的司机集合，所述司机集合中包括多个司机；
分配单元，用于基于激励相容机制将所述多个乘客订单分配至所述多个司机，其中，所述激励相容机制是指激励司机发布真实的司机信息，以使在平台的利益最大化的同时保证司机的利益。
11.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储于所述存储器中，并配置为由所述处理器执行以实现权利要求1-9任意一项所述的订单分配方法。
12.一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，所述计算机程序被处理器进行加载，以执行权利要求1-9任意一项所述的订单分配方法中的步骤。
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