CN113344445B - 一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，该方法包括：接收乘客订单；根据乘客订单信息，订单模型分派订单，给司机分配订单；判断供需比是否大于配置设定值；判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda+x<r，配送司机。通过连环派单的策略，使司机在上一单没完成时就接到下一单，从而在完成第一单后直接前往第二单乘客的上车地点，有效减少两单之间的空驶时间；通过优化连环派单中选择司机逻辑，动态改变派单半径，适配供需比，缓解特殊天气司机运力紧张的情况。

Description

一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法
技术领域
本发明属于网约车技术领域，特别涉及一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法。
背景技术
在网约车服务流程中，存在两种高频异常场景：第一，司机在完成上一单后，总是需要空车行驶一段时间后，才能接到第二个乘客。第二，当某城天气异常时(如北京暴雨)，
会出现乘客下单量激增，但是乘客的应答后取消率下降，等车耐心更足的情况。现有的缺点：
1.司机在订单完成后，有较大几率在10-30min内无订单(25％-40％)，司机将会有较长时间的空闲时间，而空车行驶时并没有收益，可以通过连环派单的策略缓解该问题。
2.目前连环派单策略中，派单半径是固定的，缺乏灵活性，不能很好适配特殊天气导致的需供比变化的情况。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，能够克服现有技术的上述不足。
为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，该方法包括：
接收城市乘客订单；
根据乘客订单信息，订单模型分派订单，给司机分配订单；
判断需供比是否大于配置设定值；其中，
当需供比大于配置设定值时，判断该城市乘客应答后取消率是否提升至原来的150％或该城市x的值大于a，其中，x表示变量，a表示设定的阈值；
其中，满足以上两个条件中的任意一个时：减小x的值，进入下一步；以上两个条件都不满足时：增加x的值，进入下一步，其中，两个条件指该城市乘客应答后取消率提升至原来的150％或该城市x的值大于a；当需供比>配置设定值时，自动增加x值，其中，x默认＝0且x≤a；当乘客应答后取消率提升至原来的150％或x>a时，自动减小x值；
判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda<r+x且pEda<r，其中，rEda：上一单的送驾距离；pEda：下一单的接驾距离；r＝派单半径，其中，
若满足条件则触发连环单模型，为订单绑定司机，订单为连环单；若不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机；
当需供比小于配置设定值时，判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda<r且pEda<r，其中，当司机数据分析指标满足条件，则触发连环单模型，为订单绑定该司机，该单为连环单；当司机数机数据分析指标不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机。
进一步的，所述需供比＝需求/供给，供给指过去10min内在线司机数；需求指下单量。
本发明的有益效果：通过连环派单的策略，使司机在上一单没完成时就接到下一单，从而在完成第一单后直接前往第二单乘客的上车地点，有效减少两单之间的空驶时间；通过优化连环派单中选择司机逻辑，动态改变派单半径，适配需供比，缓解特殊天气司机运力紧张的情况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了根据本发明实施例的一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法的流程原理图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地说明，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。
如图1所示，一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，该方法包括：接收城市乘客订单；
根据乘客订单信息，订单模型分派订单，给司机分配订单；
判断需供比是否大于配置设定值；
判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda+x<r且pEda<r，其中，rEda：上一单的送驾距离；pEda：下一单的接驾距离；r＝派单半径，其中，
若满足条件则触发连环单模型，为订单绑定司机，订单为连环单；若不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机。
在本发明的一些实施例中，在所述判断需供比是否大于配置设定值中，
当需供比大于配置设定值时，判断该城市乘客应答后取消率是否提升至原来的150％或该城市x的值大于a，其中，x表示变量，a表示设定的阈值；
其中，满足以上两个条件中的任意一个时：减小x的值，进入下一步；以上两个条件都不满足时：增大x的值，进入下一步，其中，两个条件指该城市乘客应答后取消率提升至原来的150％或该城市x的值大于a；
当需供比小于配置设定值时，判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda<r且pEda<r，其中，当司机数据分析指标满足条件，则触发连环单模型，为订单绑定该司机，该单为连环单；当司机数据分析指标不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机。
在本发明的一些实施例中，所述x的变化规则为：
当需供比>配置设定值时，自动增加x值，其中，x默认＝0且x≤a；
当乘客应答后取消率提升至原来的150％或x>a时，自动减小x值。
在本发明的一些实施例中，所述需供比＝需求/供给，供给指过去10min内在线司机数；需求指下单量。
一、发明目的：
通过以下两点提高GMV：第一，通过连环派单的策略，使司机在上一单没完成时就接到下一单，从而在完成第一单后直接前往第二单乘客的上车地点，有效减少两单之间的空驶时间。第二，通过优化连环派单中选择司机逻辑，动态改变派单半径，适配需供比，缓解特殊天气司机运力紧张的情况。
二、详细技术方案
1.通过GMV(交易总额)，观察数据指标，确定策略优化的方向：
根据历史经验可见，通过提升计费时长占比和提高需供比，可以提升GMV(交易总
额)。
2.提升计费时长占比
连环派单：
1.通过连环派单，使司机在一单接一单的过程中，锁定该司机运力；同时司机接到连环单后，由于需要完成连环单才能收车，因此相比较于自由接单自由收车的司机，可以一定程度上提升司机的计费服务时长。
2.通过连环派单，使司机在上一单没完成时就接到下一单，从而在完成第一单后直接前往第二单乘客的上车地点，有效减少两单之间的空驶时间。
以上两点在司机的出车时间不变的情况下，通过增加司机的计费服务时长，提升计费时长占比。
3.动态调整触发连环派单的条件(即连环派单限制扩容)，提高需供比：
(1)原逻辑：当司机满足pEda+rEda<r的条件时，可以接到连环单，其中：rEda：上一单的送驾距离；pEda：下一单的接驾距离；r＝派单半径(目前值＝3km)。
(2)现逻辑：当司机满足pEda+rEda<r+x且and pEda<r时，可以接到连环单，其中：
1.x为动态值，其变化规则为：
(1)需供比>β时，自动增加x值(x默认＝0且x≤a)
(2)乘客应答后取消率提升至原来的150％或x>a时，自动减小x值
2.需供比＝需求/供给：
(1)供给：过去10min内在线司机数(司机为出车状态)
(2)需求：下单量
3.变量说明：β值，每个城市分别配置；x:扩容量，单位km
在一个具体的实施例中的流程步骤为：
1、乘客通过渠道或app下单；
2、后台创建该乘客的订单；
3、后台调用模型派单，为乘客寻找司机；
4、后台判断该城市全城需供比是否大于β,(1)需供比大于β时，判断该城市乘客应答后取消率是否提升至原来的150％或该城市x的值大于a；
【1】满足以上两个条件中的任意一个时：减小x的值，进入步骤5；
【2】以上两个条件都不满足时：增大x的值，进入步骤5；
(2)需供比小于β时，判断司机EDA指标是否满足pEda+rEda<r且pEda<r，
其中：rEda：上一单的送驾距离；pEda：下一单的接驾距离；r＝派单半径(目前值＝3km)；
【1】司机EDA指标满足条件，则触发连环单模型，为订单绑定该司机，该单为连环单；
【2】司机EDA指标不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机；
5.后台判断司机EDA指标是否满足pEda+rEda+x<r且pEda<r；
【1】司机EDA指标满足条件，则触发连环单模型，为订单绑定该司机，该单为连环单；
【2】司机EDA指标不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机。
通过连环派单的策略，使司机在上一单没完成时就接到下一单，从而在完成第一单后直接前往第二单乘客的上车地点，有效减少两单之间的空驶时间；通过优化连环派单中选择司机逻辑，动态改变派单半径，适配需供比，缓解特殊天气司机运力紧张的情况。
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 (2)

1.一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，其特征在于，包括：
接收城市乘客订单；
根据乘客订单信息，订单模型分派订单，给司机分配订单；
判断需供比是否大于配置设定值；其中，
当需供比大于配置设定值时，判断该城市乘客应答后取消率是否提升至原来的150％或该城市x的值大于a，其中，x表示变量，a表示设定的阈值；
其中，满足以上两个条件中的任意一个时：减小x的值，进入下一步；以上两个条件都不满足时：增大x的值，进入下一步，其中，两个条件指该城市乘客应答后取消率提升至原来的150％或该城市x的值大于a；当需供比>配置设定值时，自动增加x值，其中，x默认＝0且x≤a；当乘客应答后取消率提升至原来的150％或x>a时，自动减小x值；
判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda<r+x且pEda<r，其中，rEda：上一单的送驾距离；pEda：下一单的接驾距离；r＝派单半径，其中，
若满足条件则触发连环单模型，为订单绑定司机，订单为连环单；若不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机；
当需供比小于配置设定值时，判断司机数据分析指标是否满足pEda+rEda<r且pEda<r，其中，当司机数据分析指标满足条件，则触发连环单模型，为订单绑定该司机，该单为连环单；当司机数据分析指标不满足条件，则不触发连环单模型，继续为乘客寻找司机。
2.根据权利要求1所述的一种依据全程供需自动调整连环派单限制的方法，其特征在于，所述需供比＝需求/供给，供给指过去10min内在线司机数；需求指下单量。
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