TWI508014B - 共乘服務提供方法及其共乘伺服器 - Google Patents

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Description

共乘服務提供方法及其共乘伺服器
本發明是有關於一種共乘服務提供方法及其共乘伺服器。
隨著經濟的發展，各個國家已變的越來越工業化以及都市化。因此，越來越多的人們負擔的起自己的車輛，進而導致城市中交通壅塞的情形越趨嚴重。交通壅塞不僅增加了人們對於環境的衝擊，人們生活的品質也因其所帶來的諸多負面影響(例如空氣污染、停車問題、噪音污染、無謂的時間消耗、燃料的消耗等)而降低。雖然公共運輸能夠減緩壅塞的情形，但其仍缺乏個人車輛所具有的彈性移動性、舒適度以及自由度。因此，私人車輛仍是許多民眾心中較佳的選擇。然而，以英國為例，其車輛的平均承載率僅為1.5人/車。由於共乘可利用車輛內的空位做為運輸資源，因而使得共乘成為解決交通壅塞的最佳方法之一。換言之，司機可將其車輛分享給其他路線相似的人，進而透過增加座位利用率來減少道路上的車輛數量。共乘亦產生諸多附加好處， 例如減少旅費、減碳、較不需找車位等。
許多的共乘系統已致力於造福人群及環境。這些系統可依據其特性而大致分為兩種類型。第一種為基於網路的系統(例如網站)。在這種系統上，共乘客(carpooler)們可透過線上社群平台來交流。此種線上社群平台採用一個整合資訊的平台，其可適應正在尋覓搭車機會的乘客以及正在提供車輛座位的司機。然而，基於網路的系統無法整合地理資訊系統(geographic information system，GIS)的科技。此限制了系統透過準確地理資訊來配對潛在使用者的能力。因此，共乘使用者們必須透過在結果列表中手動搜尋的方式，以決定哪個配對與其所在地點最為相關。第二種共乘系統種類應用了GIS科技，此種共乘系統允許共乘客們以透過GIS取得的準確地理位置來請求搭車或是提供座位。因此，這些系統可在實際上路前即提供路徑資訊。現今已存在許多為了解決交通壅塞問題而提出的共乘系統。然而，有些系統相對地較不具彈性，且需要更多的前置作業(prearrangement)。舉例而言，欲使用上述系統找到共乘配對(carpool match)必須預先排程搭車的時間，並且考慮例如日期、時間、起點(departure location)以及目的地等諸多因素。對於需要即時共乘配對服務的使用者而言，此種作法較無效率。
為了克服目前共乘系統無法提供即時服務的缺陷，研究人員們已提出一種全球共乘系統，使得共乘客們能夠使用其智慧型手持裝置來發送即時的共乘請求(carpool request)。接著，所述 全球共乘系統可自動地配對具有相似情形的共乘夥伴(carpool partner)，並在合理的時間範圍內將配對結果告知他們。在所述全球共乘系統中，當共乘請求的數量增加時，運算複雜度也將隨之而快速增加。數量增加的可能配對組合使得使用窮舉法(exhaustive algorithm)的所述全球共乘系統不適於應用在即時服務中。為了減少決定配對以及緩解共乘服務問題的時間，隨機比例方法(random ratio method，RRM)被提出。RRM動態地控制隨機比例參數，並接著在搜尋解時調整取樣的尺寸。因此，可減少用於找尋共乘配對的計算時間。然而，RRM所產生的共乘配對解的品質較低。在減少處理時間的同時還要找到高品質的解是相當具挑戰性的。此外，當大量使用者同時發出共乘請求時，記憶體的使用亦會是需考量的重要課題。
也就是說，在解決共乘服務問題(Carpool Services Problem，CSP)時，基本上有三個議題需考量：(1)高品質的解：對於每個共乘族群的各個司機而言，行程成本(travel cost)須最小化。(2)低處理時間：共乘配對程序需在合理的時間範圍內完成。(3)低記憶體使用量：用於處理共乘配對的記憶體須越少越好。
有鑑於此，本發明提出除了可有效率地及適當地配對乘客及司機之外，亦可達到低記憶體使用量的一種共乘服務提供方 法及其共乘伺服器。
本發明提供一種共乘服務提供方法，適於共乘伺服器。所述方法包括下列步驟：依據來自多個乘客及多個司機的多個共乘請求產生共乘族群矩陣，其中共乘族群矩陣包括多個列，各列對應於所述多個司機的其中之一，各列包括多個機率，且各機率對應於所述多個乘客的其中之一。依據共乘族群矩陣產生第一共乘配對結果以及第二共乘配對結果，其中第一共乘配對結果以及第二共乘配對結果個別包括對應於所述多個司機的多個第一區段及第二區段，且各區段包括對應於部分乘客的多個槽。對各第一區段及第二區段執行繞徑操作，以使得各第一區段及第二區段個別的區段適應值為最大。個別將所述多個第二區段的其中之一的區段適應值與對應的第一區段的區段適應值進行比較，並且若所述多個第二區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第一區段的區段適應值差，即以對應的第一區段取代所述多個第二區段的所述其中之一來更新第二共乘配對結果。依據更新的第二共乘配對結果更新共乘族群矩陣。
在本發明之一實施例中，各機率為所述多個乘客的數量的倒數。
在本發明之一實施例中，依據來自所述多個乘客及所述多個司機的所述多個共乘請求產生共乘族群矩陣的步驟包括：對各列而言，依據對應的所述多個機率隨機選取數量的所述多個乘客，其中被選取的所述多個乘客的數量等於對應的司機所提供的 多個座位的數量。將各列中被選取的所述多個乘客組合為第一共乘配對結果。
在本發明之一實施例中，執行繞徑操作的步驟包括：對各第一區段以及各第二區段找出接送對應的所述多個乘客的最短路徑。
在本發明之一實施例中，更新的第二共乘配對結果包括對應於所述多個司機的多個特定區段，並且，依據更新的第二共乘配對結果更新共乘族群矩陣的步驟包括：對於所述多個列中的第i個列而言：找出對應於所述第i個列的特定區段；取得對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客；累加第一參數至對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客所對應的所述多個機率；從對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客未對應的所述多個機率減去第二參數。
在本發明之一實施例中，在依據更新的第二共乘配對結果更新共乘族群矩陣的步驟之後，更包括：依據更新的共乘族群矩陣產生新共乘配對結果，其中新共乘配對結果包括多個第三區段。對各第三區段執行繞徑操作，以使得各第三區段個別的區段適應值為最大。個別將所述多個特定區段的其中之一的區段適應值與對應的第三區段的區段適應值進行比較，並且，若所述多個特定區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第三區段的區段適應值差，即以對應的第三區段取代所述多個特定區段的所述其中之一來更新更新的第二共乘配對結果。判斷更新的第二共乘配 對結果是否已被更新預設次數。若是，依據更新的第二共乘配對結果分配所述多個乘客給所述多個司機。
本發明提供一種共乘伺服器，其包括通訊單元、儲存單元以及處理單元。通訊單元接收來自多個乘客及多個司機的多個共乘請求。儲存單元儲存多個模組。處理單元耦接通訊單元以及儲存單元，存取所述多個模組以執行下列步驟：依據來自所述多個乘客及所述多個司機的所述多個共乘請求產生共乘族群矩陣，其中共乘族群矩陣包括多個列，各列對應於所述多個司機的其中之一，各列包括多個機率，且各機率對應於所述多個乘客的其中之一。依據共乘族群矩陣產生第一共乘配對結果以及第二共乘配對結果，其中第一共乘配對結果以及第二共乘配對結果個別包括對應於所述多個司機的多個第一區段及第二區段，且各區段包括對應於部分乘客的多個槽。對各第一區段及第二區段執行繞徑操作，以使得各第一區段及第二區段個別的區段適應值為最大。個別將所述多個第二區段的其中之一的區段適應值與對應的第一區段的區段適應值進行比較，並且若所述多個第二區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第一區段的區段適應值差，即以對應的第一區段取代所述多個第二區段的所述其中之一來更新第二共乘配對結果。依據更新的第二共乘配對結果更新共乘族群矩陣。
在本發明之一實施例中，各機率為所述多個乘客的數量的倒數。
在本發明之一實施例中，處理單元經配置以：對各列而 言，依據對應的所述多個機率隨機選取數量的所述多個乘客，其中被選取的所述多個乘客的數量等於對應司機所提供的多個座位的數量。將各列中被選取的所述多個乘客組合為第一共乘配對結果。
在本發明之一實施例中，處理單元經配置以：對各第一區段以及各第二區段找出接送對應的所述多個乘客的最短路徑。
在本發明之一實施例中，更新的第二共乘配對結果包括對應於所述多個司機的多個特定區段，且處理單元經配置以：對於所述多個列中的第i個列而言：找出對應於所述第i個列的特定區段；取得對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客；累加第一參數至對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客所對應的所述多個機率；從對應於所述第i個列的特定區段中的所述多個乘客未對應的所述多個機率減去第二參數。
在本發明之一實施例中，處理單元更經配置以：依據更新的共乘族群矩陣產生新共乘配對結果，其中新共乘配對結果包括多個第三區段。對各第三區段執行繞徑操作，以使得各第三區段個別的區段適應值為最大。個別將所述多個特定區段的其中之一的區段適應值與對應的第三區段的區段適應值進行比較，並且，若所述多個特定區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第三區段的區段適應值差，即以對應的第三區段取代所述多個特定區段的所述其中之一來更新更新的第二共乘配對結果。判斷更新的第二共乘配對結果是否已被更新預設次數。若是，依據更新 的第二共乘配對結果分配所述多個乘客給所述多個司機。
基於上述，本發明實施例提出一種共乘服務提供方法及其共乘伺服器。本發明提出的方法可在合理的時間範圍內找到接近最佳(near-optimal)品質的共乘配對結果，因而使得所述方法可應用於即時的共乘服務。此外，由於共乘族群矩陣是以機率模型來表示，而不是以多個獨立的共乘配對結果來表示，因此本發明實施例提出的方法僅需少量的記憶體。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
100‧‧‧共乘系統
110‧‧‧共乘伺服器
112‧‧‧通訊單元
114‧‧‧儲存單元
116‧‧‧處理單元
120‧‧‧開放式GIS供應商
130‧‧‧行動通訊網路
140‧‧‧全球定位系統衛星
150‧‧‧交通監視器
160‧‧‧交易服務銀行
170‧‧‧名譽資料供應商
510‧‧‧第一共乘配對結果
521_1~521_m‧‧‧第二區段
520‧‧‧第二共乘配對結果
520’‧‧‧更新的第二共乘配對結果
600‧‧‧更新的第二共乘配對結果
611_1~611_m‧‧‧特定區段
D1~Dm‧‧‧司機
DN0~DN6‧‧‧目的地群組
LN0~LN6‧‧‧所在位置群組
P1~Pk‧‧‧乘客
S210~S250‧‧‧步驟
511_1~511_m、S1~Sm‧‧‧第一區段
SL1~SL5‧‧‧槽
SS1~SS6‧‧‧特定槽
ST0~ST6‧‧‧階段
圖1是依據本發明之一實施例繪示的共乘系統。
圖2是依據本發明之一實施例繪示的共乘服務提供方法流程圖。
圖3A是依據本發明之一實施例繪示的第一共乘配對結果示意圖。
圖3B是依據圖3A繪示的第一共乘配對結果的細部圖示。
圖4是依據本發明之一實施例繪示的繞徑操作示意圖。
圖5是依據本發明之一實施例繪示的第二共乘配對結果的更新機制示意圖。
圖6是依據本發明之一實施例繪示的共乘族群矩陣的更新機 制示意圖。
下文將參考附圖來更加全面地描述本發明的一些實施例，附圖中示出了本申請案的一些實施例，但非所有實施例。實際上，本申請案的各項實施例可以按照許多不同形式來體現，且不應解釋為限於本文所提出的實施例；相反，提供這些實施例的目的是使本發明滿足適用的法律要求。通篇中，相同參考標號代表相同元件。
圖1是依據本發明之一實施例繪示的共乘系統。在本實施例中，共乘系統100可包括共乘伺服器110、開放式GIS供應商120、行動通訊網路130、全球定位系統(global positioning system，GPS)衛星140、交通監視器(traffic monitor)150、交易服務銀行(transaction service banker)160、名譽資料供應商(reputation data provider)170、乘客P1~Pk、司機D1~Dm(k和m為正整數)。
共乘伺服器110可包括通訊單元112、儲存單元114以及處理單元116。通訊單元112可用於連接行動通訊網路130。舉例而言，通訊單元112可與電信站台建立一連線，以將共乘伺服器110連接至網際網路。行動通訊網路130可以是基於2G、3G、3.5G、4G或類似者的行動通訊科技的網路。舉例而言，行動通訊網路130可基於通用封包無線服務(General Packet Radio Service，GPRS)、分碼多工存取(Code Division Multiple Access，CDMA)、高速下行 鏈路封包存取(High Speed Downlink Packet Access，HSDPA)或是其他類似的行動網路科技而組態。在本實施例中，通訊單元112不限於採用特定的行動網路科技。
儲存單元114可以是固定式隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、移動式RAM、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(Flash Memory)、硬碟或是其他相似裝置的其中之一或其組合。儲存單元114可儲存可由處理單元116執行的多個模組。這些模組可載入至處理單元116以執行共乘服務提供方法。
處理單元116為中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)、一般用途或特定用途的可程式化微處理器、數位訊號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用集成電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device，PLD)或是其他類似裝置的其中之一或其組合。處理單元116耦接通訊單元112以及儲存單元114。處理單元116可存取及執行儲存於儲存單元114中的模組，以執行本發明提出的共乘服務提供方法，其將在以下篇幅中介紹。
當乘客P1~Pk欲請求共乘伺服器110所提供的共乘服務時，乘客P1~Pk可操作安裝在智慧型手機、平板電腦、個人數位助理(personal digital assistant，PDA)或其他類似的電子裝置中的共乘應用程式，以透過行動通訊網路130發送共乘請求至共乘 伺服器110。另一方面，當司機D1-Dm(繪示為車輛)欲接送乘客(亦即，分享或提供座位給乘客)時，司機D1-Dm亦可操作前述的共乘應用程式以透過行動通訊網路130發送共乘請求至共乘伺服器110。
如圖1所示，共乘伺服器110可連接至交通監視器150、交易服務銀行160以及名譽資料供應商170
共乘伺服器110可取得由交通監視器150所監視的即時交通或是道路情況，並據以調整指派給要求共乘服務的司機的路線，以避免例如交通壅塞等情形。
交易服務銀行160可用於向使用共乘服務的乘客收取費用，或是付款給接送乘客的司機。
名譽資料供應商170可包括一些社交網路伺服器，因此名譽資料供應商170可提供使用者(例如是乘客或是司機)的個人資訊，例如聯絡人數量或是張貼過的文章。有了使用者的個人資訊之後，共乘伺服器110可評估此使用者。具體而言，共乘伺服器110可同時考量例如使用者的聯絡人數量及張貼過的文章，並據以轉換為使用者的信用分數(credit score)。在一些實施例中，共乘伺服器110可適應性地調整使用者的信用分數。舉例而言，若使用者很準時的話，共乘伺服器110可增加使用者的信用分數。另一方面，若使用者不準時的話，共乘伺服器110可減少使用者的信用分數。
上述各個共乘系統100中的實體可透過對應的應用程式 介面(application interfaces，API)(如圖1所示)來互相溝通。
在一實施例中，欲要求共乘服務的乘客可在共乘伺服器110上註冊，而共乘伺服器110可指派乘客身分(passenger identification)予這些乘客。同樣地，欲分享座位的司機亦可在共乘伺服器110上註冊，而共乘伺服器110可指派司機身分(driver identification)予這些司機。
為了便於提供共乘服務，共乘請求可包括多個資訊欄位，例如請求服務使用者的類別、使用者身分、使用者目前所在地、使用者的目的地以及使用者所要求的座位數。具體而言，請求服務使用者的類別可用於說明請求共乘服務的使用者為乘客或是司機。使用者身分可以是要求共乘服務的使用者的乘客身分或是司機身分。
在一些實施例中，使用者(例如，乘客或是司機)可使用前述的電子裝置來從GPS衛星140取得其目前所在位置(或座標)，並接著在發送共乘請求時轉發其目前所在位置(即，先前提及的「使用者目前所在位置」的資訊欄位)至共乘伺服器110。此外，使用者可存取開放式GIS供應商120提供的地圖(例如是線上地圖)，並標明其目的地，而此資訊可採用前述的「使用者的目的地」欄位轉發至共乘伺服器110。若使用者為乘客的話，則「使用者所要求的座位數」可以是使用者需要的座位數，而若使用者為司機的話，則「使用者所要求的座位數」可以是使用者提供的座位數。
在一實施例中，共乘請求中的資訊欄位可採用在所述共乘應用程式的使用者介面中顯示對應欄位的方式來實現，以便於使用者進行輸入。在此情況下，共乘應用程式可將使用者輸入的資訊整合為共乘請求，並據以轉發至共乘伺服器110。
在接收來自各個乘客及司機的共乘請求之後，本實施例的共乘伺服器110可執行以下的共乘服務提供方法，以有效地配對乘客及司機，使得對應於各個司機的區段適應值(segment fitness value)為最大。在一些實施例中，區段(segment)的區段適應值與區段的行程成本呈現負相關。以下將進行詳細說明。
圖2是依據本發明之一實施例繪示的共乘服務提供方法流程圖。本實施例的方法可由圖1共乘伺服器110的處理單元116執行，以下即搭配圖1來說明圖2的細節。
在步驟S210中，共乘伺服器110的處理單元116可依據來自多個乘客及多個司機的多個共乘請求產生共乘族群矩陣(carpool population matrix)。所述共乘族群矩陣可包括多個列。各個列可對應至司機的其中之一。各個列可包括多個機率。各個機率可對應至乘客的其中之一。
在一些實施例中，所述共乘族群矩陣可表徵為： ，其中P M 為所述共乘族群矩陣，其包括列~。在本實施例中， 共乘族群矩陣中包括的各個元素可分別代表特定的使用者被分配至特定司機的機率。舉例而言，~可視為是乘客P1-Pk被分配至司機D1的機率。舉另一例而言，~可視為是乘客P1-Pk被分配至司機Dm的機率。從另一觀點而言，共乘族群矩陣的第i個列對應至司機Di。在一些實施例中，各個機率可初始為乘客數量的倒數，即1/k，但本發明的可實施方式不限於此。
在步驟S220中，共乘伺服器110的處理單元116可依據共乘族群矩陣產生第一共乘配對結果以及第二共乘配對結果。
具體而言，對各個列而言，處理單元116可依據對應的機率隨機選取一數量的乘客，其中被選取的乘客的數量等於對應的司機所提供的多個座位的數量。
以共乘族群矩陣的第1列(其對應於司機D1)為例。假設司機D1欲提供3個座位來接送乘客，處理單元116可依據對應的機率(即，~)從乘客P1-Pk中隨機選取3個乘客。舉例而言，若等於1/k，此即代表乘客Pk被處理單元116選到的機率為1/k。
以共乘族群矩陣的第2列(其對應於司機D2)為例。假設司機D2欲提供2個座位來接送乘客，處理單元116可依據對應的機率(即，~)從乘客P1-Pk中隨機選取2個乘客。
對於其餘的各個列(即，第3列至第m列)而言，處理單元116可採用相似的方式來選取對應於這些列的乘客，在此不再贅述。
接著，處理單元116可將各列中被選取的乘客組合為第一共乘配對結果。在一些實施例中，對應於所述多個列的其中之一的乘客可被結合為一第一區段。在此情況下，處理單元116可將對應於共乘族群矩陣中所有列的第一區段組合為第一共乘配對結果。
請參照圖3A，圖3A是依據本發明之一實施例繪示的第一共乘配對結果示意圖。在本實施例中，第一共乘配對結果300包括第一區段S1~Sm，其分別對應至司機D1~Dm。從圖3A中可看出，各個第一區段S1~Sm包括數個槽(slot)，其個別對應至一位乘客。如先前所提及的，各個第一區段可視為是對應於其中一個列的被選取的乘客的組合。以第一區段S1為例，第一區段S1包括槽SL1~SL3，此代表司機D1欲提供3個座位。由於槽SL1~SL3分別標示P1、P24以及P9，此可視為是乘客P1、P24以及P9即為對應於共乘族群矩陣的第1列的被選取的乘客。另以第一區段S2為例，第一區段S2包括槽SL4~SL5，此代表司機D2欲提供2個座位。由於槽SL4~SL5分別標示P36及P15，此可視為是乘客P36及P15即為對應於共乘族群矩陣的第2列的被選取的乘客。
至於第二共乘配對結果，處理單元116可執行相似於產生第一共乘配對結果的程序來產生第二共乘配對結果。也就是說，對於共乘族群矩陣的各個列而言，處理單元116可依據對應的機率隨機選取一數量的乘客，其中被選取的乘客的數量等於對應的司機所提供的座位的數量。之後，處理單元116可將各列中 被選取的乘客組合為第二共乘配對結果。在一些實施例中，對應於其中一個列的被選取的乘客可被結合為一第二區段。在此情況下，處理單元116可將對應於共乘族群矩陣中所有列的第二區段組合為第二共乘配對結果。因此，第二共乘配對結果的形式將相似於圖3A所示的第一共乘配對結果。
在其他實施例中，各個第一區段(或第二區段)可調整為包括繞徑資訊。請參照圖3B，圖3B是依據圖3A繪示的第一共乘配對結果的細部圖示。在本實施例中，第一區段S1可進一步分為特定槽SS1~SS6，其個別對應於司機D1接起乘客P1、P24和P9以及讓乘客P1、P24和P9下車的順序。詳細而言，p i L 代表乘客Pi的目前所在位置，p i D 代表乘客Pi的目的地。因此，依據特定槽SS1~SS6的組態，司機D1依序經過乘客P24和P1的目前所在位置、乘客P24的目的地、乘客P9的目前所在位置、乘客P9和P1的目的地。從另一觀點而言，共乘伺服器110假設性地安排司機D1依序接起乘客P24和P1、讓乘客P24下車、接起乘客P9以及讓乘客P9和P1下車。
請再次參照圖2，在步驟S230中，共乘伺服器110的處理單元116可對各第一區段及第二區段執行繞徑操作，以使得各第一區段及第二區段個別的區段適應值為最大。
在一些實施例中，各第一區段及第二區段的區段適應值可表徵為對應於各第一區段及第二區段的乘客的信用分數總和或是其他參數，但本發明的可實施方式不限於此。
在以下實施例中，各第一區段及第二區段的區段適應值將在被假設為各第一區段及第二區段的繞徑距離的情況下進行討論。具體而言，繞徑距離越短，區段適應值越高，因此行程成本越低。也就是說，共乘伺服器110的處理單元116可找出接送對應於各第一區段的乘客的最短路徑，此機制將輔以圖4進行說明。
圖4是依據本發明之一實施例繪示的繞徑操作示意圖。在本實施例中將再次以圖3的第一區段S1為例進行說明。請參照圖4，第一區段S1的繞徑操作可分為階段ST0~ST6，其分別包括所在位置群組(location group)以及目的地群組(destination group)。以階段ST0為例，階段ST0包括所在位置群組LN0以及目的地群組DN0。所在位置群組包括標示為p 1 L 、p 24 L 和p 9 L 的元素，其代表對應於第一區段S1的司機D1尚未通過乘客P1、P24及P9的任一目前所在位置。目的地群組DN0未包括任何元性，此代表司機D1尚未通過乘客P1、P24及P9的任一目的地。從另一觀點而言，階段ST0可視為是對第一區段S1執行的繞徑操作的初始階段，其中司機D1尚未接起任一乘客P1、P24及P9。
在階段ST0~ST6中，共乘伺服器110的處理單元116可計算司機D1的目前所在位置以及列於對應階段的乘客P1、P24及P9的目前所在位置之間的距離。同時，共乘伺服器110的處理單元116可計算司機D1的目前所在位置以及列於對應階段的乘客P1、P24及P9的目的地之間的距離。在計算上述距離之後，司機D1可將與司機D1目前所在位置之間具有最短距離的地點設定為 接下來要前往的地點。
舉例而言，在階段ST0中，共乘伺服器110的處理單元116可先取得司機D1的目前所在位置(以下稱「司機所在地」)，並計算司機所在地與p 1 L 、p 24 L 和p 9 L 之間的距離。假設司機所在地與p 24 L 之間的距離最短，共乘伺服器110的處理單元116可將乘客P24的目前所在位置設定為接下來要前往的地點。值得注意的是，在司機D1抵達乘客P24的目前所在位置(即，司機D1接起乘客P24)之後，共乘伺服器110的處理單元116應對應地將司機所在地更新為p 24 L 。
請接續參照階段ST1，從階段ST1中應可看出所在位置群組LN1包括p 1 L 和p 9 L ，而目的地群組DN1包括p 24 D 。也就是說，司機D1尚未經過乘客P1和P9的目前所在位置。然而，由於乘客P24已被接起，因此目的地群組DN1可包括乘客P24的目的地(即，p 24 D )。接著，共乘伺服器110的處理單元116可計算司機所在地與p 1 L 、p 9 L 和p 24 D 之間的距離。假設司機所在地與p 1 L 之間的距離為最短，則共乘伺服器110的處理單元116可將乘客P1的目前所在位置設定為接下來要前往的地點。
請接續參照階段ST2，從階段ST2中應可看出所在位置群組LN2包括p 9 L ，而目的地群組DN2包括p 1 D 和p 24 D 。也就是說，司機D1尚未經過乘客P9的目前所在位置。然而，由於乘客P24和P1已被接起，因此目的地群組DN2可包括乘客P24和P1的目的地(即，p 1 D 和p 24 D )。接著，共乘伺服器110的處理單元116可 計算司機所在地與p 9 L 、p 24 D 和p 1 D 之間的距離。假設司機所在地與p 24 D 之間的距離為最短，則共乘伺服器110的處理單元116可將乘客P24的目的地設定為接下來要前往的地點。
由於乘客P24已被接送至其目的地，因此所述繞徑操作不需再考慮乘客P24。因此，階段ST2之後的階段ST3未包括關聯於乘客P24的繞徑資訊。階段ST3~ST6的繞徑操作可參照在階段ST0~ST2中所執行的繞徑操作，在此不再贅述。
在完成第一區段S1的繞徑操作之後，共乘伺服器110可將關聯於第一區段S1的總繞徑距離轉換為第一區段S1的區段適應值。
對於圖3A中的各個第一區段S2~Sm而言，共乘伺服器110的處理單元116可執行相似的繞徑操作，並對應地求出第一區段S2~Sm的區段適應值。
至於第二共乘配對結果，處理單元116亦可對包括於第二共乘配對結果的第二區段執行所述繞徑操作，以獲得各個第二區段的區段適應值，其細節在此不再贅述。
請再次參照圖2，在步驟S240中，處理單元116可個別將第二區段的其中之一的區段適應值與對應的第一區段的區段適應值進行比較，並且若第二區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第一區段的區段適應值差，即以對應的第一區段取代第二區段的所述其中之一來更新第二共乘配對結果。
請參照圖5，圖5是依據本發明之一實施例繪示的第二共 乘配對結果的更新機制示意圖。在本實施例中，假設第一共乘配對結果510包括第一區段511_1~511_m，且第一區段511_1~511_3和511_m的區段適應值分別為2.2、1.89、2.13和2.3。此外，假設第二共乘配對結果520包括第二區段521_1~521_m，且第二區段521_1~521_3和521_m的區段適應值分別為2.24、1.75、2.07和2.32。
在得到第一共乘配對結果510以及第二共乘配對結果520之後，處理單元116可將第二區段521_1~521_m的區段適應值與對應的第一區段的區段適應值進行比較。舉例而言，由於第一區段511_1與第二區段521_1皆對應於司機D1，處理單元116可將第二區段521_1的區段適應值(即，2.24)與第一區段511_1的區段適應值(即，2.20)進行比較。接著，由於第二區段521_1的區段適應值比第一區段511_1的區段適應值佳(即，高)，因此，處理單元116可維持第二區段521_1。
之後，由於第一區段511_2與第二區段521_12皆對應於司機D2處理單元116可將第二區段521_2的區段適應值(即，1.75)與第一區段511_2的區段適應值(即，1.89)進行比較。接著，由於第二區段521_2的區段適應值比第一區段511_2的區段適應值差(即，低)，因此，處理單元116可藉由以第一區段511_2取代第二區段521_2來更新第二共乘配對結果520。相似地，由於第二區段521_3的區段適應值比第一區段511_3的區段適應值差，因此，處理單元116可以第一區段511_3取代第二區段521_3。另一 方面，由於第二區段521_m的區段適應值比第一區段511_m的區段適應值佳(即，高)，因此，處理單元116可維持第二區段521_m。因此，更新的第二共乘配對結果520’可包括第二區段521_1、第一區段511_2和511_3、……、以及第二區段521_m。
在一些實施例中，處理單元116可建構另一共乘配對結果來記錄包括於更新的第二共乘配對結果520’中的各個區段，而不是一再地更新第二共乘配對結果520，但本發明的實施方式可不限於此。
請再次參照圖2，在步驟S250中，處理單元116可依據更新的第二共乘配對結果更新共乘族群矩陣。為了便於說明，以下將以特定區段來指稱包括於更新的第二共乘配對結果中的區段。
在一些實施例中，處理單元116可一列一列地更新共乘族群矩陣。具體而言，對於共乘族群矩陣的第i個列而言，處理單元116可找出對應於第i個列的特定區段。亦即，處理單元116可找出對應於司機Di的特定區段。接著，處理單元116可取得對應於第i個列的特定區段中的乘客。之後，處理單元116可累加一第一參數至對應於第i個列的特定區段中的乘客所對應的機率。接著，處理單元116可從對應於第i個列的特定區段中的乘客未對應的機率減去一第二參數。在一些實施例中，所述第一參數可以ε 表示，而第二參數可以表示(其中k為乘客的總數)，但本發明可不限於此。
請參照圖6，圖6是依據本發明之一實施例繪示的共乘族群矩陣的更新機制示意圖。在本實施例中，更新的第二共乘配對結果600可包括特定區段611_1~611_m，其對應於司機D1~Dm。如圖6所示，乘客P3、P2和P1被指派給司機D1，乘客P4和P5被指派為司機D2，而乘客P7與P6被指派給司機Dm。
當處理單元116欲更新共乘族群矩陣的第1列(即，)時，處理單元116可先找出特定區段611_1，因所述第1列與特定區段611_1皆對應於司機D1。接著，處理單元116可取得包括於特定區段611_1中的乘客P3、P2和P1。之後，處理單元116可累加第一參數(即，ε )至對應於乘客P3、P2和P1的機率(即，、和)。接著，處理單元116可從未對應於乘客P3、P2和P1的機率(即，~)減去第二參數(即，)。因此，更新的第1列(以表示)可表徵為圖6所示的形式。如先前所提及的，~可視為乘客P1~Pk被指派給司機D1的機率。因此，處理單元116所執行的操作可解讀為增加乘客P3、P2和P1被指派給司機D1的機率，並減少乘客P4~Pk被指派給司機D1的機率。
當處理單元116欲更新共乘族群矩陣的第2列(即，)時，處理單元116可先找出特定區段611_2，因所述第2列與特定區段611_2皆對應於司機D2。接著，處理單元116可取得包括於特定區段611_2中的乘客P4和P5。之後，處理單元116可累加第一參數(即，ε )至對應於乘客P4和P5的機率(即，和)。 接著，處理單元116可從未對應於乘客P4和P5的機率(即，~和~)減去第二參數(即，)。因此，更新的第2列(以表示)可表徵為圖6所示的形式。從另一觀點而言，處理單元116所執行的操作可解讀為增加乘客P4和P5被指派給司機D2的機率，並減少乘客P1~P3和P6~Pk被指派給司機D2的機率。
當處理單元116欲更新共乘族群矩陣的第m列(即，)時，處理單元116可先找出特定區段611_m，因所述第m列與特定區段611_m皆對應於司機Dm。接著，處理單元116可取得包括於特定區段611_m中的乘客P7和P6。之後，處理單元116可累加第一參數(即，ε )至對應於乘客P7和P6的機率(即，和)。接著，處理單元116可從未對應於乘客P7和P6的機率(即，~和~)減去第二參數(即，)。因此，更新的第m列(以表示)可表徵為圖6所示的形式。從另一觀點而言，處理單元116所執行的操作可解讀為增加乘客P7和P6被指派給司機Dm的機率，並減少乘客P1~P5和P8~Pk被指派給司機Dm的機率。
在更新全部的列之後，更新的共乘族群矩陣(以P M ' 表示)可以更新後的列(即，~)來表徵，如圖6所示。
從另一觀點而言，由於共乘族群矩陣是以機率模型來表示，而不是以多個獨立的共乘配對結果來表示，因此本發明實施例提出的方法不需過多的記憶體。
在一些實施例中，處理單元116可更依據更新的共乘族群矩陣產生新共乘配對結果。處理單元116產生所述新共乘配對結果的方式相似於產生第一(或第二)共乘配對結果的方式。產生所述新共乘配對結果的方式與產生第一共乘配對結果的方式之間的差別在於，第一共乘配對結果是依據共乘族群矩陣(即，P M )所產生，而所述新共乘配對結果則是依據更新的共乘配對矩陣(即，P M ' )所產生。因此，對於更新的共乘族群矩陣的各個列而言，處理單元116可依據對應的機率隨機選取一數量的乘客，其中被選取的乘客的數量等於對應的司機所提供的多個座位的數量。詳細實施方式可參照先前產生第一共乘配對結果的操作，在此不再贅述。
相似於第一共乘配對結果，所述新共乘配對結果可包括多個區段，而為了方便後續的說明，所述新共乘配對結果的區段可稱為第三區段。
接著，處理單元116可對各個第三區段執行繞徑操作，使得各個第三區段的區段適應值為最大，其細節可參照圖4的實施例。
在取得所述新共乘配對結果以及更新的第二共乘配對結果(例如是圖5所示的更新的第二共乘配對結果520’)之後，處理單元116可個別將特定區段的其中之一的區段適應值與對應的第三區段的區段適應值進行比較，並且，若特定區段的所述其中之一的區段適應值比對應的第三區段的區段適應值，即以對應的 第三區段取代特定區段的所述其中之一來更新更新的第二共乘配對結果。亦即，更新的第二共乘配對結果將依據所述新共乘配對結果而再次地被更新。
接著，處理單元116可判斷更新的第二共乘配對結果是否已被更新一預設次數。在本實施例中，所述預設次數(例如是1000)可視為是設計者想要更新所述更新的第二共乘配對結果的次數，其可由共乘伺服器110的設計者設定。在一些實施例中，所述第一參數(即，ε )可設定為1/N，其中N為所述預設次數。
若更新的第二共乘配對結果已被更新所述預設次數的話，處理單元116可依據更新的第二共乘配對結果將乘客分配給司機。舉例而言，若已被更新預設次數的更新的第二共乘配對結果的形式如同圖6所示的更新的第二共乘配對結果600的話，處理單元116可將乘客P3、P2以及P1分配給司機D1、將乘客P4及P5分配給司機D2，並將乘客P7及P6分配給司機Dm。
另一方面，若更新的第二共乘配對結果尚未被更新所述預設次數，處理單元116可依據更新的第二共乘配對結果更新所述更新的共乘族群矩陣。也就是說，在第一及第二共乘配對結果被用於首次產生更新的第二共乘配對結果之後，這個初次被更新的第二共乘配對結果將用於初次地更新共乘族群矩陣。接著，所述初次被更新的共乘族群矩陣將用於產生所述新共乘配對結果，且所述新共乘配對結果將與所述初次被更新的第二共乘配對結果比較，因此處理單元116可更新所述更新的第二共乘配對結果。
由於所述更新的第二共乘配對結果將被不斷地更新，將乘客分配給司機的行程成本將變得越來越低。
綜上所述，本發明實施例提出一種共乘服務提供方法及其共乘伺服器。藉由重複地依據所述方法的程序更新共乘族群矩陣，本發明提出的方法可在合理的時間範圍內找到接近最佳品質的共乘配對結果，因而使得所述方法可應用於即時的共乘服務。也就是說，找到的共乘配對結果(即，實際共乘配對結果)的總行程成本相當低，且所需的處理時間相當少。
此外，由於共乘族群矩陣是以機率模型來表示，而不是以多個獨立的共乘配對結果來表示，因此本發明實施例提出的方法僅需少量的記憶體。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
S210~S250‧‧‧步驟

Claims (12)

  1. 一種共乘服務提供方法，適於一共乘伺服器，其包括一通訊單元以及一處理單元，所述方法包括下列步驟：由該處理單元依據該通訊單元接收的來自多個乘客及多個司機的多個共乘請求產生一共乘族群矩陣，其中該共乘族群矩陣包括多個列，各該列對應於該些司機的其中之一，各該列包括多個機率，且各該機率對應於該些乘客的其中之一；由該處理單元依據該共乘族群矩陣產生一第一共乘配對結果以及一第二共乘配對結果，其中該第一共乘配對結果以及該第二共乘配對結果個別包括對應於該些司機的多個第一區段及第二區段，且各該區段包括對應於部分乘客的多個槽；由該處理單元對各該第一區段及第二區段執行一繞徑操作，以使得各該第一區段及第二區段個別的一區段適應值為最大；由該處理單元個別將該些第二區段的其中之一的該區段適應值與對應的該第一區段的該區段適應值進行比較，並且若該些第二區段的所述其中之一的該區段適應值比對應的該第一區段的該區段適應值差，即由該處理單元以對應的該第一區段取代該些第二區段的所述其中之一來更新該第二共乘配對結果；以及由該處理單元依據更新的該第二共乘配對結果更新該共乘族群矩陣。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中各該機率為該些乘客的一數量的一倒數。
  3. 如申請專利範圍第1項所述的方法，其中由該處理單元依據來自該些乘客及該些司機的該些共乘請求產生該共乘族群矩陣的步驟包括：對各該列而言，由該處理單元依據對應的該些機率隨機選取一數量的該些乘客，其中被選取的該些乘客的該數量等於對應的該司機所提供的多個座位的一數量；以及由該處理單元將各該列中被選取的該些乘客組合為該第一共乘配對結果。
  4. 如申請專利範圍第3項所述的方法，其中由該處理單元執行該繞徑操作的步驟包括：由該處理單元對各該第一區段以及各該第二區段找出接送對應的該些乘客的一最短路徑。
  5. 如申請專利範圍第4項所述的方法，其中更新的該第二共乘配對結果包括對應於該些司機的多個特定區段，並且，由該處理單元依據更新的該第二共乘配對結果更新該共乘族群矩陣的步驟包括：對於該些列中的第i個列而言：由該處理單元找出對應於所述第i個列的該特定區段；由該處理單元取得對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客；由該處理單元累加一第一參數至對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客所對應的該些機率；以及 由該處理單元從對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客未對應的該些機率減去一第二參數。
  6. 如申請專利範圍第5項所述的方法，其中在由該處理單元依據更新的該第二共乘配對結果更新該共乘族群矩陣的步驟之後，更包括：由該處理單元依據更新的該共乘族群矩陣產生一新共乘配對結果，其中該新共乘配對結果包括多個第三區段；由該處理單元對各該第三區段執行該繞徑操作，以使得各該第三區段個別的該區段適應值為最大；由該處理單元個別將該些特定區段的其中之一的該區段適應值與對應的該第三區段的該區段適應值進行比較，並且，若該些特定區段的所述其中之一的該區段適應值比對應的該第三區段的該區段適應值差，即由該處理單元以對應的該第三區段取代該些特定區段的所述其中之一來更新更新的該第二共乘配對結果；由該處理單元判斷更新的該第二共乘配對結果是否已被更新一預設次數；以及若是，由該處理單元依據更新的該第二共乘配對結果分配該些乘客給該些司機。
  7. 一種共乘伺服器，包括：一通訊單元，接收來自多個乘客及多個司機的多個共乘請求；一儲存單元，儲存多個模組；以及一處理單元，耦接該通訊單元以及該儲存單元，存取該些模 組以執行下列步驟：依據來自該些乘客及該些司機的該些共乘請求產生一共乘族群矩陣，其中該共乘族群矩陣包括多個列，各該列對應於該些司機的其中之一，各該列包括多個機率，且各該機率對應於該些乘客的其中之一；依據該共乘族群矩陣產生一第一共乘配對結果以及一第二共乘配對結果，其中該第一共乘配對結果以及該第二共乘配對結果個別包括對應於該些司機的多個第一區段及第二區段，且各該區段包括對應於部分乘客的多個槽；對各該第一區段及第二區段執行一繞徑操作，以使得各該第一區段及第二區段個別的一區段適應值為最大；個別將該些第二區段的其中之一的該區段適應值與對應的該第一區段的該區段適應值進行比較，並且若該些第二區段的所述其中之一的該區段適應值比對應的該第一區段的該區段適應值差，即以對應的該第一區段取代該些第二區段的所述其中之一來更新該第二共乘配對結果；以及依據更新的該第二共乘配對結果更新該共乘族群矩陣。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的共乘伺服器，其中各該機率為該些乘客的一數量的一倒數。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的共乘伺服器，其中該處理單元經配置以：對各該列而言，依據對應的該些機率隨機選取一數量的該些 乘客，其中被選取的該些乘客的該數量等於對應該司機所提供的多個座位的一數量；以及將各該列中被選取的該些乘客組合為該第一共乘配對結果。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的共乘伺服器，其中該處理單元經配置以：對各該第一區段以及各該第二區段找出接送對應的該些乘客的一最短路徑。
  11. 如申請專利範圍第10項所述的共乘伺服器，其中更新的該第二共乘配對結果包括對應於該些司機的多個特定區段，且該處理單元經配置以：對於該些列中的第i個列而言：找出對應於所述第i個列的該特定區段；取得對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客；累加一第一參數至對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客所對應的該些機率；以及從對應於所述第i個列的該特定區段中的該些乘客未對應的該些機率減去一第二參數。
  12. 如申請專利範圍第11項所述的共乘伺服器，其中該處理單元更經配置以：依據更新的該共乘族群矩陣產生一新共乘配對結果，其中該新共乘配對結果包括多個第三區段；對各該第三區段執行該繞徑操作，以使得各該第三區段個別 的該區段適應值為最大；個別將該些特定區段的其中之一的該區段適應值與對應的該第三區段的該區段適應值進行比較，並且，若該些特定區段的所述其中之一的該區段適應值比對應的該第三區段的該區段適應值差，即以對應的該第三區段取代該些特定區段的所述其中之一來更新更新的該第二共乘配對結果；判斷更新的該第二共乘配對結果是否已被更新一預設次數；以及若是，依據更新的該第二共乘配對結果分配該些乘客給該些司機。
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