CN102073970A - 针对分散经营个体出租车的调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种针对分散经营个体出租车的调度方法，它包括以下步骤：中央服务器将电子地图划分为多个区域；空载出租车和待载乘客向中央服务器器发布各自的位置和状态信息；中央服务器将接收到的信息存储在数据库中，并实时更新数据库，并向每一辆出租车和每一个乘客显示出租车和乘客的位置和状态信息；中央服务器采用博弈调度方法进行调度；若乘客和出租车接收调度建议，服务器将相应调度在标记为已实施调度，并发送到所在区域内的出租车和乘客。采用这种方法能够提高调度效率，调度精确、人性化，并可以有效解决乘客和出租车的爽约问题。

Description

针对分散经营个体出租车的调度方法 

技术领域：

本发明涉及交通领域，具体讲是一种针对分散经营个体出租车的调度方法。 

背景技术

出租车是我国除铁路、公共汽车之外的最主要的公共交通工具之一。2008年全国出租车数量大约100万辆左右，出租车从业人数约200万人，每年营业额超过2000亿元。和国外相比，我国出租车经营仍然以个体分散经营为主，出租车和乘客间仍然缺乏足够的信任机制，导致我国出租车调度效率低下。目前的出租车的调度方法主要有： 

第一、临街“招手式”。即乘客临街呼叫路过的空载出租车。这是目前我国城市出租车调度的一种主要方式，约有85％的调度通过此种方式完成。这种调度的特点是灵活、管理简单，对于我国以分散经营的个体出租车为主的状况比较适用。但是这种方法缺点是：1、效率低：出租车司机难以判断下一个乘客的时间和地点，完全依靠个人经验；2、安全问题：出租车司机需要边驾驶边寻找乘客，增加交通事故的可能性。3、乘客需要较长等待时间。4、交通拥挤问题：出租车司机经常会选择在繁华的商业街或市中心等待乘客，从而造成这些地方的交通拥挤问题。 

第二、出租车候车站。出租车候车站一般选在乘客比较多的地方，比如机场，车站等。然而这种调度方法的问题是适用面有限，而且司机没有乘客需求的时间信息，乘客(或者司机)可能需要一定等待时间。 

第三、预约集中调度式。这种方法通过现代通讯技术，采用电话、网站、短信等途径预订乘客的出租车需求，由调度中心根据“就近原则”来集中调度。这种方式比较好的解决了前两种出租车呼叫方式存在问题，但是这种调度方法仍然有以下不足：1、这种调度方法仅仅是根据“就近原则”来调度，调度精确度低，且不够人性化。2、出租车调度须服从调度中心的调度指令，适用于中大型出租车公司进行统一的集中调度，不能应用于分散经营的出租车调度。3、这种调度方法缺乏出租车司机与乘客、出租车司机与出租车司机之间的快捷高效的信息流通，缺乏一个跨出租车公司的中央信息平台和调度中心，经常会出现乘客爽约，出租车晚点等问题。 

发明内容：

本发明要解决的技术问题是，克服现有的技术缺陷，提供一种提高调度效率，调度精确、人性化，可以有效解决乘客和出租车的爽约问题的一种针对分散经营个体出租车的调度方法。 

本发明的技术解决方案是，提供一种针对分散经营个体出租车的调度方法，它包括以下步骤： 

(1)、中央服务器按城市实际需求及服务器处理能力将电子地图划分为多个区域，并根据实际需求设定两个相邻调度时间点之间的时间间隔； 

(2)、空载出租车和待载乘客通过移动终端的应用程序及互联网连接中央服务器，发布各自的位置和状态信息； 

(3)、中央服务器接收步骤(2)中出租车和乘客发出的位置和其它状态信息，将接收到的信息存储在数据库中，并实时更新数据库，并向每一个出租车和乘客按区域在电子地图上显示该区域内出租车和乘客的位置和状态信息； 

(4)、等待直到下一个调度时间点； 

(5)、中央服务器采用博弈调度方法进行调度，并向乘客和出租车返回相应的调度建议； 

(6)、若乘客和出租车接收调度建议，通过移动终端反馈到服务器，服务器将相应调度在数据库中和电子地图上标记为已实施调度，并发送到所在区域内的出租车和乘客； 

(7)、中央服务器检查是否还有未调度乘客或出租车，如果是，返回步骤(4)，否则，结束调度。 

所述博弈调度方法包括以下步骤： 

(1)、建立出租车的博弈调度数学模型：假定某一调度区域内有n个空载出租车T_i(i＝1，...n)，m个待载乘客C_j(j＝1，...，m)，采用t_ij表示出租车T_i距离乘客C_j的行车时间，p_ij表示出租车T_i搭载乘客C_j所在区域的优先值，E_ij表示出租车T_i成功搭载乘客C_j的回报值，则回报值的计算公式如下： 

$E_{\mathrm{ij}}={\left(\frac{1}{t_{\mathrm{ij}}}\right)}^a\·{\left(p_{\mathrm{ij}}\right)}^b$

其中a＞0、b＞0，a和b为问题参数，可自行设定； 

(2)、创建出租车和乘客数组，标记所有出租车和乘客状态为“未调度”，并创建出所有出租车-乘客的组合数组，并按其回报值E_ij(i＝1，...，n，j＝1，...，m)进行从大到小排序； 

(3)、从出租车-乘客组合数组内的第一个出租车-乘客组合元素开始，检查该元素相对应的出租车或乘客是否已完成调度，如果是，直接跳转到下一个出租车-乘客组合元素，否则，实施该出租车-乘客组合，并将相应的调度信息分别写入出租车和乘客数组；当所有出租车或 乘客调度完成后，结束该步骤。 

所述步骤(1)中的p_ij可由出租车司机通过移动终端对不同区域打分设定，并通过移动终端发送给中央服务器，初始默认值为1。 

采用本发明针对分散经营个体出租车的调度方法，具有以下优点： 

第一、本发明在出租车调度中首次引入博弈理论，通过科学建模和高效算法设计，引入开放式竞争，有效解决了出租车之间抢客问题。博弈条件下的Nash均衡解的一大优点就是该解代表了所有出租车在竞争条件下的最优服务对象选择，任何一个出租车(假定其余出租车不改变服务对象)如果想试图选择非Nash均衡调度指定的乘客，它所得到的回报值将小于Nash均衡解所对应的回报值。因此Nash均衡解代表了一个非常稳定的调度方案，出租车由于追求回报值最大化都将自动接受该调度，非常适合分散经营的出租车调度问题。 

第二、本调度方法在一定程度上解决偏远郊区打出租车难、出租车找乘客难的两难问题，通过移动终端的可视化交互，乘客(或司机)可以直观的发现肉眼无法看到的出租车(或乘客)，并且出租车司机与出租车司机之间的可以进行快捷高效的信息流通，可以有效得解决经常出现的乘客爽约，出租车晚点等问题。 

第三、本调度方法除了考虑距离问题，还引入了出租车可以动态调节的区域喜好问题，寻求出租车司机的回报值最大化，更为精细和人性化。 

附图说明：

附图1是本发明针对分散经营个体出租车的调度方法采用的技术平台的***示意图； 

附图2是本发明针对分散经营个体出租车的调度方法的流程图。 

附图3是出租车-乘客的组合数组图。 

具体实施方式：

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。 

如图1所示，本发明针对分散经营个体出租车的调度方法采用的技术平台有如下模块组成： 

中央服务器：中央服务器包括GPRS/3G无线通讯模块，定位与GIS集成模块、博弈调度模块、可视化交互模块及服务器本身具有的实时数据库。 

移动终端：移动终端分为车载移动终端和乘客终端，其结构相似，由GPRS/3G无线通讯模块，定位模块和可视化交互模块组成，在本实施例中可直接采用手机。 

中央服务器和移动终端由互联网连接完成相互间的通讯。 

如图2所示：本发明的技术解决方案是，提供一种针对分散经营个体出租车的调度方法，它包括以下步骤： 

(1)、中央服务器按城市实际需求及服务器处理能力将电子地图划分为多个区域，并根据实际需求设定两个相邻调度时间点之间的时间间隔。例如一个城市的电子地图可按行政区域进行划分，两个调度时间点的时间间隔可根据城市出租车的繁忙度或者其他需求进行设定，在本实施例中设定为5秒。 

(2)、空载出租车和待载乘客通过移动终端的应用程序及互联网连接中央服务器，发布各自的位置和其它状态信息。 

(3)、中央服务器接收步骤(2)中出租车和乘客发出的位置和其他状态信息，将接收到的信息存储在数据库中，并实时更新数据库，并向每一个出租车和乘客按区域在电子地图上显示该区域内出租车和乘客的位置和状态信息，如出租车速度等。用户(包括出租车和乘客)的移动终端上均有电子地图，用户可在电子地图上看到其他用户发布的信息。 

(4)、等待直到下一个调度时间点，等待5秒至下一个调度时间点； 

(5)、中央服务器采用博弈调度方法进行调度，并向乘客和出租车返回相应的调度建议；调度建议可直接通过移动终端的电子地图显示给乘客和出租车。 

(6)、若乘客和出租车接收调度建议，通过移动终端反馈到服务器，服务器将相应调度在数据库中和电子地图上标记为已实施调度，并发送到所在区域内的出租车和乘客； 

(7)、中央服务器检查是否还有未调度乘客或出租车，如果是，返回步骤(4)，否则，结束调度。 

所述步骤(5)中的博弈调度方法包括以下步骤： 

(1)、建立出租车的博弈调度数学模型：假定某一调度区域内有n个空载出租车T_i(i＝1，...n)，m个待载乘客C_j(j＝1，...，m)，采用t_ij表示出租车T_i距离乘客C_j的行车时间，p_ij表示出租车T_i搭载乘客C_j所在区域的优先值，E_ij表示出租车T_i成功搭载乘客C_j的回报值，则回报值的计算公式如下： 

$E_{\mathrm{ij}}={\left(\frac{1}{t_{\mathrm{ij}}}\right)}^a\·{\left(p_{\mathrm{ij}}\right)}^b$

其中a＞0、b＞0，a和b为问题参数，可自行设定； 

本研究的对象是独立经营的出租车调度问题。该问题定义如下：假定某一调度区域内有n个空载出租车T_i(i＝1，...n)，m个待载乘客C_j(j＝1，...，m)，假定出租车相互独立并且为竞争关系， 每个出租车司机都在追求利益的最大化，且具有完全选择乘客的决策能力。出租车司机可以从车载移动终端得到调度区域内当前的待载乘客以及其它空载出租车的位置信息，同时也能得到每个出租车到达每个乘客的时间等信息。用t_ij表示出租车T_i距离乘客C_j的行车时间，p_ij表示出租车T_i搭载乘客C_j所在区域的优先值(p_ij可有出租车司机通过终端对不同区域打分设定，初始默认值为1)，用E_ij表示出租车T_i成功搭载乘客C_j的回报值，可以由如下公式计算： 

$E_{\mathrm{ij}}={\left(\frac{1}{t_{\mathrm{ij}}}\right)}^a\·{\left(p_{\mathrm{ij}}\right)}^b$

其中a＞0和b＞0为问题参数，用于平衡出租车司机对于某一待载乘客的优先值和寻找下一个乘客所需要时间之间的平衡，是软件***的参数，有软件开发人员设定。如果两个或多个出租车试图同时竞争一位乘客，则相对于该乘客回报值最大的出租车获胜，其余出租车失败，回报值为0或者为一个非常小的数值。 

如果将每一个出租车T_i(i＝1，...，n)对任何一个乘客C_j(j＝1，...m)的选择作为一个博弈策略，这它有m个博弈策略。而出租车的博弈调度问题可定义为寻求一个或多个出租车的Nash均衡调度(Nash Equilibrium Points)，从而使得该调度最大程度的提高每个出租车的回报值。对于任何不遵循该调度的出租车(假定其它出租车遵循Nash均衡调度)，其得到的回报值将低于Nash均衡调度中该出租车的回报值。由于现实问题中的出租车数量和乘客数量都很多，应此该博弈调度问题较经济学界的博弈问题规模大很多。图2给出了2个出租车2个乘客的博弈关系和Nash均衡调度示例。从中可以看虽然C₁是T₁的最近乘客，但由于T₂竞争的缘故，C₂才是T₁的Nash均衡调度。但对于一般的多乘客多出租车的博弈问题，问题的规模和复杂度已经超出了人工计算的能力，需要高效的算法来求解。 

下面是一种高效的m乘客-n出租车的博弈调度多项式求解方法： 

(2)、创建出租车和乘客数组，标记所有出租车和乘客状态为“未调度”，并创建出所有出租车-乘客(T-C)的组合数组，并按其回报值E_ij(i＝1，...，n，j＝1，...，m)进行从大到小排序；如图3所示： 

(3)、从出租车-乘客组合数组内的第一个出租车-乘客组合元素开始，检查该元素相对应的出租车或乘客是否已完成调度，如果是，直接跳转到下一个出租车-乘客组合元素，否则，实施该出租车-乘客组合，并将相应的调度信息分别写入出租车和乘客数组；当所有出租车或乘客调度完成后，结束该步骤。出租车数组和乘客数组中包含了当前的Nash均衡调度。 

可以利用反正法证明上述算法所得结果为Nash均衡解。假定上述方法所得的解是非Nash均衡解，也就是说存在至少某一个出租车T_i，它的当前调度(用C_j表示)不是竞争条件下它所能得到的最优调度，也就是说存在另外一个乘客C_k(k≠j)，T_i能够在博弈竞争规则下服务乘客C_k，并且服务该乘客的回报值大于服务C_j的回报值，即E_ik＞E_ij但是这种情况不可能发生在上述算法的求解结果中。然而这不可能发生，这是因为在排序后的T-C组合数组中(见表三)，E_ik总是排列在E_ij之前(因为E_ik＞E_ij)，根据上述算法，C_k将被指定为T_i的服务对象，而不是假设中的C_j。因此假设错误，上述算法所得解为Nash均衡解。 

Claims (3)

1.一种针对分散经营个体出租车的调度方法，其特征在于：它包括以下步骤：

(1)、中央服务器按城市实际需求及服务器处理能力将电子地图划分为多个区域，并根据实际需求设定相邻两个调度时间点之间的时间间隔；

(2)、空载出租车和待载乘客通过移动终端的应用程序及移动互联网连接中央服务器，发布各自的位置和状态信息；

(3)、中央服务器接收步骤(2)中出租车和乘客发出的位置和其它状态信息，将接收到的信息存储在数据库中，并实时更新数据库，并向每一辆出租车和每一个乘客按区域在电子地图上显示该区域内出租车和乘客的位置和状态信息；

(4)、等待直到下一个调度时间点；

(5)、中央服务器采用博弈调度方法进行调度，并向乘客和出租车返回相应的调度建议；

(6)、若乘客和出租车接收调度建议，通过移动终端反馈到服务器，服务器将相应调度在数据库中和电子地图上标记为已实施调度，并发送到所在区域内的出租车和乘客；

(7)、中央服务器检查是否还有未调度乘客或出租车，如果是，返回步骤(4)，否则，结束调度。

2.根据权利要求1所述的针对分散经营个体出租车的调度方法，其特征在于：所述博弈调度方法包括以下步骤：

(1)、建立出租车的博弈调度数学模型：假定某一调度区域内有n辆空载出租车T_i(i＝1，...n)，m个待载乘客C_j(j＝1，...，m)，采用t_ij表示出租车T_i距离乘客C_j的行车时间，p_ij表示出租车T_i搭载乘客C_j所在区域的优先值，E_ij表示出租车T_i成功搭载乘客C_j的回报值，则回报值的计算公式如下：

$E_{\mathrm{ij}}={\left(\frac{1}{t_{\mathrm{ij}}}\right)}^a\·{\left(p_{\mathrm{ij}}\right)}^b$

其中a＞0、b＞0，a和b为问题参数，可自行设定；

(2)、创建出租车和乘客数组，标记所有出租车和乘客状态为“未调度”，并创建出所有出租车-乘客的组合数组，并按其回报值E_ij(i＝1，...，n，j＝1，...，m)进行从大到小排序；

(3)、从出租车-乘客组合数组内的第一个出租车-乘客组合元素开始，检查该元素相对应的出租车或乘客是否已完成调度，如果是，直接跳转到下一个出租车-乘客组合元素，否则，实施该出租车-乘客组合，并将相应的调度信息分别写入出租车和乘客数组；当所有出租车或乘客调度完成后，结束该步骤。

3.根据权利要求2所述的博弈调度方法，其特征在于：其步骤如下：所述步骤(1)中的p_ij可由出租车司机通过移动终端对不同区域打分设定，并通过移动终端发送给中央服务器，初始默认值为1。

Images