CN107203824B - 一种拼车订单分配方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种拼车订单分配方法及装置，包括：在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆。本发明基于已有数据获得每一车辆的参数权重信息，判断多个UE能否共用同一出行工具，提高了车辆分配效率。

Description

一种拼车订单分配方法及装置
技术领域
本发明涉及订单分配领域，尤其涉及一种拼车订单分配方法及装置。
背景技术
随着智能导航、智能手机等智能设备的普及以及城市的发展，通过软件叫车服务给人们的出行带来了极大的便利，出租车、快车、专车，顺风车业务的逐渐发展，出行人数增长远远超过了运力的增长速度，从目前的状况看大城市运力短缺的情况非常明显。
解决城市运力的一个有效办法是让多用户共享同一出行工具。因此需要一种非常好的方式将不同用户分配同一出行工具，完成用户所需的从出发地到目的地的出行需求。很多城市原有出租车也会在线下自己进行类似的拼车行为，通过对不同的乘客连续询问去寻找可以顺路带上的乘客，但是这种方法效率非常低下，且多数是依靠司机个人经验选择是否可以一起送乘客。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种拼车订单分配方法及装置，基于已有数据建立匹配模型路线，判断多个UE能否共用同一出行工具，提高了车辆分配效率。
第一方面，本发明提供了一种拼车订单分配方法，包括：
在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；
根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；
针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆。
优选的，所述针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值，包括：
获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离；
针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值。
优选的，所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
优选的，所述将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，包括：
将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
优选的，所述在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息之前，所述方法还包括：
获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离；
根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重。
优选的，所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与所述第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
优选的，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，包括：
获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
第二方面，本发明提供一种拼车订单分配装置，其特征在于，包括：
生成单元，用于在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；
第一获取单元，用于根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；
确定单元，用于针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
分配单元，用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆。
优选的，所述确定单元具体包括：
获取子单元，用于获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离；
确定子单元，用于针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值。
优选的，所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
优选的，所述分配单元具体用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
优选的，所述装置还包括：
第二获取单元，用于获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离；
训练单元，用于根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重，调用第一获取单元。
优选的，所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与所述第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
优选的，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，所述获取子单元具体用于获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
由上述技术方案可知，本发明提供一种拼车订单分配方法及装置，通过获取欲乘车人的订单信息，根据在预设区域内车辆的各个参数权重信息，得到通过乘车人与车辆之间的匹配概率，从而确定是否乘车人的订单分配给相应的车辆。本发明基于已有数据获取每个车辆预设参数的权重，提高了判断多个UE能否共用同一出行工具的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1是本公开一实施例提供的拼车订单分配方法的流程示意图；
图2是本公开另一实施例提供的拼车订单分配方法的流程示意图；
图3是本公开一实施例提供的拼车订单分配方法的分配示意图；
图4是本公开一实施例提供的拼车订单分配装置的结构示意图；
图5是本公开一实施例提供的拼车订单分配方法的原理图；
图6是本公开一实施例提供的拼车订单分配装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开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。基于本公开中的实施例，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，都属于本公开保护的范围。
以下对本公开实施例中提及的部分词语进行举例说明。
本公开实施例中提及的用户设备(User Equipment，简称UE)是指呼叫服务方或者监控方，如交通工具叫车服务中的乘客或者监控人。
如图1所示，本公开一实施例提供了拼车订单分配方法，该方法包括如下步骤：
S101：在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息。
其中，第一UE可以为多个用户持有的多个终端。根据拼车请求中的出发地和目的地信息生成第一UE的订单信息。
S102：根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线。
S103：针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值。
其中，第一行驶路线预设区域内的每一车辆是指在乘车人的乘车路线周围一定区域内的每一车辆。每一车辆都有各自的预设参数权重，不同车辆的参数所占的权重不相同。根据每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值就能实现对订单匹配拼成的概率实时预测。
S104：将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆。
可以理解的是，在订单分配时，通过匹配出来的订单拼成的概率，来动态决定是否将第一UE的订单信息分配给相应的车辆。
上述方法通过获取欲乘车人的订单信息，根据在预设区域内车辆的各个参数权重信息，得到通过乘车人与车辆之间的匹配概率，从而确定是否乘车人的订单分配给相应的车辆。本发明基于已有数据获取每个车辆预设参数的权重，提高了判断多个UE能否共用同一出行工具的效率。
图2示出了本公开另一实施例提供的拼车订单分配方法的流程示意图；其中，图2的步骤S201、S202、S205与前述图1示出的步骤S101和S102、S104相同，在此不再赘述。图2还包括下述的步骤：
S203：获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离。
所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
S204：针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值。
上述方法将对每一车辆的行驶参数和订单的相关参数进行匹配，使得匹配结果可靠，订单分配更加合理。
图3示出了本公开另一实施例提供的拼车订单分配方法的流程示意图；其中，图3的步骤S301、S302、S303与前述图1示出的步骤S101、S102、S103相同，在此不再赘述。图3还包括下述的步骤：
S304：将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
上述方法在概率相同的情况下将订单优先分配给载人车，使得多用户共享同一出行工具，提高城市的运力。
图4示出了本公开另一实施例提供的拼车订单分配方法的流程示意图；其中，图4的步骤S403、S404、S405、S406与前述图1示出的步骤S101、S102、S103、S104相同，在此不再赘述。图4还包括下述的步骤：
S401、获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离。
所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与所述第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
S402、根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重。
其中，所述线性回归模型包括逻辑斯特回归、支持向量机等模型。逻辑回归(Logistic Regression)模型广泛运用于二分类问题，在预测变量X＝x时，目标变量Y＝1的概率如下公式表示：
预测变量X＝x时，目标变量Y＝1的概率如下公式表示：
P(Y＝1|X＝x)＝1/(1+exp(-w*x)
在预测变量X＝x时，目标变量Y＝0的概率如下公式表示：
P(Y＝0|X＝x)＝1-1/(1+exp(-w*x)
其中w为模型参数，通常采用最大似然方法进行估计。
上述方法加入离线训练阶段，将已接拼车订单的司机相关特征、拼车订单相关特征等各种特征，按照预设模型进行训练，基于已有数据建立了每一车辆的参数权重，根据每一车辆的参数权重信息获取匹配的概率，提高判断能否共用同一出行工具的准确率和效率。
现在用户的叫车习惯中也发现，多数用户都是叫到车后开始准备出门到路边等车，也就是说多数情况用户是属于提前叫车的，他们可以再接下来有车的时候随时都可以准备出发。同样随着共享出行的理念逐渐被接受，多数人在时间相对悠闲的时候更愿意选择共享出行。在本公开的另一个优选的实施例中，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，包括：
获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
在车辆和订单的参数特征中增加一段时间，举例来说，可以是5分钟或10分钟，具体时间可以根据实际设置。
本实施例中，不仅在空间角度尽量去促成多用户共享出行，而且在时间维度做延展，依据时间维度的延展性提高的拼成率，实现更好的拼车效果。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述对第二参数信息进行离线训练，得到预设参数权重模型，具体为，通过线性回归模型，对所述第二参数信息进行离线训练，得到预设参数权重模型。
可以理解的是，本实施例中的车辆并不限于一辆，可以为多辆。如图5所示，假设存在三个(或多个)订单A、B和C，这些订单是愿意与他人共享同一辆车，同时存在两个(或者多个)可提供服务的司机D1和D2。经过一系列的判断和计算，发现A订单和C订单满足上述所有条件可以匹配，而B订单不能与A或者C任意一个订单满足匹配条件。在分配中会把A和C分配给司机D1或者D2，B订单分配给剩下的司机。***直接进行合理的订单匹配大大提高拼成效率。
图6示出了本公开一实施例提供了拼车订单分配装置，如图6所示，所述装置包括：
生成单元61，用于在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；
第一获取单元62，用于根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；
确定单元63，用于针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
分配单元64，用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述确定单元63具体包括：
获取子单元631，用于获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离；
确定子单元632，用于针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述分配单元64具体用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述装置还包括图6未示出的：
第二获取单元65，用于获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离；
训练单元66，用于根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重，调用第一获取单元。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与所述第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
在本公开的另一个优选的实施例中，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，所述获取子单元631具体用于获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
可理解的是，上述装置与上述方法是一一对应的关系，上述方法中的实施细节也适用于上述装置，因此，本实施例不再对上述装置的具体实施细节进行详细描述。
上述装置通过线性回归模型对历史数据进行训练，将训练结果应用于确定线上订单匹配拼成概率的技术方案，并从时间维度提高实时出行需求拼成率的技术方案，大大提高了车辆分配效率。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或者部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储在计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤。
本公开的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本公开的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
以上实施例仅用以说明本公开的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，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公开各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种拼车订单分配方法，其特征在于，包括：
在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；
根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；
针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆；
所述针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值，包括：
获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离；
针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
根据所述每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值对订单匹配拼成的概率实时预测。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，包括：
将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息之前，所述方法还包括：
获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离；
根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，包括：
获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
7.一种拼车订单分配装置，其特征在于，包括：
生成单元，用于在接收到第一UE发送的拼车请求时，生成该第一UE的订单信息；
第一获取单元，用于根据订单信息中出发地、目的地，获取第一行驶路线；
确定单元，用于针对所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
分配单元，用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆；
所述确定单元具体包括：
获取子单元，用于获取第一行驶路线预设区域内的每一车辆的第一参数信息，所述第一参数信息包括第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第一UE的距离；
确定子单元，用于针对所述第一参数信息，根据每一车辆的预设参数权重，确定所述第一行驶路线预设区域内的每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值；
根据所述每一车辆的预设参数与所述订单信息匹配的概率值对订单匹配拼成的概率实时预测。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一参数信息还包括：绕路比例、所述第一行驶路线与第二UE订单信息的第二行驶路线之间的夹角、所述第一行驶路线与所述第二行驶路线的重合距离、第一UE发出拼车请求时，车辆与所述第二UE的目的地的距离中的至少一个。
9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述分配单元具体用于将所述第一UE的订单分配给概率最高值对应的车辆，若概率最高值对应多个车辆，则将所述第一UE的订单分配给载人的车辆。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二获取单元，用于获取所有车辆在第一预设时间段内行驶过程中的第二参数信息，所述第二参数信息包括在第一预设时间段内，第三UE发出拼车请求时，车辆与所述第三UE的距离；
训练单元，用于根据线性回归模型，对所述第二参数信息进行训练，得到每一车辆的预设参数权重，调用第一获取单元。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二参数信息还包括：绕路比例、所述第三UE的第三行驶路线与第四UE的第四行驶路线之间的夹角、所述第三行驶路线与所述第四行驶路线的重合距离、第三UE发出拼车请求时，与所述第四UE的目的地的距离中的至少一个。
12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述拼车请求信息还包括第二预设时间段；
相应的，所述获取子单元具体用于获取第二预设时间段内第一行驶路线预设区域内的车辆的第一参数信息。
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