CN111080048A - 预约打车订单的派单方法、装置、电子设备及储存介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种预约打车订单的派单方法、装置、电子设备及储存介质,涉及互联网技术领域。方法包括:获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点;在出发时间前的预设时间段对应的时刻,在出发地点的预设播单范围内确定出与预约打车订单匹配的司机集合,司机集合包括服务中司机和空载司机;在司机集合中确定出接驾成本最小的司机;将预约打车订单派给接驾成本最小的司机。使得服务中司机也有机会被派送到该预约打车订单,降低了出现空载司机接到该预约打车订单而空等的情况的发生概率,提高了车辆的运载效率。
Description
技术领域
本申请涉及互联网技术领域,具体而言,涉及一种预约打车订单的派单方法、装置、电子设备及储存介质。
背景技术
网约车凭借其接驾时间快、价格便宜等优势已经成为了人们出行的首选方式,这就使得使用网约车的打车人数越来越多。为了方便乘客的出行,目前,网约车提供了预约出行的服务,该服务使得乘客在出行前先发布预约打车订单,而司机在接到该预约打车订单后,可以在该预约打车订单的出发地点接到该乘客后按照预约打车订单的出发时间准时出行。
但是,在平台派送该预约打车订单的过程中,若将预约打车订单派送给匹配的司机后,该司机在接到该预约打车订单后就空等至该预约打车订单的出发时间而不能再接新的订单,空等的时间的就会导致车辆的运载效率降低。但若延后给司机派送该预约打车订单,减少空等的时间来提高车辆的运载效率,又会导致乘客在发单后的较长时间内都不能获知是否有司机为他服务,从而易引起乘客担心是否能正常出行,影响乘客的使用体验。
发明内容
本申请的目前在于提供一种预约打车订单的派单方法、装置、电子设备及储存介质,以有效提高车辆运载效率的同时,还提升乘客的使用体验。
为了实现上述目的,本申请的实施例通过如下方式实现:
第一方面,本申请实施例提供了一种预约打车订单的派单方法,所述方法包括:获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点;在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机;在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机;将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
在本申请实施例中,在获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点后,在出发地点的预设播单范围内确定出与预约打车订单匹配的由服务中司机和空载司机构成的司机集合,并将预约打车订单派送给司机集合中接驾成本最小的司机。这样,在选择与预约打车订单匹配且接驾成本最小的司机过程中,不仅可以在空载司机中选择,且也可以在服务中司机中进行选择。使得服务中司机也有机会被派送到该预约打车订单,降低了出现空载司机接到该预约打车订单而空等的情况的发生概率,提高了车辆的运载效率。与此同时,也通过可以将该预约打车订单派送给服务中司机,进而可以利用服务中司机还未结束该服务中订单,便将预约打车订单尽早的派送给服务中司机,降低了较长时间都找不到匹配的空载司机而无法派单的情况的发生概率,使得乘客在发单后的短时间内都就能获知有司机为他服务,提升乘客的使用体验。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机,包括:计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0;计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1;基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本;根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
在本申请实施例中,由于确定每个司机的接驾成本是根据到出发地点的路面距离的长短,以及根据到达出发地点后出发等待时间的长短而确定出来的。使得确定出接驾成本最小的司机是综合考虑时间成本和路程成本后,各方成面本都比较低的司机,实现了从时间成本的角度和路程成本的角度都能够提升车辆的运载效率。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,包括:将所述路面距离S0乘以权重值W1与所述出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个所述空载司机的接驾成本,所述权重值W1和所述权重值W2之和为1。
在本申请实施例中,通过将路面距离S0乘以权重值W1与出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个空载司机的接驾成本,因此,通过设置的权重值W1和权重值W2,实现了可以根据实际情况灵活调整时间成本在评估中所占的比重和路程成本的角度在评估中所占的比重,使得可以更为准确的确定出出接驾成本最小的空载司机。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本,包括:将所述路面距离S1乘以权重值W3与所述出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个所述服务中司机的接驾成本,所述权重值W3和所述权重值W4之和为1。
在本申请实施例中,通过将路面距离S1乘以权重值W3与出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个服务中司机的接驾成本,因此,通过设置的权重值W3和权重值W4,实现了可以根据实际情况灵活调整时间成本在评估中所占的比重和路程成本的角度在评估中所占的比重,使得可以更为准确的确定出出接驾成本最小的服务中司机。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,包括:在所述出发地点的第一预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的空载司机集合;以及在所述出发地点的第二预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的服务中司机集合,其中,所述第一预设播单范围大于所述第二预设播单范围。
在本申请实施例中,由于确定出司机集合包括:在出发地点的第一预设播单范围内且与预约打车订单匹配的空载司机集合,以及在出发地点的第二预设播单范围内且与预约打车订单匹配的服务中司机集合,所以司机集合中的司机不仅满足预约打车订单的要求且距出发地点都不太远。实现了确定出的司机集合中司机已经是接驾成本比较低的司机,故实现了通过司机集合中司机已经是接驾成本比较低的司机来控制司机集合中的样本数量,以降低后续确定接驾成本最低的司机的计算量。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,包括:在所述出发地点的预设播单范围内确定出在所述出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合;其中,所述预设完成时长为预估的从所述出发地点到所述预约打车订单的终点的所需时间。
在本申请实施例中,通过预估出从出发地点到预约打车订单的终点的所需的预设完成时长,使得选择出司机集合中司机为在该预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机,避免由于出现确定出的接驾成本最小的司机在服务该预约打车订单时其它订单已经开始的情况,而使得该预约打车订的服务受到影响。
在第一方面的一些可选的实现方式中,针对所述服务中司机,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,还包括:确定预估接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,以及同时满足以下条件中的任意两种或全部条件的服务中司机为所述司机集合中的司机:其中,所述预设接驾时长小于等于所述预设时间段;司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离小于第一预设阈值;司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值;司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离小于第三预设阈值。
在本申请实施例中,由于确定的服务中司机集合中的服务中司机不仅为预估的接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,且还要满足:司机的当前位置距离出发地点的路面距离小于第一预设阈值、司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值司机的服务中订单的终点距离出发地点的路面距离小于第三预设阈值这三个条件中的任意两种或全部条件。故使得确定出的服务中司机在时间上是满足要求同时,在距离上也要尽可能的短,使得确定出的服务中司机为接驾成本在时间层面和距离层面均较低均的司机。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述确定预估接驾时长,包括:根据每个所述服务中司机的当前位置距离每个所述服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,预估每个所述服务中司机完成每个所述服务中司机的服务中订单所需的第一时长;根据每个所述服务中司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离,预估每个所述服务中司机从每个所述服务中司机的服务中订单的终点到达所述出发地点的第二时长;所述预估接驾时长为所述第一时长与所述第二时长之和。
在本申请实施例中,由于每个服务中司机预估的接驾时长为预估的每个服务中司机完成每个服务中订单所需的第一时长和预估的从每个服务中订单的终点到达出发地点的第二时长之和,故为每个服务中司机预估的预估接驾时长考虑到了完成当前订单所需的时间以及完成当前订单后去往出发地点所需的时间,使得为每个服务中司机预估的接驾时长更为准确。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机,包括:监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成;若是,为所述接驾成本最小的司机派送所述预约打车订单,以及将所述接驾成本最小的司机的联系方式发送至所述预约打车订单对应的乘客。
在本申请实施例中,通过在监测到接驾成本最小的司机的服务中订单完成时,才向该接驾成本最小的司机派送该预约打车订单,并将接驾成本最小的司机的联系方式发送至预约打车订单对应的乘客。避免了该接驾成本最小的司机服务该服务中订单的过程,因为派送该预约打车订单或预约打车订单对应的乘客联系接驾成本最小的司机而导致服务中订单对应的乘客的服务体验受到影响。
在第一方面的一些可选的实现方式中,所述监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成之前,所述方法还包括:监测所述接驾成本最小的司机的完成所述服务中订单剩余预估时间;确定所述剩余预估时间小于或等于派单时间;其中,所述派单时间为所述预设时间段减去从所述服务中订单的终点到所述出发地点的预估时长的时间。
在本申请实施例中,通过监测该接驾成本最小的司机的完成服务中订单剩余预估时间,并在剩余预估时间小于或等于派单时间才继续对接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成进行监测,否则会重新派送该预约打车订单给新的接驾成本最小的司机。避免因突发状况而导致接驾成本最小的司机无法在出发时间前到达的情况发生时,通过改派给新的接驾成本最小的司机,保证预约打车订单对应的乘客还能够在出发时间准时出发。
第二方面,本申请实施例提供了一种预约打车订单的派单装置,所述装置包括:获得模块,用于获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点。第一确定模块,用于在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机。第二确定模块,用于在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机。派单模块,用于将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第二确定模块,还用于计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0。计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1。基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本。根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第二确定模块,还用于将所述路面距离S0乘以权重值W1与所述出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个所述空载司机的接驾成本,所述权重值W1和所述权重值W2之和为1。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第二确定模块,还用于将所述路面距离S1乘以权重值W3与所述出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个所述服务中司机的接驾成本,所述权重值W3和所述权重值W4之和为1。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第一确定模块,还用于在所述出发地点的第一预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的空载司机集合;以及在所述出发地点的第二预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的服务中司机集合,其中,所述第一预设播单范围大于所述第二预设播单范围。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第一确定模块,还用于在所述出发地点的预设播单范围内确定出在所述出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合。其中,所述预设完成时长为预估的从所述出发地点到所述预约打车订单的终点的所需时间。
在第二方面的一些可选的实现方式中,针对所述服务中司机,所述第一确定模块,还用于确定预估接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,以及同时满足以下条件中的任意两种或全部条件的服务中司机为所述司机集合中的司机:其中,所述预设接驾时长小于等于所述预设时间段。司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离小于第一预设阈值。司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值。司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离小于第三预设阈值。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述第一确定模块,还用于根据每个所述服务中司机的当前位置距离每个所述服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,预估每个所述服务中司机完成每个所述服务中司机的服务中订单所需的第一时长。根据每个所述服务中司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离,预估每个所述服务中司机从每个所述服务中司机的服务中订单的终点到达所述出发地点的第二时长。所述预估接驾时长为所述第一时长与所述第二时长之和。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述派单模块,还用于监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成。若是,为所述接驾成本最小的司机派送所述预约打车订单,以及将所述接驾成本最小的司机的联系方式发送至所述预约打车订单对应的乘客。
在第二方面的一些可选的实现方式中,所述派单模块,还用于监测所述接驾成本最小的司机的完成所述服务中订单剩余预估时间;确定所述剩余预估时间小于或等于派单时间;其中,所述派单时间为所述预设时间段减去从所述服务中订单的终点到所述出发地点的预估时长的时间。
第三方面,本申请实施例提供了一种服务器,所述服务器包括:处理器,存储器,总线和通信模块。所述处理器、所述通信模块和存储器通过所述总线连接。所述存储器,用于存储程序。所述处理器,用于通过调用存储在所述存储器中的程序以执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的预约打车订单的派单方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种具有处理器可执行的非易失程序代码的计算机可读储存介质,所述程序代码使所述处理器执行第一方面或第一方面的任一可选的实现方式所述的预约打车订单的派单方法。
本申请实施例的有益效果包括:
在获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点后,在出发地点的预设播单范围内确定出与预约打车订单匹配的由服务中司机和空载司机构成的司机集合,并将预约打车订单派送给司机集合中接驾成本最小的司机。这样,在选择与预约打车订单匹配且接驾成本最小的司机过程中,不仅可以在空载司机中选择,且也可以在服务中司机中进行选择。使得服务中司机也有机会被派送到该预约打车订单,降低了出现空载司机接到该预约打车订单而空等的情况的发生概率,提高了车辆的运载效率。与此同时,也通过可以将该预约打车订单派送给服务中司机,进而可以利用服务中司机还未结束该服务中订单,便将预约打车订单尽早的派送给服务中司机,降低了较长时间都找不到匹配的空载司机而无法派单的情况的发生概率,使得乘客在发单后的较短时间内都就能获知有司机为他服务,提升乘客的使用体验。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,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相关的附图。
图1示出了本申请第一实施例提供的一种预约打车订单的派单***的结构框图;
图2示出了本申请第一实施例提供的一种预约打车订单的派单***中服务器的结构框图;
图3示出了本申请第二实施例提供的一种预约打车订单的派单方法的流程图;
图4示出了本申请第二实施例提供的一种预约打车订单的派单方法中步骤S300的子流程图;
图5示出了本申请第三实施例提供的一种预约打车订单的派单装置的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有进行出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
第一实施例
请参阅图1,本申请的提供了一种预约打车订单的派单***10,该预约打车订单的派单***10包括:司机客户端11、乘客客户端12和服务器20。
司机客户端11可以为安装并运行在司机终端上的APP(Application、应用程序),司机客户端11通过网络可以与服务器20进行数据通信。乘客客户端12也可以为安装并运行在乘客终端上的APP,且乘客客户端12通过网络也可以与服务器20进行数据通信。司机客户端11和乘客终端12通过与服务器20的数据通信,则可以实现网约打车的各种功能。
其中,该司机终端可以为司机的手机、平板电脑或司机车辆内安装的车载设备等移动终端,而该乘客终端可以为乘客的手机、平板电脑等移动终端。
如图2所示,服务器20可以为网络服务器、数据库服务器或由多个子服务器构成的服务器集群。服务器20通过分别与司机客户端11和乘客客户端12进行数据交互,可以执行并实现涉及网约打车的预约打车订单的派单方法。
可选地,服务器20可以包括:存储器21、通信模块22、总线23和处理器24。其中,处理器24、通信模块22和存储器21通过总线23连接。处理器24用于执行存储器21中存储的可执行模块,例如计算机程序。图2所示的服务器20的组件和结构只是示例性的,而非限制性的,根据需要,服务器20也可以具有其他组件和结构。
其中,存储器21可能包含高速随机存取存储器(RandomAccessMemory RAM),也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory),例如至少一个磁盘存储器。本实施例中,存储器21存储了处理器24执行预约打车订单的派单方法所需要的程序。
总线23可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图2中仅用一个双向箭头表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
处理器24可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器24中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器24可以是通用处理器,包括中央处理器(CentralProcessingUnit,简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,简称NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。
本发明实施例任意实施例揭示的流过程或定义的装置所执行的方法可以应用于处理器24中,或者由处理器24实现。处理器24在接收到执行指令后,通过总线23调用存储在存储器21中的程序后,处理器24通过总线23控制通信模块22则可以预约打车订单的派单方法的流程。
第二实施例
本实施例提供了一种预约打车订单的派单方法,需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。以下对本实施例进行详细介绍。
请参阅图3,在本实施例提供的预约打车订单的派单方法中,该预约打车订单的派单方法从服务器20的角度进行描述,且该预约打车订单的派单方法可以包括:步骤S100、步骤S200、步骤S300和步骤S400。
步骤S100:获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点。
步骤S200:在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机。
步骤S300:在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机。
步骤S400:将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
下面将结合图1-图3对本申请的方案中的各个步骤进行详细的描述。
步骤S100:获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点。
乘客在某个出发时间需要在某个出发地点出发去往某个终点,乘客可以选择在该出发时间前的预设时间段对应的时刻预先在乘客客户端12上进行订单编辑操作,乘客客户端12则响应该订单编辑操作而生成满足乘客需求的预约打车订单,并该预约打车订单提交给服务器20,其中,在该预约打车订单中包括了该乘客的出发时间、出发地点和终点。
需要说明的是,预设时间段为乘客客户端12中预先设置的时间段,乘客客户端12通过该预设时间段能够保证乘客在乘客客户端12上发起编辑并生成该预约打车订单的操作的时刻至少要在出发时间之前提前预设时间段,该预设时间段可以根据实际情况选择。例如,若该预设时间段设置为50分钟,乘客需要在10点30分出发,就需要在9点40分或9点40分之前在乘客客户端12上发起编辑并生成该预约打车订单的操作。否则,若乘客未在9点40分或9点40分之前,在乘客客户端12上发起编辑并生成该预约打车订单的操作,则生成的该预约打车订单的出发时间就按要预设时间段往后顺延。
服务器20获得乘客客户端12发送的该预约打车订单,其中,由于该预约打车订单在服务器20中还处于未派送的状态,实际上服务器20获得的该预约打车订单可以作为待派送的预约打车订单。服务器20通过对该待派送的预约打车订单的解析,获得该待派送的预约打车订单中包含的该乘客的出发时间、出发地点和终点。
假设,乘客A需要在10点30分从A小区去往B公司,按照预设时间段为50分钟,那么乘客A可以在9点40分或9点40分之前在乘客客户端12上进行订单编辑操作,乘客客户端12响应该订单编辑操作生成该乘客A的预约打车订单A,并将该预约打车订单A提交给服务器20。服务器20则可以获得该待派送的预约打车订单A中该乘客A的出发时间为10点30分、出发地点为A小区、以及终点为B公司。
步骤S200:在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机。
服务器20派送该预约打车订单之前,服务器20可以确定出与该预约打车订单匹配且接驾成本最小的司机,再将该待派送的预约打车订单派送给该匹配的且接驾成本最小的司机。
本实施例中,在确定出与该预约打车订单匹配且接驾成本最小的司机的过程中,服务器20可以采用依次确定的方式,即可以先从各司机中确定出与该预约打车订单匹配的司机集合,再从司机集合中确定出接驾成本最小的司机。
需要说明的是,采用依次确定的方式为本实施例的一种可能的实施方式,并不作为对本实施例的限定,例如,本实施例也可以采用直接从各司机中确定出接驾成本最小的司机,对此本实施例就不展开做详细说明。
下面将对如何从各司机中确定出与该预约打车订单匹配的司机集合进行详细的说明。
服务器20获得预约打车订单的时刻基本是等于乘客客户端12提交该预约打车订单的时刻,可以理解为服务器20获得该预约打车订单的时刻为该预约打车订单中出发时间前且距离该出发时间预设时间段的时刻,或也可以理解为服务器20获得该预约打车订单的时刻在该预约打车订单中出发时间前的预设时间段所对应的时刻之前。这样,服务器20就可以在预设时间段所对应的时刻从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合。
需要说明的是,采用在预设时间段所对应的时刻从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合的方式为本实施例的一种可能的实施方式,并不作为对本实施例的限定,例如,本实施例也可以采用在服务器20获得该预约打车订单的时刻就从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合,对此本实施例就不展开做详细说明。
作为本实施例从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合的第一种可能的实现方式。
针对空载司机,服务器20中预先设置了寻找空载司机的第一预设播单范围。该第一预设播单范围可以为:以预约打车订单的出发地点为圆心,并以距该圆心第一预设距离为半径,形成的第一圆形所覆盖的面积便可以为该第一预设播单范围。
针对服务中司机,服务器20中预先设置了寻找服务中司机的第二预设播单范围。该第二预设播单范围可以为:以预约打车订单的出发地点为圆心,并以距该圆心第二预设距离为半径,形成的第二圆形所覆盖的面积便可以为该第二预设播单范围。其中,考虑到服务中司机还在进行服务中订单,相较于空载司机,服务中司机不能距出发地点太远,即第二预设播单范围的距离可以小于第一预设播单范围,例如,第一预设播单范围的距离可以为5000米,而第二预设播单范围的距离可以为3000米。当然,第一预设播单范围和第二预设播单范围也可以根据实际情况进行调整,例如,在出行高峰的时间段内第一预设播单范围和第二预设播单范围则比出行平峰的时段要小一些。
服务器20可以对每个空载司机的当前位置进行实时的监测,这样,服务器20可以从各空载司机中确定出当前位置在该第一预设播单范围内的初始的空载司机集合。然后,服务器20还可以从初始的空载司机集合中确定出与预约打车订单匹配的空载司机集合。这样,该确定出的空载司机集合中每个空载司机为在该第一预设播单范围内且与该预约打车订单匹配。
需要说明的是,采用先确定出初始的空载司机集合,再从初始的空载司机集合中确定出空载司机集合的方式为本实施例的一种可能的实施方式,并不作为对本实施例的限定,例如,本实施例也可以采用确定出当前位置在该第一预设播单范围内第一空载司机集合的同时,也确定出与预约打车订单匹配的第二空载司机集合,获得第一空载司机集合和第二空载司机集合的交集即为确定出的空载司机集合,对此本实施例就不展开做详细说明。
本实施例中,为保证预约打车订单的乘客能在出发时间准时出发,那么就需要空载司机在出发时间前或在出发时间准时到达该出发地点,故服务器20中可以设置一个预设接驾时长,且该预设接驾时长小于等于预设时间段。那么,空载司机与该预约打车订单匹配可以为,服务器20根据空载司机的当前位置和出发位置获得空载司机到该出发位置的路面距离,服务器20根据空载司机的路面距离就可以预估出空载司机到出发位置所需的预估接驾时长。服务器20可以判断该空载司机的预估接驾时长是否小于等于预设接驾时长。若是,服务器20确定空载司机与该预约打车订单匹配,若否,则服务器20确定空载司机与该预约打车订单不匹配。
通过判断空载司机的预估接驾时长是否小于等于预设接驾时长的方式,服务器20就可以确定出与该预约打车订单匹配的每个空载司机。
另外,服务器20也可以对每个服务中司机的当前位置和服务中订单进行实时的监测,这样,服务器20可以从各服务中司机中确定出当前位置在该第二预设播单范围内的初始的服务中司机集合。然后,服务器20还可以从初始的服务中司机集合中确定出与预约打车订单匹配的服务中司机集合。这样,该确定出的服务中司机集合中每个服务中司机为在该第二预设播单范围内且与该预约打车订单匹配。
需要说明的是,采用先确定出初始的服务中司机集合,再从初始的服务中司机集合中确定出服务中司机集合的方式也为本实施例的一种可能的实施方式,并不作为对本实施例的限定,例如,本实施例也可以采用确定出当前位置在该第二预设播单范围内第一服务中司机集合的同时,也确定出与预约打车订单匹配的第二服务中司机集合,获得第一服务中司机集合和第二服务中司机集合的交集即为确定出的服务中司机集合,对此本实施例就不展开做详细说明。
本实施例中,也为保证预约打车订单的乘客能在出发时间准时出发,那么就需要服务中司机在完成服务中订单后也能够在出发时间前或在出发时间准时到达该出发地点。那么,服务中司机与该预约打车订单匹配可以为:服务器20可以根据监测到的每个服务中司机的当前位置获得每个服务中司机的当前位置距离每个服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,并预估出每个服务中司机完成每个服务中司机的服务中订单所需的第一时长。然后,服务器20还可以根据每个服务中司机的服务中订单的终点距离出发地点的路面距离,并预估每个服务中司机从每个服务中司机的服务中订单的终点到达出发地点的第二时长。服务器20根据每个服务中司机的第一时长与第二时长之和就获得了每个服务中司机的预估接驾时长。故服务器20可以判断每个服务中司机的预估接驾时长是否小于等于该预设接驾时长。若是,服务器20确定该服务中司机与该预约打车订单匹配,若否,则服务器20确定该服务中司机与该预约打车订单不匹配。
通过判断每个服务中司机的预估接驾时长是否小于预设接驾时长的方式,服务器20就可以确定出与该预约打车订单匹配的每个服务中司机。
本实施例中,服务器20确定出的空载司机合集和服务中司机合集就构成了该司机合集。当然,若服务器20仅确定出空载司机合集或服务中司机合集,那么该司机合集就为空载司机合集或服务中司机合集。但若服务器20未确定出空载司机合集和服务中司机合集,那么说明目前还没有任何一个司机满足该预约打车订单的要求,故服务器20可以继续寻找满足该预约打车订单的要求的司机。
作为本实施例从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合的第二种可能的实现方式。
为避免后续确定出的接驾成本最小的司机在服务该预约打车订单的过程中出现其它订单已经开始的情况,而使得该预约打车订的服务受到影响。服务器20中可以预先设置一个预设完成时长,该预设完成时长为预估的从出发地点到预约打车订单的终点的所需时间。实际中,该预设完成时长可以设置的稍微长一点,例如设置为2小时,但也可以根据实际情况进行调整。这样,服务器20就可以确定出司机的当前位置在出发地点的预设播单范围内,且司机在出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合,以保证司机集合中的每个司机若服务预约打车订单的过程中该不会受到其它未开始服务订单的影响。
可以理解到,第二种可能的实现方式中所述的司机为表示服务中司机和/或空载司机。
作为本实施例从各司机中确定出与预约打车订单匹配的司机集合的第三种可能的实现方式。
针对服务中司机,为使得确定出的服务中司机合集中的服务中司机距出发地点更近,那么可以对服务中司机再进行筛选来获得该服务中司机合集。
例如,服务器20中可以预先针对服务中司机设置一些筛选条件,筛选条件可以为:1.司机的当前位置距离出发地点的路面距离小于第一预设阈值、2.司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值、3.司机的服务中订单的终点距离出发地点的路面距离小于第三预设阈值,其中,第一预设阈值、第二预设阈值和第三预设阈值为根据实际情况而设置的,其也可以根据实际情况进行调整。
通过这三种筛选条件,使得确定出的服务中司机集合中的每个服务中司机在满足与该预约打车订单匹配的情况下,还要满足这三种筛选条件中的任意两种条件或全部条件。这样,就可以使得确定出的服务中司机合集中的服务中司机距出发地点更近。
需要说明的是,实施过程中,确定出司机集合的方式可以采用前述的第一种可能的实现方式、第二种可能的实现方式和第三种可能的实现方式中的任一种方式、任意两种方式或全部方式。甚至,在实施过程也可以采用前述三种实现方式所等同的实施方式,其均在本实施例的保护范围以内。
继续以前述例子为例,假设,第一预设播单范围5km和第二预设播单范围3km,预设接驾时长为45分钟。那么,服务器20确定出的司机集合中可以包括服务中司机A、服务中司机B、空载司机C和空载司机D。其中,服务中司机A距出发地点的直线距离为2km、服务中司机A的预估接驾时长为40分钟、服务中司机B距出发地点的直线距离为1.5km、服务中司机B的预估接驾时长为45分钟、空载司机C距出发地点的直线距离为3.5km、空载司机C的预估接驾时长为35分钟、空载司机D距出发地点的直线距离为4.5km、空载司机D的预估接驾时长为40分钟。
步骤S300:在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机。
服务器20获得司机合集后,服务器20可以通过考虑司机合集中每个司机的接驾的时间成本和接驾的路程成本,继续在司机合集中确定出综合考虑时间成本和路程成本后接驾成本最小的司机。其中,接驾成本的考虑因素就包括了接驾的时间成本和接驾的路程成本。
可选地,服务器20可以考虑到司机合集中每个服务中司机的接驾的时间成本和接驾的路程成本,从而计算出每个服务中司机的接驾成本。以及,服务器20还可以考虑到司机合集中每个空载司机的接驾的时间成本和接驾的路程成本,从而计算出每个空载司机的接驾成本。所以服务器20基于获得得司机合集中每个空载司机的接驾成本和每个服务中司机的接驾成本,就可以确定出接驾成本最小的司机。
步骤S400:将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
服务器20确定出接驾成本最小的司机后,服务器20就可以将该预约打车订单派给该接驾成本最小的司机,以便该接驾成本最小的司机在后续能够服务该预约打车订单。
本实施例中,将预约打车订单派给接驾成本最小的司机所采用的方式可以为:
若接驾成本最小的司机为空载司机,那么服务器20可以实时的将该预约打车订单派给接驾成本最小的司机的司机客户端11,使得该空载司机可以及时的开始该预约打车订单。与此同时,服务器20也将已将该预约打车订单派送给该接驾成本最小的司机的消息发送至预约打车订单对应的乘客的乘客客户端12,并也将该接驾成本最小的司机的联系方式也发送至该乘客的乘客客户端12,使得该乘客能及时获知自己的订单已经有司机接单,且该乘客根据该司机的联系方式也能够及时的联系该接驾成本最小的司机。
若接驾成本最小的司机为服务中司机,服务器20并不是在确定出该接驾成本最小的司机后就将该预约打车订单立马派送给该接驾成本最小的司机,而服务器20可以是在确定出该接驾成本最小的司机后,持续的监测该接驾成本最小的司机的司机客户端11上正在进行的服务中订单。但服务器20可以将确定由该接驾成本最小的司机接收该预约打车订单的消息发送至预约打车订单对应的乘客的乘客客户端12,并将该接驾成本最小的司机处于服务中的消息也发送至该乘客客户端12,使得乘客能及时获知自己的订单已经有司机接单,提升乘客的使用体验。
服务器20通过持续的监测该服务中订单,服务器20能够实现监测该接驾成本最小的司机的完成该服务中订单剩余预估时间,并判断剩余预估时间是否小于或等于服务器20中预先设置的派单时间,其中,派单时间为预设时间段减去从服务中订单的终点到出发地点的预估时长的时间。
在服务器20确定为剩余预估时间不小于或等于服务器20中预先设置的派单时间时,说明该接驾成本最小的司机由于天气或交通原因而无法在出发时间赶到该出发地点。这种情况下,服务器20则可以从各司机中重新确定出新的接驾成本最小的司机,以保证预约打车订单对应的乘客还能够在出发时间准时出发。
在服务器20确定为剩余预估时间小于或等于服务器20中预先设置的派单时间时,说明该接驾成本最小的司机可以在出发时间赶到该出发地点。这种情况下,服务器20就可以监测该接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成。若服务器20通过监测确定该接驾成本最小的司机的服务中订单还未完成,那么服务器20则继续对该接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成进行监测。但若服务器20通过监测确定该接驾成本最小的司机的服务中订单完成,那么服务器20可以在该时刻实时的将该预约打车订单派给接驾成本最小的司机的司机客户端11,使得该服务中司机可以及时的开始该预约打车订单。与此同时,服务器20将该接驾成本最小的司机的联系方式也发送至该乘客的乘客客户端12,使得该乘客根据该司机的联系方式也能够及时的联系该接驾成本最小的司机,避免了该接驾成本最小的司机服务该服务中订单的过程,因为预约打车订单对应的乘客联系接驾成本最小的司机而导致服务中订单对应的乘客的服务体验受到影响。
请参阅图1-图4,在本申请一些可选的实施方式中,步骤S300的流程可以包括:步骤S310、步骤S320、步骤S330和步骤S340。
步骤S310:计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0。
步骤S320:计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1。
步骤S330:基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本。
步骤S340:根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
下面将对本申请的步骤S300进行详细的描述。
步骤S310:计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0。
服务器20通过对司机集合中每个空载司机的监测,可以实时的获得每个空载司机的当前位置,进而服务器20便可以根据每个空载司机的当前位置和出发地点确定出每个空载司机的当前位置距离出发地点的路面距离S0。其中,每个空载司机的路面距离S0即为每个空载司机从当前位置行驶至出发地点的路线的里程。在前述步骤S200中,由于服务器20预估出了每个空载司机的预估接驾时长。所以,服务器20根据预设时间段减去每个空载司机的预估接驾时长,就可以预估出每个空载司机到达出发地点后的出发等待时间T0。
继续以前述例子为例,针对空载司机C,计算出空载司机C的路面距离S0为4km;且根据空载司机C的预估接驾时长为35分钟,也可以计算空载司机C的出发等待时间T0为15分钟。针对空载司机D,计算出空载司机D的路面距离S0为6km;且根据空载司机D的预估接驾时长为40分钟,也可以计算空载司机D的出发等待时间T0为10分钟。
步骤S320:计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1。
服务器20可以获得司机集合中每个服务中司机的服务中订单的终点,进而服务器20便可以根据每个服务中司机的服务中订单的终点和出发地点确定出每个服务器20司机的服务中订单的终点到出发地点的路面距离S1。其中,每个服务中司机的路面距离S1即为每个服务中司机从服务中订单的终点行驶至出发地点的路线的里程。也在前述步骤S200中,也由于服务器20预估出了每个服务中司机的预估接驾时长。所以,服务器20根据预设时间段减去每个空载司机的预估接驾时长,就可以预估出每个服务中司机从当前位置到达每个服务中司机的服务中订单的终点、再从每个服务中司机的服务中订单的终点到达该出发地点后的出发等待时间T1。
继续以前述例子为例,针对服务中司机A,计算出服务中司机A的路面距离S1为1.5km;且根据服务中司机A的预估接驾时长为40分钟,也可以计算服务中司机A的出发等待时间T1为10分钟。针对服务中司机B,计算出服务中司机B的路面距离S1为3km;且根据服务中司机B的预估接驾时长为45分钟,也可以计算服务中司机B的出发等待时间T1为5分钟。
步骤S330:基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本.
针对空载司机,服务器20在根据每个空载司机的路面距离S0和出发等待时间T0确定每个空载司机的接驾成本的过程中,可以考虑路面距离S0所带来的接驾的距离成本对整个接驾成本造成的影响的大小,故可以采用将路面距离S0乘以权重值W1来计算出接驾的距离成本对整个接驾成本造成的影响的大小。于此同时,也可以考虑出发等待时间T0所带来的接驾的时间成本对整个接驾成本造成的影响的大小,故也可以采用将出发等待时间T0乘以权重值W2来计算出接驾的时间成本出对整个接驾成本造成的影响的大小。
因此,服务器20可以通过计算出每个空载司机的路面距离S0乘以权重值W1与出发等待时间T0乘以权重值W2之和,便可以将每个空载司机的路面距离S0乘以权重值W1与出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个空载司机的接驾成本。
针对服务中司机,服务器20在根据每个服务中司机的路面距离S1和出发等待时间T1确定每个服务中司机的接驾成本的过程中,可以考虑路面距离S1所带来的接驾的距离成本对整个接驾成本造成的影响的大小,故可以采用将路面距离S1乘以权重值W3来计算出接驾的距离成本对整个接驾成本造成的影响的大小。于此同时,也可以考虑出发等待时间T1所带来的接驾的时间成本对整个接驾成本造成的影响的大小,故也可以采用将出发等待时间T1乘以权重值W4来计算出接驾的时间成本出对整个接驾成本造成的影响的大小。
因此,服务器20可以通过计算出每个服务中司机的路面距离S1乘以权重值W3与出发等待时间T1乘以权重值W4之和,便可以将每个服务中司机的路面距离S1乘以权重值W3与出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个服务中司机的接驾成本。
需要说明的是,为保证计算的平衡性,权重值W1和权重值W2之和可以为1,以及权重值W3和权重值W4之和也可以为1。另外,权重值W1和权重值W2的相对大小可以根据实际情况进行调整,比如,若路面距离S0对接驾成本造成的影响更大,则可以在权重值W1和权重值W2之和为1的基础上,将权重值W1调整的更大些。当然,权重值W3和权重值W4的相对大小可以根据实际情况进行调整,对此可以参考对权重值W1和权重值W2的调节原理。
步骤S400:根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
服务器20确定出每个空载司机的接驾成本和每个服务中司机的接驾成本后,当然,服务器20就可以从这些空载司机和服务中司机中选择出确定出接驾成本最小的司机。
继续以前述例子为例,假设,权重值W1、权重值W2、权重值W3和权重值W4均为0.5。针对服务中司机A,可以计算出该服务中司机A的接驾成本为:1.5*0.5+10*0.5=5.75。针对服务中司机B,可以计算出该服务中司机B的接驾成本为:3*0.5+5*0.5=4。针对空载司机C,计算出空载司机C的接驾成本为:4*0.5+15*0.5=9.5。针对空载司机D,计算出空载司机D的接驾成本为:6*0.5+10*0.5=8。故服务器20就可以确定出服务中司机B为接驾成本最小的司机。
第三实施例
请参阅图5,本申请实施例提供了一种预约打车订单的派单装置100,该预约打车订单的派单装置100应用于服务器20,该预约打车订单的派单装置100包括:
获得模块110,用于获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点。
第一确定模块120,用于在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机。
第二确定模块130,用于在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机。
派单模块140,用于将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
其中,所述第二确定模块130,还用于计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0;计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1;基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本;根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
以及,所述第二确定模块130,还用于将所述路面距离S0乘以权重值W1与所述出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个所述空载司机的接驾成本,所述权重值W1和所述权重值W2之和为1。
以及,所述第二确定模块130,还用于将所述路面距离S1乘以权重值W3与所述出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个所述服务中司机的接驾成本,所述权重值W3和所述权重值W4之和为1。
以及,所述第一确定模块,还用于在所述出发地点的第一预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的空载司机集合;以及在所述出发地点的第二预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的服务中司机集合,其中,所述第一预设播单范围大于所述第二预设播单范围。
以及,所述第一确定模块120,还用于在所述出发地点的预设播单范围内确定出在所述出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合;其中,所述预设完成时长为预估的从所述出发地点到所述预约打车订单的终点的所需时间。
所述第一确定模块120,还用于确定预估接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,以及同时满足以下条件中的任意两种或全部条件的服务中司机为所述司机集合中的司机:其中,所述预设接驾时长小于等于所述预设时间段;
司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离小于第一预设阈值;
司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值;
司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离小于第三预设阈值。
以及,所述第一确定模块120,还用于根据每个所述服务中司机的当前位置距离每个所述服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,预估每个所述服务中司机完成每个所述服务中司机的服务中订单所需的第一时长;根据每个所述服务中司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离,预估每个所述服务中司机从每个所述服务中司机的服务中订单的终点到达所述出发地点的第二时长;所述预估接驾时长为所述第一时长与所述第二时长之和。
以及,所述派单模块140,还用于监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成;若是,为所述接驾成本最小的司机派送所述预约打车订单,以及将所述接驾成本最小的司机的联系方式发送至所述预约打车订单对应的乘客。
以及,所述派单模块140,还用于监测所述接驾成本最小的司机的完成所述服务中订单剩余预估时间;确定所述剩余预估时间小于或等于派单时间;其中,所述派单时间为所述预设时间段减去从所述服务中订单的终点到所述出发地点的预估时长的时间。
需要说明的是,由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
第四实施例
本申请实施例还提供了一种处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读储存介质,该计算机可读存储介质上存储有程序代码,该程序代码被处理器运行时执行上述任一实施例预约打车订单的派单方法的步骤。
具体地,该存储介质能够为通用的存储介质,如移动磁盘、硬盘等,该存储介质上的程序代码被运行时,能够执行上述施例预约打车订单的派单方法,从而解决车辆运载效率低的同时,乘客的使用体验差的技术问题。
本申请实施例所提供的预约打车订单的派单方法的程序代码产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
综上所述,本申请实施例提供了一种预约打车订单的派单方法、装置、电子设备及储存介质。方法包括:获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点;在出发时间前的预设时间段对应的时刻,在出发地点的预设播单范围内确定出与预约打车订单匹配的司机集合,司机集合包括服务中司机和空载司机,服务中司机为在时刻已经在服务乘客的司机;在司机集合中确定出接驾成本最小的司机;将预约打车订单派给接驾成本最小的司机。
在获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点后,在出发地点的预设播单范围内确定出与预约打车订单匹配的由服务中司机和空载司机构成的司机集合,并将预约打车订单派送给司机集合中接驾成本最小的司机。这样,在选择与预约打车订单匹配且接驾成本最小的司机过程中,不仅可以在空载司机中选择,且也可以在服务中司机中进行选择。使得服务中司机也有机会被派送到该预约打车订单,降低了出现空载司机接到该预约打车订单而空等的情况的发生概率,提高了车辆的运载效率。与此同时,也通过可以将该预约打车订单派送给服务中司机,进而可以利用服务中司机还未结束该服务中订单,便将预约打车订单尽早的派送给服务中司机,降低了较长时间都找不到匹配的空载司机而无法派单的情况的发生概率,使得乘客在发单后的短时间内都就能获知有司机为他服务,提升乘客的使用体验。
以上仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (22)
1.一种预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点;
在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机;
在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机;
将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
2.根据权利要求1所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机,包括:
计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0;
计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1;
基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本;
根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
3.根据权利要求2所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,包括:
将所述路面距离S0乘以权重值W1与所述出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个所述空载司机的接驾成本,所述权重值W1和所述权重值W2之和为1。
4.根据权利要求3所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本,包括:
将所述路面距离S1乘以权重值W3与所述出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个所述服务中司机的接驾成本,所述权重值W3和所述权重值W4之和为1。
5.根据权利要求1所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,包括:
在所述出发地点的第一预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的空载司机集合;以及在所述出发地点的第二预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的服务中司机集合,其中,所述第一预设播单范围大于所述第二预设播单范围。
6.根据权利要求1所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,包括:
在所述出发地点的预设播单范围内确定出在所述出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合;其中,所述预设完成时长为预估的从所述出发地点到所述预约打车订单的终点的所需时间。
7.根据权利要求6所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,针对所述服务中司机,所述在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,还包括:
确定预估接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,以及同时满足以下条件中的任意两种或全部条件的服务中司机为所述司机集合中的司机:其中,所述预设接驾时长小于等于所述预设时间段;
司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离小于第一预设阈值;
司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值;
司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离小于第三预设阈值。
8.根据权利要求7所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述确定预估接驾时长,包括:
根据每个所述服务中司机的当前位置距离每个所述服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,预估每个所述服务中司机完成每个所述服务中司机的服务中订单所需的第一时长;
根据每个所述服务中司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离,预估每个所述服务中司机从每个所述服务中司机的服务中订单的终点到达所述出发地点的第二时长;所述预估接驾时长为所述第一时长与所述第二时长之和。
9.根据权利要求1所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机,包括:
监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成;
若是,为所述接驾成本最小的司机派送所述预约打车订单,以及将所述接驾成本最小的司机的联系方式发送至所述预约打车订单对应的乘客。
10.根据权利要求9所述的预约打车订单的派单方法,其特征在于,所述监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成之前,所述方法还包括:
监测所述接驾成本最小的司机的完成所述服务中订单剩余预估时间;
确定所述剩余预估时间小于或等于派单时间;其中,所述派单时间为所述预设时间段减去从所述服务中订单的终点到所述出发地点的预估时长的时间。
11.一种预约打车订单的派单装置,其特征在于,所述装置包括:
获得模块,用于获取待派送的预约打车订单的出发时间和出发地点;
第一确定模块,用于在所述出发时间前且距离所述出发时间预设时间段的时刻,在所述出发地点的预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的司机集合,所述司机集合包括服务中司机和空载司机,所述服务中司机为在所述时刻已经在服务乘客的司机;
第二确定模块,用于在所述司机集合中确定出接驾成本最小的司机;
派单模块,用于将所述预约打车订单派给所述接驾成本最小的司机。
12.根据权利要求11所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第二确定模块,还用于计算所述司机集合中每个所述空载司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离S0,以及到达所述出发地点后的出发等待时间T0;计算所述司机集合中每个所述服务中司机的服务中订单的终点到所述出发地点的路面距离S1,预估每个所述服务中司机从当前位置到达所述终点、再从所述终点到达所述出发地点后的出发等待时间T1;基于所述路面距离S0和所述出发等待时间T0确定每个所述空载司机的接驾成本,基于所述路面距离S1和所述出发等待时间T1确定每个所述服务中司机的接驾成本;根据每个所述空载司机和每个所述服务中司机的接驾成本,确定出接驾成本最小的司机。
13.根据权利要求12所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第二确定模块,还用于将所述路面距离S0乘以权重值W1与所述出发等待时间T0乘以权重值W2之和确定为每个所述空载司机的接驾成本,所述权重值W1和所述权重值W2之和为1。
14.根据权利要求13所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第二确定模块,还用于将所述路面距离S1乘以权重值W3与所述出发等待时间T1乘以权重值W4之和确定为每个所述服务中司机的接驾成本,所述权重值W3和所述权重值W4之和为1。
15.根据权利要求11所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第一确定模块,还用于在所述出发地点的第一预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的空载司机集合;以及在所述出发地点的第二预设播单范围内确定出与所述预约打车订单匹配的服务中司机集合,其中,所述第一预设播单范围大于所述第二预设播单范围。
16.根据权利要求11所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第一确定模块,还用于在所述出发地点的预设播单范围内确定出在所述出发时间前的预设完成时长内无其它未开始服务的订单的司机集合;其中,所述预设完成时长为预估的从所述出发地点到所述预约打车订单的终点的所需时间。
17.根据权利要求16所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,针对所述服务中司机,
所述第一确定模块,还用于确定预估接驾时长小于预设接驾时长的服务中司机,以及同时满足以下条件中的任意两种或全部条件的服务中司机为所述司机集合中的司机:其中,所述预设接驾时长小于等于所述预设时间段;
司机的当前位置距离所述出发地点的路面距离小于第一预设阈值;
司机的当前位置距离司机的服务中订单的终点的路面距离小于第二预设阈值;
司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离小于第三预设阈值。
18.根据权利要求17所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述第一确定模块,还用于根据每个所述服务中司机的当前位置距离每个所述服务中司机的服务中订单的终点的路面距离,预估每个所述服务中司机完成每个所述服务中司机的服务中订单所需的第一时长;根据每个所述服务中司机的服务中订单的终点距离所述出发地点的路面距离,预估每个所述服务中司机从每个所述服务中司机的服务中订单的终点到达所述出发地点的第二时长;所述预估接驾时长为所述第一时长与所述第二时长之和。
19.根据权利要求11所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述派单模块,还用于监测所述接驾成本最小的司机的服务中订单是否完成;若是,为所述接驾成本最小的司机派送所述预约打车订单,以及将所述接驾成本最小的司机的联系方式发送至所述预约打车订单对应的乘客。
20.根据权利要求19所述的预约打车订单的派单装置,其特征在于,
所述派单模块,还用于监测所述接驾成本最小的司机的完成所述服务中订单剩余预估时间;确定所述剩余预估时间小于或等于派单时间;其中,所述派单时间为所述预设时间段减去从所述服务中订单的终点到所述出发地点的预估时长的时间。
21.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括:处理器,存储器,总线和通信模块;
所述处理器、所述通信模块和存储器通过所述总线连接;
所述存储器,用于存储程序;
所述处理器,用于通过调用存储在所述存储器中的程序以执行如权利要求1-10任一权项所述的预约打车订单的派单方法。
22.一种具有处理器可执行的非易失程序代码的计算机可读储存介质,其特征在于,所述程序代码使所述处理器执行如权利要求1-10任一权项所述的预约打车订单的派单方法。
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