CN115438937A - 订单处理方法、装置、服务器及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种订单处理方法、装置、服务器及介质,涉及网约车技术领域,该方法包括:在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及派单范围内的网约车需求量;其中,派单范围为与乘客之间的距离在预设距离内的区域;根据派单范围内的空车量和派单范围内的网约车需求量,确定派单范围内的可用运力;若派单范围内的可用运力超过阈值,则提示乘客网约车平台会重新派单,并发送给乘客确定是否继续取消目标订单的信息。本发明实施例能够通过派单范围内的空车量以及需求量确定出派单范围内的可用运力,从而推荐给乘客更合适的车辆,降低订单取消率。
Description
技术领域
本发明涉及网约车技术领域,尤其涉及一种订单处理方法、装置、服务器及介质。
背景技术
网约车是指以互联网技术为依托构建服务平台,该服务平台一般称为网约车平台,接入符合条件的车辆和驾驶员,通过整合供需信息,提供非巡游的预约出租汽车服务的经营活动。在网约车平台经常会出现以下的情况,乘客下单后,由于乘客位置比较偏僻,或者叫车时间段内距离乘客比较近的网约车比较少,网约车平台派单后的网约车行驶到乘客的位置的时间比较长,乘客不愿意长时间等待导致订单接起后被取消,这样订单取消率比较高。
发明内容
本发明提供一种订单处理方法、装置、服务器及介质,能够通过派单范围内的空车量以及需求量确定出派单范围内的可用运力,从而推荐给乘客更近的车辆,降低订单取消率。
第一方面,本发明实施例提供一种订单处理方法,包括:
在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述派单范围为与所述乘客之间的距离在预设距离内的区域;
根据所述派单范围内的空车量和所述派单范围内的网约车需求量,确定所述派单范围内的可用运力;
若所述派单范围内的可用运力超过阈值,则提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,所述目标订单为所述乘客指示取消的订单。
上述方法,能够通过派单范围内的空车量以及需求量确定出派单范围内的可用运力,在可用运力超过阈值后,可知可用运力比较多,从而能够再次推荐给乘客车辆,降低订单取消率。
在一种可能实施的方式中,确定派单范围内的空车量,包括:
将预设时间段内的第一网约车的数量,以及所述预设时间段内的第二网约车的数量之和,作为所述派单范围内的空车量;其中,所述第一网约车为目的地在所述派单范围内的网约车;所述第二网约车为在所述派单范围内的巡游状态的网约车;所述预设时间段为从接收到乘客指示的取消订单的时刻之后的预设时长。
上述方法,能够将预设时间段内的目的地在派单范围内的网约车的数量,以及将预设时间段内在派单范围内的巡游状态的网约车的数量之和,作为空车量,这样通过两种参量来确定空车量,提高了确定的准确率。
在一种可能实施的方式中,通过以下方式确定所述预设时间段内的第二网约车的数量:
根据至少一个第一历史时间段内的第二网约车的数量和每个第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二网约车的数量和每个第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二网约车的数量;
其中,所述第一历史时间段所属的日期为在所述预设时间段的日期之前的日期,且所述第一历史时间段为与所述预设时间段的时间段相同的时间段;
所述第二历史时间段所属的日期为与所述预设时间段的日期相同,且所述第二历史时间段为在所述预设时间段之前的时间段。
上述方法,能够通过之前日期的历史网约车的数量,以及与预设时间段相同日期的历史网约车的数量预估预设时间段的网约车的数量,这样通过两个方向的时间的网约车的数量来预测预设时间段的网约车的数量,提高了预测的准确性。
在一种可能实施的方式中,确定所述派单范围内的网约车需求量,包括:
将接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量,以及所述预设时间段内的第二用户的数量之和,作为所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述第一用户为在所述派单范围内的发起订单请求但未接收到所述网约车平台派单信息的用户;所述第二用户为在所述派单范围内的发起订单请求的用户。
上述方法,能够通过发起订单请求但未接收到派单的用户,以及预设时间段内发起订单请求的用户之和作为网约车的需求量,这样通过两种参量来确定需求量,提高了确定的准确率。
在一种可能实施的方式中,通过以下方式确定所述预设时间段内的第二用户的数量:
根据至少一个第一历史时间段内的第二用户的数量和每个第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二用户的数量和每个第二历史时间段内的第二用户的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二用户的数量。
上述方法,能够通过之前日期的历史用户的数量,以及与预设时间段相同日期的历史用户的数量预估预设时间段的用户的数量,这样通过两个方向的时间的用户的数量来预测最终的预设时间段的用户的数量,提高了预测的准确性。
在一种可能实施的方式中,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量之前,所述方法还包括:
确定实际接驾时长超过第一时间阈值,且实际接驾距离超过距离阈值;其中,所述实际接驾时长为所述目标订单的网约车行驶所述实际接驾距离所需的时长;所述实际接驾距离为所述目标订单的网约车从所述乘客指示的取消订单的时刻的位置到目标订单的起始地点之间的距离。
上述方法,能够在确定实际接驾时长比较久,以及接驾距离比较长时,说明可用运力可能比较高,能够找到更好的车辆给乘客重新派单,提高了重新派单的效率。
在一种可能实施的方式中,提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息之后,所述方法还包括:
在确定所述乘客继续所述目标订单之后,若重新派单时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长大于预计接驾时长,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值超过第三时间阈值,则取消所述目标订单,并将所述乘客的信息发送给重新派单的网约车,以使重新派单的网约车能够去接所述乘客;其中,所述预计接驾时长为所述网约车平台重新派单的网约车从当前位置到所述目标订单的起始地点所需的时间;
若重新派单时间不超过第二时间阈值,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值不超过第三时间阈值,则继续重新派单给所述乘客;
若重新派单时间超过第二时间阈值,则继续派给所述乘客所述目标订单的网约车,并发送预设激励物品给所述乘客。
上述方法,能够在乘客确定继续订单之后,确定重新派单的时间比较短,且原来的订单接驾时长比重新派单的接驾时长还长,那么会重新派单给乘客,当重新派单时间比较长,那么会给预设激励物品给乘客,以便安抚乘客情绪,提高了用户体验感,同时降低订单取消率。
第二方面,本发明实施例提供一种订单处理装置,包括:
第一确定模块,用于在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述派单范围为与所述乘客之间的距离在预设距离内的区域;
第二确定模块,用于根据所述派单范围内的空车量和所述派单范围内的网约车需求量,确定所述派单范围内的可用运力;
重新派单模块,用于若所述派单范围内的可用运力超过阈值,则提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,所述目标订单为所述乘客指示取消的订单。
第三方面,本发明实施例提供一种服务器,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现如第一方面中任一项所述的订单处理方法。
第四方面,本发明实施例提供一种存储介质,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时,使得所述服务器能够执行如第一方面中任一项所述的订单处理方法。
另外,第二方面至第四方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果,此处不再赘述。
应当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本发明。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种订单处理方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种乘客和派单范围内的车辆之间关系的示意图;
图3为本发明实施例提供的一种确定预设时间段内的第二网约车的数量的方式的流程图;
图4为本发明实施例提供的另一种确定预设时间段内的第二网约车的数量的方式的流程图;
图5为本发明实施例提供的一种确定预设时间段内的第二用户的数量的方式的流程图;
图6为本发明实施例提供的另一种确定预设时间段内的第二用户的数量的方式的流程图;
图7为本发明实施例提供的第二种订单处理方法的流程图;
图8为本发明实施例提供的第三种订单处理方法的流程图;
图9为本发明实施例提供的一种订单处理装置的结构示意图;
图10为本发明实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述,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它实施例,都属于本发明保护的范围。
以下,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为暗示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征,在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
以下结合附图进行详细说明本发明:
结合图1所示,本发明实施例提供了一种订单处理方法,包括:
S100:在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及派单范围内的网约车需求量;其中,派单范围为与乘客之间的距离在预设距离内的区域;
其中,空车量是指没有接收订单的网约车的数量;网约车需求量是指需要网约车的数量。
结合图2所示,预设距离为R,实际上派单范围就是以乘客为中心的六边形区域。在图中车辆A、车辆B、车辆C均为派单范围内的车辆,如果这些车辆为没有接收订单的网约车,那么车辆A、车辆B、车辆C这三辆车,即为派单范围内的空车量。图中车辆D、车辆E、车辆F、车辆G均不在派单范围。
需要说明的是,派单范围以六边形区域建立的之外,还可以为圆形、梯形等,对此本发明不做具体限制。
S101:根据派单范围内的空车量和派单范围内的网约车需求量,确定派单范围内的可用运力;
详细来说,将派单范围内的空车量减去派单范围内的网约车需求量的值,作为派单范围内的可用运力。
或者,将派单范围内的空车量和对应的权重的乘积减去,派单范围内的网约车需求量和对应的权重的乘积的值,作为派单范围内的可用运力。
针对派单范围内的空车量和派单范围内的网约车需求量重要程度,即他们之间的权重,可以根据网约车平台的工作人员的历史经验确定的。如果派单范围内的空车量比较重要,那么派单范围内的空车量对应的权重比较大,派单范围内的网约车需求量对应的权重比较小。如果派单范围内的网约车需求量比较重要,那么派单范围内的空车量对应的权重比较小,派单范围内的网约车需求量对应的权重比较大。
其中,派单范围内的空车量对应的权重,以及派单范围内的网约车需求量对应的权重之和等于1。
S102:若派单范围内的可用运力超过阈值,则提示乘客网约车平台会重新派单,并发送给乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,目标订单为乘客指示取消的订单。
详细来说,当派单范围内的可用运力超过阈值,说明派单范围内的可用运力比较多,可以更快满足乘客的坐车需求,所以,会提示乘客网约车平台会重新派单,并发送给乘客确定是否取消订单的信息。这次发给乘客确定是否取消订单的信息,也就是让乘客再次考虑是否取消。如果乘客不会取消订单,也就意味着网约车平台挽回这个订单,网约车平台针对订单实行这种方式时,降低了订单取消率。
其中,确定派单范围内的空车量,包括:
将预设时间段内的第一网约车的数量,以及预设时间段内的第二网约车的数量之和,作为派单范围内的空车量;其中,第一网约车为目的地在派单范围内的网约车;第二网约车为在派单范围内的巡游状态的网约车;预设时间段为从接收到乘客指示的取消订单的时刻之后的预设时长。
其中,获取预设时间段内的第一网约车的数量的方式为:可以通过当前网约车的位置以及目的地的位置计算出预设时间段内目的地在派单范围内的网约车。
详细来说,网约车平台可以记录所有订单的情况,包括执行订单的网约车的位置,将所有目的地在派单范围内的网约车查找出来,然后在获取接收到乘客指示的取消订单的时刻的这些网约车的位置,然后针对每个上述网约车,计算该网约车从当前位置到目的地所需要的时间,如果小于等于预设时间段,那么就认为该网约车为第一网约车。依次类推,一一确定上述网约车是否为第一网约车,然后计算完成后,统计第一网约车的个数。
通过以下方式确定预设时间段内的第二网约车的数量:
根据至少一个第一历史时间段内的第二网约车的数量和每个第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二网约车的数量和每个第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重,确定预设时间段内的第二网约车的数量;
其中,第一历史时间段所属的日期为在预设时间段的日期之前的日期,且第一历史时间段为与预设时间段的时间段相同的时间段;
示例性的,预设时间段为2022年8月10日上午8点~上午9点,第一历史时间段可以为2022年8月9日上午8点~上午9点,或者2022年8月8日上午8点~上午9点、或者2022年8月5日上午8点~上午9点。
第二历史时间段所属的日期为与预设时间段的日期相同,且第二历史时间段为在预设时间段之前的时间段。
示例性的,预设时间段为2022年8月10日上午8点~上午9点,第二历史时间段可以为2022年8月10日上午7点~上午8点,或者2022年8月10日上午6点~上午7点、或者2022年8月10日上午5点~上午6点。
其中,当第一历史时间段和第二历史时间段均为多个时,确定预设时间段内的第二网约车的数量的方式,结合图3所示,包括:
S300:根据多个第一历史时间段内的第二网约车的数量和每个第一历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二网约车的第一数量;
S301:根据多个第二历史时间段内的第二网约车的数量和每个第二历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二网约车的第二数量;
S302:计算预测预设时间段内的第二网约车的第一数量和第一数量对应的权重的乘积,计算预设时间段内的第二网约车的第二数量和第二数量对应的权重的乘积,将上述两个乘积之和,作为预设时间段内第二网约车的数量。
示例性的,第一历史时间段为2022年8月9日上午8点~上午9点、2022年8月8日上午8点~上午9点、2022年8月5日上午8点~上午9点;那么可以根据2022年8月9日上午8点~上午9点的第二网约车的数量,2022年8月8日上午8点~上午9点的第二网约车的数量、2022年8月5日上午8点~上午9点的第二网约车的数量,预测预设时间段内的第二网约车的第一数量;
第二历史时间段为2022年8月10日上午7点~上午8点、2022年8月10日上午6点~上午7点、2022年8月10日上午5点~上午6点;那么可以根据2022年8月10日上午7点~上午8点的第二网约车的数量、2022年8月10日上午6点~上午7点的第二网约车的数量、2022年8月10日上午5点~上午6点的第二网约车的数量,预测预设时间段内的第二网约车的第二数量。
其中,步骤300和步骤301为:将每个第一历史时间段的数量和对应的权重的乘积之后的数量的和,作为第一数量,将每个第二历史时间段的数量和对应的权重的乘积之后的数量的和,作为第二数量。
当第一历史时间段和第二历史时间段均为多个时,确定预设时间段内的第二网约车的数量的另一种方式,结合图4所示,包括:
S400:针对每个第一历史时间段,根据该第一历史时间段内的第二网约车的数量和该第一历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二网约车的第一数量;
S401:针对每个第二历史时间段,根据该第二历史时间段内的第二网约车的数量和该第二历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二网约车的第二数量;
S402:按照时间顺序,将每个第一数量和每个第二数量进行组合,预测多个第二网约车初始数量;并根据多个网约车的初始数量,确定预设时间段内第二网约车的数量。
示例性的,第一历史时间段为2022年8月9日上午8点~上午9点、2022年8月8日上午8点~上午9点、2022年8月5日上午8点~上午9点;那么可以根据2022年8月9日上午8点~上午9点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第一数量,根据2022年8月8日上午8点~上午9点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第一数量;根据2022年8月5日上午8点~上午9点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第一数量;
第二历史时间段为2022年8月10日上午7点~上午8点、2022年8月10日上午6点~上午7点、2022年8月10日上午5点~上午6点;那么可以根据2022年8月10日上午7点~上午8点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第二数量;根据2022年8月10日上午6点~上午7点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第二数量;根据2022年8月10日上午5点~上午6点的第二网约车的数量和对应的权重,确定一个第二数量。
按照时间顺序,例如与预设时间段的时间间隔由小到大的顺序,第一历史时间段为2022年8月9日上午8点~上午9点、2022年8月8日上午8点~上午9点、2022年8月5日上午8点~上午9点,与预设时间段的时间间隔由小到大的顺序为上述顺序。
第二历史时间段为2022年8月10日上午7点~上午8点、2022年8月10日上午6点~上午7点、2022年8月10日上午5点~上午6点,与预设时间段的时间间隔由小到大的顺序为上述顺序。
那么可以将2022年8月9日上午8点~上午9点确定的第一数量和2022年8月10日上午7点~上午8点确定的第二数量进行结合,得到一个初始数量;
将2022年8月8日上午8点~上午9点确定的第一数量和2022年8月10日上午6点~上午7点确定的第二数量进行结合,得到一个初始数量;
将2022年8月5日上午8点~上午9点确定的第一数量和2022年8月10日上午5点~上午6点确定的第二数量进行结合,得到一个初始数量。
然后根据上述三个初始数量,确定第二网约车的数量。其中,可以取上述三个初始数量的平均值,作为第二网约车的数量。
当第一历史时间段和第二历史时间段为一个时,那么可以直接根据一个第一历史时间段内的第二网约车的数量和第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,以及一个第二历史时间段内的第二网约车的数量和第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重,确定预设时间段内的第二网约车的数量。
通过以下公式计算:K总=ω1K1+ω2K2;
K总为预设时间段内的第二网约车的数量,K1为第一历史时间段内的第二网约车的数量,ω1为第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,K2为第二历史时间段内的第二网约车的数量,ω2为第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重。
其中,w1和w2基于历史数据训练获取。
训练过程如下:
训练数据:使用历史30天的运力数据作为训练数据;
目标函数:f(t)=∑t(x1-x2)2;x1预测值、x2真实值、t时间。
约束条件:w1+w2=1、x1=w1×(昨天此时段的空车数)+w2×(前3分钟空车数);
初始值:w1=0.5、w2=0.5;
目标值:y=min(f(t));
求解过程:以0.01作为最小单元值,不断调整w1、w2值的大小,求解最优的目标值,此时得到的w1和w2,也就是求取预测的运力值和实际的运力值的偏差最小对应的w1和w2,即为训练得到的最优解。
当然对于图4中的权重的求解与上述内容相同。
其中,确定派单范围内的网约车需求量,包括:
将接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量,以及所述预设时间段内的第二用户的数量之和,作为派单范围内的网约车需求量;其中,第一用户为在派单范围内的发起订单请求但未接收到网约车平台派单信息的用户;第二用户为在派单范围内的发起订单请求的用户。
其中,获取接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量的方式为:网约车平台记录乘客发起订单的情况,然后统计,截止到接收到乘客指示的取消订单的时刻为止发起订单请求但自己还没有派单的,在派单范围内的用户的数量,作为第一用户的数量。
确定预设时间段内的第二用户的数量与确定预设时间段内的第二网约车的数量相似的算法,具体来说:
根据至少一个第一历史时间段内的第二用户的数量和每个第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二用户的数量和每个第二历史时间段内的第二用户的数量的权重,确定预设时间段内的第二用户的数量。
其中,当第一历史时间段和第二历史时间段均为多个时,确定预设时间段内的第二用户的数量的方式,结合图5所示,包括:
S500:根据多个第一历史时间段内的第二用户的数量和每个第一历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二用户的第三数量;
S501:根据多个第二历史时间段内的第二用户的数量和每个第二历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二用户的第四数量;
S502:计算预测预设时间段内的第二用户的第三数量和第三数量对应的权重的乘积,计算预设时间段内的第二用户的第四数量和第四数量对应的权重的乘积,将上述两个乘积之和作为预设时间段内第二用户的数量。
示例性的,第一历史时间段为2022年8月9日上午8点~上午9点、2022年8月8日上午8点~上午9点、2022年8月5日上午8点~上午9点;那么可以根据2022年8月9日上午8点~上午9点的第二用户的数量,2022年8月8日上午8点~上午9点的第二用户的数量、2022年8月5日上午8点~上午9点的第二用户的数量,预测预设时间段内的第二用户的第三数量;
第二历史时间段为2022年8月10日上午7点~上午8点、2022年8月10日上午6点~上午7点、2022年8月10日上午5点~上午6点;那么可以根据2022年8月10日上午7点~上午8点的第二用户的数量、2022年8月10日上午6点~上午7点的第二用户的数量、2022年8月10日上午5点~上午6点的第二用户的数量,预测预设时间段内的第二用户的第四数量。
其中,步骤500和步骤501可以为:将第一历史时间段的数量对应的权重加权数量后的和,作为第三数量,将第二历史时间段的数量对应的权重加权数量后的和,作为第四数量。
当第一历史时间段和第二历史时间段均为多个时,确定预设时间段内的第二网约车的数量的另一种方式,结合图6所示,包括:
S600:针对每个第一历史时间段,根据该第一历史时间段内的第二用户的数量和该第一历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二用户的第三数量;
S601:针对每个第二历史时间段,根据该第二历史时间段内的第二用户的数量和该第二历史时间段对应的权重,预测预设时间段内的第二用户的第四数量;
S602:按照时间顺序,将每个第三数量和每个第四数量进行组合,预测多个第二用户的初始数量;并根据多个第二用户的初始数量,确定预设时间段内第二用户的数量。
示例性的,第一历史时间段为2022年8月9日上午8点~上午9点、2022年8月8日上午8点~上午9点、2022年8月5日上午8点~上午9点;那么可以根据2022年8月9日上午8点~上午9点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第三数量,根据2022年8月8日上午8点~上午9点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第三数量;根据2022年8月5日上午8点~上午9点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第三数量;
第二历史时间段为2022年8月10日上午7点~上午8点、2022年8月10日上午6点~上午7点、2022年8月10日上午5点~上午6点;那么可以根据2022年8月10日上午7点~上午8点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第四数量;根据2022年8月10日上午6点~上午7点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第四数量;根据2022年8月10日上午5点~上午6点的第二用户的数量和对应的权重,确定一个第四数量。
将2022年8月9日上午8点~上午9点确定的第三数量和2022年8月10日上午7点~上午8点确定的第四数量进行结合,得到一个初始数量;
将2022年8月8日上午8点~上午9点确定的第三数量和2022年8月10日上午6点~上午7点确定的第四数量进行结合,得到一个初始数量;
将2022年8月5日上午8点~上午9点确定的第三数量和2022年8月10日上午5点~上午6点确定的第四数量进行结合,得到一个初始数量。
然后根据上述三个初始数量,确定第二用户的数量。其中,可以取上述三个初始数量的平均值,作为第二用户的数量。
当第一历史时间段和第二历史时间段为一个时,那么可以直接根据一个第一历史时间段内的第二用户的数量和第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,以及一个第二历史时间段内的第二用户的数量和第二历史时间段内的第二用户的数量的权重,确定预设时间段内的第二用户的数量。
通过以下公式计算:Q总=g1Q1+g2Q2
Q总为预设时间段内的第二用户的数量,Q1为第一历史时间段内的第二用户的数量,g1为第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,Q2为第二历史时间段内的第二用户的数量,g2为第二历史时间段内的第二用户的数量的权重。
其中,g1和g2基于历史数据训练获取。当然g1和g2的求解与上述求解w1和w2的方式相同。
其中,预设时间段为从接收到乘客指示的取消订单的时刻之后的3分钟。
其中,为了能够更好的找到后续派单车辆,本发明在确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量之前,所述方法还包括:
确定实际接驾时长超过第一时间阈值,且实际接驾距离超过距离阈值;其中,实际接驾时长为目标订单的网约车行驶实际接驾距离所需的时长;实际接驾距离为目标订单的网约车从乘客指示的取消订单的时刻的位置到该订单的起始地点之间的距离。
实际的接驾时长和实际接驾距离能够反馈出之后的道路的情况。如果确定实际接驾时长不超过第一时间阈值,说明该网约车能够很快接到乘客,然而,也说明很难找到更好的车辆为乘车再次派单;
如果确定实际接驾时长超过第一时间阈值,且实际接驾距离不超过距离阈值,说明实际行驶时间比较长,但是实际接驾距离比较短,说明该道路处于拥堵状态,那么网约车平台也很难找到更好的车辆为乘车再次派单。
所以为了提高给乘客再次派单的成功率,在确定运力之前,需要确定实际接驾时长超过时间阈值和实际接驾距离超过距离阈值。
其中,第一时间阈值可以设置为8分钟,距离阈值可以设置为3KM。
示例性的,结合图7所述,本发明实施例提供了一种订单处理方法,包括:乘客在网约车平台的前端进行下单,网约车平台为乘客派单,乘客触发取消订单,网约车平台在接收乘客发出的取消订单的信息之后,判断实际接驾时长是否超过8分钟,如果是,那么继续判断实际接驾距离是否超过3km,如果是,那么判断派单范围内的可用运力是否超过阈值,如果是,则网约车平台重新进行派单处理。当实际驾驶时长没有超过8分钟,则网约车平台直接按照乘客的要求取消订单。当实际驾驶距离没有超过3km,则网约车平台直接按照乘客的要求取消订单。当派单范围内的可用运力没有超过阈值,那么网约车平台直接按照乘客的要求取消订单。
其中,派单范围内的可用运力可以参考上述内容确定。
其中,提示乘客网约车平台会重新派单,并发送给乘客确定是否继续取消目标订单的信息之后,所述方法还包括:
在确定所述乘客继续目标订单之后,若重新派单时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长大于预计接驾时长,且实际接驾时长和预计接驾时长之间的差值超过第三时间阈值,则取消目标订单,并将乘客的信息发送给重新派单的网约车,以使重新派单的网约车能够去接所述乘客;其中,预计接驾时长为网约车平台重新派单的网约车从当前位置到目标订单的起始地点所需的时间;
若重新派单时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长和预计接驾时长之间的差值不超过第三时间阈值,则继续重新派单给所述乘客;
若重新派单时间超过第二时间阈值,则继续派给乘客目标订单的网约车,并发送预设激励物品给乘客。
其中,第二时间阈值为3分钟,第三时间阈值为30秒。
在确定乘客继续订单后,网约车平台需要重新找一个符合乘客情况的网约车,也就是重新派单的过程,找到这个网约车时,即网约车a,需要计算将重新派单的网约车a从当前位置到目标订单的起始地点所需的时间,即预计接驾时长,计算原来的订单中网约车从乘客指示的取消订单的时刻的位置到目标订单的起始地点所需的时间,即实际接驾时长,若实际接驾时长大于预计接驾时长,且他们之间的差值大于第三时间阈值,那么可以取消目标订单,并将乘客的信息发送给网约车a,这个网约车a在接收到乘客的信息后,出发去目标订单的起始地点接客。
若他们之间的差值不超过第三时间阈值,说明网约车a接人时间与目标订单到达乘客位置的时间相差不大,那么网约车平台需要再找一个符合乘客情况的网约车,例如找到的网约车b,判断网约车b的预计接驾时间,与目标订单中的实际接驾时间相比,后面的时间比前面的时间小,且他们之间的差值大于第三时间阈值,那么取消目标订单,并将乘客的信息发给网约车b,网约车b在接收到乘客的信息后,出发去目标订单的起始地点接客。
在执行上述过程中,确定乘客继续订单后开始计时,如果重新派单时间在第二时间阈值内,找到一个网约车从当前位置到目标订单的起始地点所需的时间,与目标订单中的实际接驾时间相比,后面的时间比前面的时间小,且他们之间的差值大于第三时间阈值,那么就说明重新派单成功,满足上述条件的网约车去接乘客。
如果超过第二时间阈值,还没有找到一个网约车满足上述条件,那么继续派给乘客目标订单的网约车,并发送预设激励物品给乘客。例如给乘客一些优惠劵、现金补偿。
示例性,结合图8所示,本发明实施例提供了一种订单处理过程,将预设时间段内的第一网约车的数量,以及预设时间段内的第二网约车的数量之和,作为派单范围内的空车量;将接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量,以及预设时间段内的第二用户的数量之和,作为派单范围内的网约车需求量;然后将派单范围内的空车量,减去派单范围内的网约车需求量作为可用运力,判断可用运力是否超过阈值,如果超过,那么提示乘客网约车平台会重新派单,并发送给乘客确定是否取消订单的信息;在确定乘客继续订单之后,重新派单给乘客,判断实际接驾时长减去预计接驾时长的值是否超过第三时间阈值,如果是,则取消目标订单,并将乘客的信息发送给重新派单的网约车。如果否,则判断重新派单的时间是否超过第二时间阈值,如果是,那么继续目标订单,并发送预设激励物品给乘客。如果重新派单的时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长和预计接驾时长之间的差值不超过第三时间阈值,那么再次匹配网约车给乘客。
如图9所示,本发明还提供一种订单处理装置,包括:
第一确定模块900,用于在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述派单范围为与所述乘客之间的距离在预设距离内的区域;
第二确定模块901,用于根据所述派单范围内的空车量和所述派单范围内的网约车需求量,确定所述派单范围内的可用运力;
重新派单模块902,用于若所述派单范围内的可用运力超过阈值,则提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,所述目标订单为所述乘客指示取消的订单。
可选的,第一确定模块900,具体用于:
将预设时间段内的第一网约车的数量,以及所述预设时间段内的第二网约车的数量之和,作为所述派单范围内的空车量;其中,所述第一网约车为目的地在所述派单范围内的网约车;所述第二网约车为在所述派单范围内的巡游状态的网约车;所述预设时间段为从接收到乘客指示的取消订单的时刻之后的预设时长。
可选的,第一确定模块900,还用于:
根据至少一个第一历史时间段内的第二网约车的数量和每个第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二网约车的数量和每个第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二网约车的数量;
其中,所述第一历史时间段所属的日期为在所述预设时间段的日期之前的日期,且所述第一历史时间段为与所述预设时间段的时间段相同的时间段;
所述第二历史时间段所属的日期为与所述预设时间段的日期相同,且所述第二历史时间段为在所述预设时间段之前的时间段。
可选的,第一确定模块900,具体用于:
将接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量,以及所述预设时间段内的第二用户的数量之和,作为所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述第一用户为在所述派单范围内的发起订单请求但未接收到所述网约车平台派单信息的用户;所述第二用户为在所述派单范围内的发起订单请求的用户。
可选的,第一确定模块900,还用于:
根据至少一个第一历史时间段内的第二用户的数量和每个第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二用户的数量和每个第二历史时间段内的第二用户的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二用户的数量。
可选的,所述装置还包括:预处理模块;
预处理模块,用于确定实际接驾时长超过第一时间阈值,且实际接驾距离超过距离阈值;其中,所述实际接驾时长为所述目标订单的网约车行驶所述实际接驾距离所需的时长;所述实际接驾距离为所述目标订单的网约车从所述乘客指示的取消订单的时刻的位置到目标订单的起始地点之间的距离。
可选的,所述装置还包括:后处理模块;
后处理模块,用于在确定所述乘客继续目标订单之后,若重新派单时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长大于预计接驾时长,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值超过第三时间阈值,则取消所述目标订单,并将所述乘客的信息发送给重新派单的网约车,以使重新派单的网约车能够去接所述乘客;其中,所述预计接驾时长为所述网约车平台重新派单的网约车从当前位置到所述目标订单的起始地点所需的时间;
若重新派单时间不超过第二时间阈值,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值不超过第三时间阈值,则继续重新派单给所述乘客;
若重新派单时间超过第二时间阈值,则继续所述乘客所述目标订单的网约车,并发送预设激励物品给所述乘客。
另外,结合图1-图9描述的本发明实施例的订单处理方法和装置可以由服务器来实现。该服务器按照在目标车辆上,以便于控制目标车辆实现上述功能。
服务器,包括:处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现如上述介绍的任一项所述的订单处理方法。
基于上述的介绍,示例性的,提出了图10的服务器结构。
服务器可以包括处理器1010以及存储有计算机程序指令的存储器1020。
具体地,上述处理器1010可以包括中央处理器(CPU),或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器1020可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制,存储器1020可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive,HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus,USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,存储器1020可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下,存储器1020可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中,存储器1020是非易失性固态存储器。在特定实施例中,存储器1020包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下,该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器1010通过读取并执行存储器1020中存储的计算机程序指令,以实现上述实施例中的任意一种执行任务的方法。
在一个示例中,服务器还可包括通信接口1030和总线1040。其中,如图10所示,处理器1010、存储器1020、通信接口1030通过总线1040连接并完成相互间的通信。
通信接口1030,主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线1040包括硬件、软件或两者,将服务器的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制,总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、***组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下,总线1040可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线,但本发明考虑任何合适的总线或互连。
该服务器可以基于接收到的任务,执行本发明实施例中的执行任务的方法,从而实现结合图1-图9描述的订单处理方法和装置。
另外,结合上述实施例中的服务器,本发明实施例可提供一种存储介质,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时,使得所述服务器能够执行如上述任一项所述的订单处理方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种订单处理方法,其特征在于,包括:
在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述派单范围为与所述乘客之间的距离在预设距离内的区域;
根据所述派单范围内的空车量和所述派单范围内的网约车需求量,确定所述派单范围内的可用运力;
若所述派单范围内的可用运力超过阈值,则提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,所述目标订单为所述乘客指示取消的订单。
2.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,确定派单范围内的空车量,包括:
将预设时间段内的第一网约车的数量,以及所述预设时间段内的第二网约车的数量之和,作为所述派单范围内的空车量;其中,所述第一网约车为目的地在所述派单范围内的网约车;所述第二网约车为在所述派单范围内的巡游状态的网约车;所述预设时间段为从接收到乘客指示的取消订单的时刻之后的预设时长。
3.根据权利要求2所述的订单处理方法,其特征在于,通过以下方式确定所述预设时间段内的第二网约车的数量:
根据至少一个第一历史时间段内的第二网约车的数量和每个第一历史时间段内的第二网约车的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二网约车的数量和每个第二历史时间段内的第二网约车的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二网约车的数量;
其中,所述第一历史时间段所属的日期为在所述预设时间段的日期之前的日期,且所述第一历史时间段为与所述预设时间段的时间段相同的时间段;
所述第二历史时间段所属的日期为与所述预设时间段的日期相同,且所述第二历史时间段为在所述预设时间段之前的时间段。
4.根据权利要求1所述的订单处理方法,其特征在于,确定所述派单范围内的网约车需求量,包括:
将接收到乘客指示的取消订单的时刻的第一用户的数量,以及所述预设时间段内的第二用户的数量之和,作为所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述第一用户为在所述派单范围内的发起订单请求但未接收到所述网约车平台派单信息的用户;所述第二用户为在所述派单范围内的发起订单请求的用户。
5.根据权利要求4所述的订单处理方法,其特征在于,通过以下方式确定所述预设时间段内的第二用户的数量:
根据至少一个第一历史时间段内的第二用户的数量和每个第一历史时间段内的第二用户的数量的权重,以及至少一个第二历史时间段内的第二用户的数量和每个第二历史时间段内的第二用户的数量的权重,确定所述预设时间段内的第二用户的数量。
6.根据权利要求1~5任一项所述的订单处理方法,其特征在于,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量之前,所述方法还包括:
确定实际接驾时长超过第一时间阈值,且实际接驾距离超过距离阈值;其中,所述实际接驾时长为所述目标订单的网约车行驶所述实际接驾距离所需的时长;所述实际接驾距离为所述目标订单的网约车从所述乘客指示的取消订单的时刻的位置到所述目标订单的起始地点之间的距离。
7.根据权利要求1~5任一项所述的订单处理方法,其特征在于,提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息之后,所述方法还包括:
在确定所述乘客继续所述目标订单之后,若重新派单时间不超过第二时间阈值,且实际接驾时长大于预计接驾时长,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值超过第三时间阈值,则取消所述目标订单,并将所述乘客的信息发送给重新派单的网约车,以使重新派单的网约车能够去接所述乘客;其中,所述预计接驾时长为所述网约车平台重新派单的网约车从当前位置到所述目标订单的起始地点所需的时间;
若重新派单时间不超过第二时间阈值,且所述实际接驾时长和所述预计接驾时长之间的差值不超过第三时间阈值,则继续重新派单给所述乘客;
若重新派单时间超过第二时间阈值,则继续派给所述乘客所述目标订单的网约车,并发送预设激励物品给所述乘客。
8.一种订单处理装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于在接收到乘客指示的取消订单后,确定派单范围内的空车量,以及所述派单范围内的网约车需求量;其中,所述派单范围为与所述乘客之间的距离在预设距离内的区域;
第二确定模块,用于根据所述派单范围内的空车量和所述派单范围内的网约车需求量,确定所述派单范围内的可用运力;
重新派单模块,用于若所述派单范围内的可用运力超过阈值,则提示所述乘客网约车平台会重新派单,并发送给所述乘客确定是否继续取消目标订单的信息;其中,所述目标订单为所述乘客指示取消的订单。
9.一种服务器,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现如权利要求1至权利要求7中任一项所述的订单处理方法。
10.一种存储介质,其特征在于,当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时,使得所述服务器能够执行如权利要求1至权利要求7中任一项所述的订单处理方法。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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