[发明专利]一种考虑路径重复系数的出租车寻客方法及系统

权利要求书

1.一种考虑路径重复系数的出租车寻客方法，其特征在于，所述出租车寻客方法包括：

获取出租车乘客的上客位置信息和下客位置信息；

对所述上客位置信息和所述下客位置信息进行聚类分析，确定上客聚类中心和下客聚类中心；

根据所述上客聚类中心和所述下客聚类中心，采用哈夫模型，建立吸引力模型；所述吸引力模型为上客区对出租车司机的吸引力分布；

计算路径行程时间、路径重复系数、交叉口延误值以及路径距离；

根据所述路径行程时间、所述路径重复系数、所述交叉口延误值以及所述路径距离，计算路径选择效用综合函数，确定Logit路径选择行为模型；

根据所述吸引力模型和所述Logit路径选择行为模型，建立出租车寻客行为双层决策模型；其中，所述出租车寻客行为双层决策模型的第一层为所述吸引力模型，所述出租车寻客行为双层决策模型的第二层为所述Logit路径选择行为模型；

获取出租车空车状态时的位置信息；

根据所述出租车空车状态时的位置信息以及所述出租车寻客行为双层决策模型，确定最优寻客路径。

2.根据权利要求1所述的出租车寻客方法，其特征在于，所述对所述上客位置信息和所述下客位置信息进行聚类分析，确定上客聚类中心和下客聚类中心，具体包括：

采用K-means分类算法，对所述上客位置信息和所述下客位置信息进行聚类分析，确定上客聚类的数量和下客聚类的数量；

构建最小目标函数J，计算每个上客聚类的中心和每个下客聚类的中心；所述最小目标函数J为：

其中，所述寻客路径是由所述下客聚类中心驶向所述上客聚类中心；|·|代表欧式距离，location代表上客位置信息或者下客位置信息，n代表不同聚类中包含的上客或下客的位置数量，center代表聚类中心；d表示距离计算函数。

3.根据权利要求1所述的出租车寻客方法，其特征在于，根据所述上客聚类中心和所述下客聚类中心，采用哈夫模型，建立吸引力模型，具体包括：

根据以下公式建立吸引力模型；

所述公式为：

式中，P_ij代表出租车司机在下客聚类中心i驶往上客聚类中心j的可能性；T_ij为从下客聚类中心i到上客聚类中心j的总出行费用；W_j为上客聚类中心j的吸引力；所述吸引力的大小表示为上客聚类中包含的历史上客数量；Cost_ij代表从下客聚类中心i到上客聚类中心j的距离成本；α和β均是灵敏度参数；m代表出租车司机从下客聚类中心i放下乘客后，周边可供选择的上客聚类中心的总数。

4.根据权利要求1所述的出租车寻客方法，其特征在于，所述计算路径行程时间，具体包括：

根据以下公式计算路径行程时间；

所述公式为：

其中，表示路径i中第k个路段的长度，v_kj表示第j辆出租车在第k个路段上行驶的瞬时速度，N_taxi表示出租车总数，N_seg表示路径i中划分的路段数量。

5.根据权利要求1所述的出租车寻客方法，其特征在于，所述计算路径重复系数，具体包括：

根据以下公式计算路径重复系数；

所述公式为：

其中，l_a表示路径i中路段a的长度，Γ_i是路径i的所有路段的集合，L_i是路径i的总长度；若路段a在路径j上，δ_aj等于1，否则为0。