[发明专利]一种基于多目标优化的网约车智能分配订单方法

权利要求书

1.一种基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

S1、乘客通过指定网约车软件发出订单消息，服务端获取所述订单消息，并根据所述订单消息与司机端的维度选取一定数目的司机端；

S2、服务端根据乘客的定位城市和定位的区域信息获取网约车软件平台数据库中相应的数据，构建多目标优化模型：

目标函数：约束条件：式中，i为所在时刻，j为车辆编号，p为每位乘客愿意付出的价格，C为每个司机接单后的完成情况判定，w为每位司机的接受任务阈值，为吸引度函数，用于获取为每位乘客发出寻车要求后对每位司机的吸引程度w_ij，其中，a、b为吸引度系数，l为乘客与该时刻所有可提供服务的各司机的距离，p为每位乘客需要的花费；belong函数是将w_ij最大的司机分配给该乘客；

S3、求解所述多目标优化模型，得到最优打车方案，服务端将所述打车方案发送至司机端，并获取乘客端反馈，调整吸引度函数中的吸引度系数a、b。

2.如权利要求1所述的基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，所述订单消息包括出发地和目的地。

3.如权利要求1所述的基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，司机端的所述维度包括出租车司机的实时位置、乘客的定位城市和定位区域中可选网约车数目以及司机端的跨区域接单数目。

4.如权利要求1所述的基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，所述数据包括乘客定位城市的出租车服务平均价格，定位城市过去两年时间内网约车的平均价格以及乘客瞬时的网约车需求量和空闲网约车数量。

5.如权利要求1所述的基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，所述阈值w由定位城市的经济水平、网约车平均价格、乘客需求量以及网约车司机总量共同确定。

6.如权利要求1所述的基于多目标优化的网约车智能分配订单方法，其特征在于，所述多目标优化模型采用MATLAB进行求解。