[发明专利]一种优化的专车指派的方法及系统

说明书

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种优化的专车指派的方法及系统。该方法包括：获取当前时间段内的订单和匹配的司机来生成司乘关系连线图；通过司乘关系连线图生成原始矩阵；将原始矩阵处理拆分为独立小矩阵；计算各独立小矩阵的独立指派结果；合并各独立小矩阵的独立指派结果获得所需的专车指派结果；将未派车的订单并入下一个时间段。该方法及系统具有计算量较小和易于拆分订单组的优点，通过将订单与司机所对应的原始矩阵拆分为独立小矩阵，然后对独立小矩阵分别进行计算，即可显著减小计算量，解决了现有的指派方案存有的计算量大和无法拆分订单组的问题，满足了专车出行的指派需要。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种优化的专车指派的方法及系统。

背景技术

指派问题是生活中常见的规划问题之一，它是指若干人恰好分别承担若干任务，每个人对于不同的任务效率不同，这时就需要有合理的指派策略，来使任务的完成效率尽可能的高。具体到打车出行的领域，专车指派则是将下订单的乘客与专车司机进行配对，由于乘客需要与司机一一对应，且专车司机去往各订单的乘客位置的接驾时间不尽相同，因此需要有合理的指派策略，来使全局范围内的总接驾时间尽可能的低，以便提高汽车出行的成单效率。

目前解决指派问题通常是采用“匈牙利法”，其主要思路是当事件的数据量极大的时候，从中除去较小的元素，对该事件的影响较小，通过该思路不断地进行简化，最终获得专车指派的策略，匈牙利法虽然成熟可靠，但是其计算量会随着数据量的增长而迅速攀升，尤其是打车出行的领域，在上下班等时间点会产生巨大的订单量，导致直接应用匈牙利法会给服务器产生很大的计算负担；另一方面，指派问题中的人员数量与任务数量常常不对等，如在打车出行时，高峰期的订单数量较多，但能够提供服务的专车司机却不多，因此在同一时间段内的订单经常会出现互不影响的多个订单组，传统的解决思路是笼统地混合起来运算，没有针对实际情况进行改进和优化，因此需要一种优化的专车指派的方法及系统来解决上述的不足。

发明内容

为了克服上述现有的指派方案存有的计算量大和无法拆分订单组的技术缺陷，本发明提供一种计算量较小和易于拆分订单组的优化的专车指派的方法及系统。

为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：

本发明所述的一种优化的专车指派的方法，其特征在于，所述的方法包括：

获取当前时间段内的订单和匹配的司机来生成司乘关系连线图；

通过司乘关系连线图生成原始矩阵；

将原始矩阵处理拆分为独立小矩阵；

计算各独立小矩阵的独立指派结果；

合并各独立小矩阵的独立指派结果获得所需的专车指派结果；

将未派车的订单并入下一个时间段。

所述的获取当前时间段内的订单和匹配的司机来生成司乘关系连线图，具体为：将获取到的当前时间段内的订单和匹配的司机排成两列，由上往下遍历订单列中的每一个订单，将订单与司机列中的可匹配的各个司机分别进行连线，生成司乘关系连线图。

所述的当前时间段为该方法启动后5秒内的时间范围。

所述的通过司乘关系连线图生成原始矩阵，具体为：生成一个空矩阵，该矩阵的行数为订单数量，该矩阵的列数为司机数量，并在空矩阵的左侧和顶部分别对行列进行编号，即空矩阵的每一元素均对应着唯一的订单与司机；对于空矩阵中的每一元素，若该元素所对应的订单与司机存有连接关系，则填入司机接驾该订单的乘客所需的时间，若该元素所对应的订单与司机没有连接关系，则填入-1，直至填满得到原始矩阵。

所述的将原始矩阵处理拆分为独立小矩阵，包括：

将原始矩阵处理为切割矩阵；

将切割矩阵处理为标记矩阵；