[发明专利]基于动态时间切片和热度迁移的即时车辆共乘匹配方法

权利要求书

1.一种基于动态时间切片和热度迁移的即时车辆共乘匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：使用共乘距离比率来评价司机和乘客的匹配价值，并定义司机和乘客匹配的约束条件；

步骤1.1：计算司机和乘客的共乘距离比率和对应的目标函数；

在路网Gra＝U，E中，每个节点u∈U，每条边e∈E，对于任意司乘对d，r，其中每个司机每个乘客共乘距离为司机行驶总距离为因此得出司机和乘客的共乘距离比率ηd，r和目标函数S如下公式如下：

其中，司机集合为D＝{d_i|i∈[1，m]∩N}，m为司机总数，D_T表示时间切片T内的司机总数，D_T^Δ表示时间切片T内迁移的司机总数；乘客集合为R＝{r_j|j∈[1，n]∩N}，n为乘客总数，R_T表示时间切片T内的乘客总数，R_T^Δ表示时间切片T内迁移的司机总数；d_i表示司机集合中的第i个司机，司机d_i具有出发地目的地和出发时间t_i；乘客r_i具有出发地目的地和出发时间t_j，η_d，r为司机和乘客的共乘距离比率，表示司机和乘客的匹配价值；共乘距离为乘客r_j乘车从出发地到达目的地的距离、为司机d_i从出发地到达乘客r_j出发地的距离、为司机d_i从乘客r_j目的地到达司机d_i下一目的地的距离，为一个二元变量，表示司机d_i和乘客r_j是否匹配，若匹配则为1，不匹配则为0；θ_d，r表示司机的绕行距离；

步骤1.2：定义司机和乘客匹配的约束条件；

所述司机和乘客匹配的约束条件包括绕行距离约束、迁移约束和唯一性约束；具体为：

步骤2：基于动态时间切片划分和基于预测的迁移方法，求出司机和乘客匹配的初始解；基于预测的迁移方法使用司机和乘客的历史匹配数据来预测评估司机和乘客匹配的自适应阈值，只有当司机和乘客的匹配价值超过一定的共乘距离比率时才进行匹配，具体方法为：

步骤2.1：使用动态时间切片划分方法划分共乘时间；

步骤2.2：使用基于预测的迁移方法，在时间切片划分后，筛选出司机集合的待匹配乘客；

步骤2.3：根据当前时间切片指数和司机和乘客的历史匹配数据集中的原始时间切片指数间的差异计算两者间的阈值的最小值来评估被迁移到下一时间切片的乘客；

步骤3：使用多规则求解搜索算法来搜索即时车辆共乘问题的解集；

首先，使用一种优化的评估矩阵生成方法来计算中司机和中的乘客间的最短路径和共乘距离比率；并通过贪婪算法获得即时车辆共乘匹配问题的初始解；然后，通过使用多规则求解搜索算法，在给定的迭代次数内改进已有解；当获得最终的全局匹配方案时，不匹配的乘客将被迁移到下一个时间切片。

2.根据权利要求1所述的基于动态时间切片和热度迁移的即时车辆共乘匹配方法，其特征在于：步骤1.2所述司机和乘客匹配的约束条件具体为：

(1)以公式4定义司机和乘客匹配的绕行距离约束：

其中，θ表示司机的行驶利润率，即司机搭载乘客每公里所获收益与司机行驶每公里的花费的比率；

(2)以公式5定义司机和乘客匹配的迁移约束，当η_d，r超出匹配阈值时，司机和乘客匹配成功；否则，司机和乘客匹配失败，乘客被迁移去与其他司机进行匹配；

(3)以公式6和7定义司机和乘客匹配的唯一性约束，司机d_i只能与乘客r_j进行匹配成功，乘客r_j只能与司机d_i进行匹配成功；