[发明专利]旅程规划模型的训练方法和旅程规划方法

说明书

本公开提供了一种旅程规划模型的训练方法、旅程规划方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域，可应用于旅程规划等场景。具体实现方案为：获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本；执行以下训练步骤：从训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；基于选取的目标旅程样本和旅程请求样本中的时间预算信息，对初始旅程规划模型进行训练，得到训练后的旅程规划模型；响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。提高了旅程规划的效率。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体为深度学习技术领域，可应用于旅程规划等场景，尤其涉及一种旅程规划模型的训练方法、旅程规划方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

目前在进行旅程规划时，通常将旅程规划问题转化为一个整数规划问题进行求解，或者不考虑时间预算信息，基于循环神经网络来生成一个旅程，但基于整数规划问题的规划方法规划结果不一定合理，且求解过程耗时严重，基于循环神经网络的方法不考虑时间预算信息，规划结果不够个性化。

发明内容

本公开提供了一种旅程规划模型的训练方法、旅程规划方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，提高了旅程规划的效率。

根据本公开的一方面，提供了一种旅程规划模型的训练方法，包括：获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本；执行以下训练步骤：从训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；基于选取的目标旅程样本和旅程请求样本中的时间预算信息，对初始旅程规划模型进行训练，得到训练后的旅程规划模型；响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种旅程规划方法，包括：获取旅程请求，旅程请求包括时间预算信息和出发地信息；将旅程请求输入到目标旅程规划模型中，得到目标旅程。

根据本公开的又一方面，提供了一种旅程规划模型的训练装置，包括：获取模块，被配置为获取训练样本集，其中，训练样本包括旅程请求样本和对应的目标旅程样本；训练模块，被配置为执行以下训练步骤：从训练样本集中选取一对旅程请求样本和目标旅程样本；基于选取的目标旅程样本和旅程请求样本中的时间预算信息，对初始旅程规划模型进行训练，得到训练后的旅程规划模型；响应于训练次数满足第一次数阈值条件，将训练后的旅程规划模型确定为目标旅程规划模型。

根据本公开的又一方面，提供了一种旅程规划装置，包括：获取请求模块，被配置为获取旅程请求，旅程请求包括时间预算信息和出发地信息；规划模块，被配置为将旅程请求输入到目标旅程规划模型中，得到目标旅程

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述旅程规划模型的训练方法及旅程规划方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，上述计算机指令用于使上述计算机执行上述旅程规划模型的训练方法及旅程规划方法。

根据本公开的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现上述旅程规划模型的训练方法及旅程规划方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；