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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了基于学习和偏好的实时智能订单调度方法，涉及空间众包、任务分配、强化学习和实时匹配技术领域，包括：确定待测城市区域，将待测城市区域进行网格划分，确定司机和可能服务的乘客的位置；基于所述司机和乘客的位置评估偏好值，确定司机偏好列表；基于所述司机偏好列表和乘客偏好列表进行基于学习的匹配，获得匹配结果；基于所述匹配结果重新调整所述偏好值，直到获得最终匹配结果。本发明通过引入一种新的实时、未来导向且平衡双方偏好的任务分配算法，以提高空间众包平台的整体性能和应对能力。

主权项：1.基于学习和偏好的实时智能订单调度方法，其特征在于，包括：确定待测城市区域，将所述待测城市区域进行网格划分，每个网格包含司机位于位置的状态价值，利用矩阵保存；在一个时间批次中，确定司机当前的位置以及司机服务的全部乘客的目的位置，每个位置映射成一个网格来获取司机位于该位置的状态价值；基于所述司机和乘客的目的位置评估司机对乘客的偏好值，所述偏好值决定乘客带给司机的满意度和司机带给乘客的满意度，当确定完司机对所有服务的乘客的偏好值之后，确定司机偏好列表和乘客偏好列表，偏好列表第一位的乘客代表能带给司机总利润最大的乘客；基于司机偏好列表和乘客偏好列表进行基于学习的匹配，获得匹配结果；司机的状态价值函数利用匹配结果更新，然后进行下一时间批次的匹配，直到获得更优的匹配结果；获得偏好值的方法为： 其中，为司机对乘客的偏好值，为利润，为司机从当前位置到目的地的预期增长价值，是折扣率，表示司机在位置的状态价值，其中为由位置映射到状态的映射函数，表示司机在位置的状态价值，为乘客的集合，为成本因素，为乘客的整个旅程的长度；获得乘客的满意度的方法为： 其中，为乘客的满意度，为在时间批次中乘客偏好列表的长度，代表乘客对分配给它的司机的偏好值，为在批次时间分配给乘客的司机；获得司机的满意度的方法为： 其中，为司机的满意度，为司机被分配任务所处的时间批次集，为在时间批次中司机偏好列表的长度，被匹配给司机的乘客，为分配给的任务总数；获得司机的总利润的方法为： 其中，为司机获得的总利润，为乘客总数，为一个指标变量，表示乘客和司机是否匹配；为乘客的付款，为成本因素，为乘客的整个旅程的长度；基于所述司机偏好列表和所述乘客偏好列表进行基于学习的匹配，获得匹配结果的方法包括：为每位乘客准备了一个偏好列表，所述偏好列表用于记录乘客偏好的司机；将待匹配的乘客集合进行初始化，并定义一个变量用来存储最终的配对结果；司机与乘客不断进行配对，直到没有待匹配的乘客为止；设立一个临时的集合，用于跟踪下一周期进行处理的乘客；对于每一位乘客，寻找乘客最偏好的司机；若找不到合适的司机，则当前无法为乘客进行配对，乘客将从临时集合中移除；若找到一位空闲的司机，直接将乘客和司机进行配对，并从临时集合中移除乘客；若司机已经被分配给其他乘客，需要比较这两位乘客在司机偏好中的位置，决定是否需要重新进行配对；若司机倾向于当前正在考虑的乘客，将进行配对，并将原来的乘客返回到临时集合中，待未来重新配对；返回配对结果；基于所述司机偏好列表和所述乘客偏好列表进行基于学习的匹配中，每个匹配周期后状态值函数更新为： 其中，为在时间批次t时，司机在位置的状态价值，其中为由位置映射到状态的映射函数，为折扣率，为在时间批次t时，司机在位置的状态价值，α为学习速率，为乘客的付款，为司机的当前位置，为乘客的目的地，为司机。

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