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摘要：本发明属于网络共享出行的乘客和司机订单匹配领域，具体公开了一种基于多阶段二分图司乘匹配满意度方法，包括S1、最优化问题对乘客建立满意度模型；S2、最优化问题对司机建立满意度模型；S3、最优化问题设定优化目标函数；S4、初始化二分图G：初始n+m个顶点，分别为pi，dj，1≤i≤n，1≤j≤m，初始时顶点间无边连接；S5、二分图第一阶段，对历史高空驶时间和高接驾时间的司机优先匹配；S6、二分图第二阶段，优先匹配历史高等待时间的乘客；S7、二分图第三阶段，中距离司机和乘客满意度匹配；S8、二分图第四阶段，偏远司机和乘客满意度匹配；S9、提升乘客和司机本次超远订单的满意度。解决司乘匹配最优化问题，最大化司机和乘客满意度，提升平台单量。

主权项：1.一种基于多阶段二分图司乘匹配满意度方法，其特征在于，包括如下具体步骤：S1、最优化问题对乘客建立满意度模型；S2、最优化问题对司机建立满意度模型；S3、最优化问题设定优化目标函数；S4、初始化二分图G：初始n+m个顶点，分别为pi，dj，1≤i≤n，1≤j≤m，初始时顶点间无边连接；S5、二分图第一阶段，对历史高空驶时间和高接驾时间的司机优先匹配；S6、二分图第二阶段，优先匹配历史高等待时间的乘客；S7、二分图第三阶段，中距离司机和乘客满意度匹配；S8、二分图第四阶段，偏远司机和乘客满意度匹配；S9、提升乘客和司机本次超远订单的满意度：对偏远距离Sl集合，检查接单距离超过γ的匹配订单，γ＝3.5公里，对这些订单给予乘客订单价格和司机抽佣比例的调整，来提升满意度和降低取消率；步骤S1具体如下：S1-1、将n个乘客取值从p1到pn，其地理位置经纬度记作locp1到locpn；将m个司机取值从d1到dm，其地理位置经纬度记作locd1到locdm；fpi,dj为乘客pi和司机dj的预计接驾时间，单位分钟，其中1≤i≤n，1≤j≤m；hppi为本次打车乘客pi满意度，1≤i≤n；S1-2、根据公式计算hppi：hppi＝1-cpi1+cpi×0.5+MAXα-tppiα+tppi,0×0.5；其中，tppi为最终分配司机后乘客的接驾时间，单位分钟，1≤i≤n；cpi为该乘客历史长时间打车次数占比，cpi＝该乘客180天内呼叫超过5分钟次数该乘客180天内打车总次数，1≤i≤n；α＝e×今日平均接驾时间,若未分配到车辆，tppi＝α，其中e为数学常数；步骤S2具体如下：S2-1、定义hddj为本次打车司机dj满意度，1≤j≤m；S2-2、根据公式计算hddj：hddj＝1-gdj1+gdj×0.5+MAXβ-tddjα+tddj,0×0.5；其中，gdj＝今日空驶率时间+今日接驾时间已接订单数；tddj为最终分配司机后司机的接驾时间，单位分钟，1≤j≤m；β＝e×今日平均接驾时间+今日平均空驶时间，若未分配到乘客，tddj＝β，其中e为数学常数；步骤S3具体如下：优化函数L＝∑hppi+∑hddj，1≤i≤n，1≤j≤m，问题转化为求匹配集合R，取得该函数L的最大值；其中pi,dj表示R集合的一个匹配对，表示pi和dj订单匹配。

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