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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可能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可能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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于学习和偏好的实时智能订单调度方法
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