[发明专利]一种拼车匹配方法

说明书

一种拼车匹配方法：步骤一：根据出发时间约束筛选司机；步骤二：根据欧式PickUp距离约束筛选司机；步骤三：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(欧式距离)；步骤四：利用PickUp最短路距离约束筛选司机；步骤五：利用最晚时间约束和费用约束筛选司机(最短路距离)；步骤六：执行匹配。适用于拼车系统的快速匹配。

技术领域

本发明属于地理信息系统领域，涉及一种拼车匹配方法。

背景技术

随着城市人口的不断增长，机动车保有量的不断上升带来的交通拥堵、环境污染等问题日益严重。近年来开始出现的“拼车”理念凭借其充分利用现有车辆、缓解城市交通压力、减少环境污染等优势愈发收到关注。对于司机来说，拼车可以让他们挣取一定费用；而对于乘客，选择拼车不仅有价格上的优势，十分便捷。

但是由于目前拼车门槛低，愿意拼车的司机和乘客的数量不断上升，导致大量的拼车软件在市面上横行，而这些主流的拼车系统的拼车匹配方案大多不够合理：没有考虑降低司机的绕行距离，可能会导致同一时间段内路面上行驶车辆数的上升；或是考虑了司机的绕行距离但是往往需要长时间的计算匹配后才能告知用户匹配结果。日前，有来自麻省理工大学的研究表明，只需要3000辆专门用于拼车服务的共享汽车就可以取代纽约市13000量出租车。因此如何能够合理快速地安排司机与乘客的匹配，在同时满足司机和乘客的要求下使得同一时间段路面上的车辆数下降这一问题的解决便显得尤为重要。

目前已有的拼车匹配方式有以下几类：(1)拼车系统为每一名乘客匹配离他欧式距离最近的司机。这种简单的贪心策略虽然可能大多数情况下对乘客友好，但是也有不少情况下尽管司机乘客的直线距离很近但是司机却要绕很远的路才能接上乘客(例如司机恰好在道路对面)，且这一方法并没有考虑到司机回程时出现的绕路情况，最坏情况下司机和乘客的目的地方向恰好相反。这样的盲目性匹配可能会导致道路上的车辆越来越多，背离了拼车环保的初衷(2)乘客需提早(数十分钟甚至几小时)向拼车系统提交拼车需求，系统计算完后返回安排规划。这类方式大多都有考虑司机与乘客线路的相关度，但是计算时间过长，若乘客临时有事或赶时间，显然不合适。并且在极端情况下可能会有经过长时间的计算最终告知乘客无司机可以匹配的情况发生。(3)现有的拼车系统更多的是站在使乘客便捷的角度设计的，往往忽视了司机的感受，譬如设计的路线与司机的原始路线相去甚远、没有考虑或者甚少考虑司机到达其目的地的时间要求等，对司机的使用体验较差。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，提供一种拼车匹配方法，在司机的绕路距离全局最短并尽可能满足司机和乘客双方要求的前提下进行快速匹配。

本发明可以为拼车系统提供匹配计算支持。作为前提，拼车系统需要从司机那里获取起始位置信息orig(d)、目的地位置信息dest(d)、从起点的出发时间start_time(d)以及司机最晚到达目的地的时间约束max_time(d)。

同时乘客也需要向拼车系统提供起始位置信息orig(r)、目的地位置信息dest(r)、愿意支付的最大车费信息max_price(r)、期望的出发时间start_time(r)和出发时间差值Δt(r)(表示乘客希望在[start_time(r)-Δt(r),start_time(r)+Δt(r)]的时间范围内上车)。

上述信息中涉及地理位置信息的部分可由手机等设备的定位功能获取，其余信息由乘客或司机自行输入。

系统会实时维护一个司机集合D和乘客集合R，分别代表可供匹配的全体司机集合和全体乘客集合。每当有司机或乘客向系统发送新的拼车请求时，将他们加入对应的集合中；每当有一对司机和乘客匹配成功时，将他们从对应的集合中删去。本发明以乘客为基础，即根据乘客的条件来筛选司机。循环R中的每一个乘客，将所有符合条件的司机存在每一个乘客的临时列表中，当R玄幻完毕后，最后使用KM算法得到最终结果。

系统计算匹配的具体计算步骤如下：

步骤一：根据出发时间约束筛选司机