[发明专利]一种分析优化电召订单调度分配的系统和方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及出租车网约车电召调度技术领域，尤其是涉及一种分析优化电召订单调度分配的系统和方法。

【背景技术】

当前随着智能设备，尤其是智能导航，智能手机的普及，给人们的出行带来了极大的便利。随着社会的发展，人们的日常出行需求愈加旺盛，通过电召呼叫出租车网约车的方式已经成为人们需要的基本功能。

现有的电召叫车软件虽然初步解决了乘客打车难的问题，但是还存在以下问题：

乘客发出电召单后，由司机抢单，都是采用先到先得的方式，哪个司机抢的快，哪个司机就能抢到订单。这种方式分配的订单，对于司机和乘客来说，可能都不是最优的解决方案，可能造成司机和乘客的不匹配，造成社会资源的浪费。

【发明内容】

本发明的目的在于克服上述技术的不足，提供一种可优化电召订单分配方案的分析优化电召订单调度分配的系统和方法。

本发明的第一方面提供的一种分析优化电召订单调度分配的方法，包括以下步骤：接收乘客端的电召请求；根据接收的所述电召请求，分析乘客信息以确认所述电召请求是否可执行；若所述电召请求可执行，将电召请求订单发送到司机端供司机抢单；接收司机端上传的抢单请求；根据接收的所述抢单请求，分析司机信息以确认出最优司机。

进一步地，还包括以下步骤：将电召请求订单分配给最优司机，同时返回分配结果给乘客；或者将所述最优司机的信息发送给乘客端供乘客选择。

进一步地，所述乘客信息包括乘客是否黑名单乘客和/或乘客单日爽约次数。

进一步地，所述分析乘客信息以确认所述电召请求是否可执行的步骤包括：

判断乘客是否黑名单乘客，若是，则确认所述电召请求不能执行；和/或

检测乘客单日爽约次数是否大于预设的乘客单日爽约次数阈值，若大于所述预设的乘客单日爽约次数阈值，则确认所述电召请求不能执行。

进一步地，所述司机信息包括司机是否黑名单司机、司机单日爽约次数、司机是否换班及换班地点、司机是否返程及返程地点和/或司机信誉度积分。

进一步地，所述分析司机信息以确认出最优司机的步骤包括：

判断司机是否黑名单司机，若是，则将司机排除；和/或

检测司机单日爽约次数是否大于预设的司机单日爽约次数阈值，若大于预设的司机单日爽约次数阈值，则将司机排除。

进一步地，所述分析司机信息以确认出最优司机的步骤包括，将下面的得分分别乘以对应的预设的乘客和司机距离占比系数、司机抢单时间占比系数、信誉度占比系数、换班占比系数和返程占比系数之后得到的结果的一项或两项以上进行汇总作为司机的最后得分，并对司机的最后得分进行排序以确认出最优司机：

司机的距离得分：计算司机抢单时的位置离乘客当前位置的距离，其中最短的距离设为距离阈值，则每个司机的距离得分为距离阈值/对应的距离；司机的抢单时间得分：计算司机抢单时间，其中最短的抢单时间设为抢单时间阈值，则每个司机的抢单时间得分为抢单时间阈值/对应的抢单时间；司机的信誉度积分得分：计算司机的信誉度积分，其中信誉度积分最高的设为信誉度积分阈值，则每个司机的信誉度积分得分为对应的信誉度积分/信誉度积分阈值；司机的换班距离得分：计算司机的换班地点和乘客的电召请求中的目的地之间的换班距离，其中换班距离最近的设为换班距离阈值，则每个司机的换班距离得分为换班距离阈值/对应的换班距离，未启动或设置换班地点的司机的换班距离得分记为0；司机的返程距离得分：计算司机的返程地点和乘客的电召请求中的目的地之间的返程距离，其中返程距离最近的设为返程距离阈值，则每个司机的返程距离得分为返程距离阈值/对应的返程距离，未启动或设置返程地点的司机的返程距离得分记为0。

进一步地，所述预设的乘客和司机距离占比系数、司机抢单时间占比系数、信誉度占比系数、换班占比系数、返程占比系数之和等于1。