[发明专利]一种基于出租车轨迹数据的盈利路线规划方法

说明书

本发明公开了一种基于出租车轨迹数据的盈利路线规划方法，包括如下步骤：对出租车轨迹数据进行预处理，预处理用于剔除噪声数据，提高数据质量；最佳客源点的挖掘，通过两次聚类算法从海量的轨迹数据中挖掘出价值密度最高的最佳客源点；盈利路线的规划，基于最佳客源点的集合，将基于点到点的路线规划问题转化为TSP数学模型，采用启发式算法进行路线规划，并用单位时间盈利函数来评判路线的盈利能力。本发明通过先聚类再规划的方式，为出租车提供更加科学、合理的最佳盈利路线的规划，不但提升了出租车的运营收益，实现了出租车司机的利益最大化，而且提高了出租车的上座率，改善了城市道路的交通状况。

技术领域

本发明涉及路线规划技术领域，具体涉及一种基于出租车轨迹数据的盈利路线规划方法。

背景技术

随着无线通信和移动计算技术的发展，以及全球定位和导航系统的发展，空间数据日益增多，新型的计算技术和系统可以用于轨迹数据的存储，预处理，检索和挖掘。因此，空间轨迹计算已成为越来越重要的研究课题。车载GPS的应用和普及，使得传统的交通系统向智能交通系统发展。出租车的轨迹数据量大、数据分布广、易获取，而且包含了丰富的时间和空间维度，具有很大的挖掘空间。

随着城市经济快速发展，居民出行需求不断上升，出租车作为城市公共交通的重要组成部分，为大众的出行带来了极大的方便。目前推出的打车软件，例如滴滴、Uber 等，主要还是以乘客为导向，服务的模式是由乘客发出请求，司机去指定地点接送乘客。但是，对于司机而言，在没有订单的情况下，只能选择在原地被动等待，或者自主寻客。这种情况不仅消耗了大量的时间和油费成本，降低了出租车的运营收益，而且，对于整个城市道路交通而言，尤其是上下班的高峰时期，大量空载的出租车容易造成整个城市道路的交通瘫痪。因此，合理有效的出租车路线规划对于整个出租车行业甚至整个城市的健康发展有着不可忽略的重要作用。

目前的出租车规划方案主要目标是实现路线最短和时间最短，却难以达到最佳盈利的目的。例如利用出租车驾驶经验，对出租车历史GPS轨迹进行分析研究，提出一种基于经验轨迹的出租车路线规划方案，实现出租车最优路线，但是该最优路线是最快的行车路线，而非最佳盈利路线。在基于出租车轨迹的智能行车路线规划系统中，通过地标图模型，利用出租车司机和普通用户的轨迹数据给用户提供个性化的最优驾车路线。但是该系统仅仅是帮助用户选择一条实际中最适合该用户的最快路线，并非基于司机利益最大化的路线规划。在基于云的解决方案中通过处理出租车生成的交通数据，在集群中挖掘大量出租车轨迹数据集和交通模式，提出了一种实时最佳路线推荐系统。但是该系统更加注重的是结合当前的交通状况进行实时规划，是一种公共的交通服务系统，而非基于出租车司机的盈利路线的规划。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种面向出租车司机，基于出租车轨迹数据的盈利路线规划方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于出租车轨迹数据的盈利路线规划方法，包括如下步骤：

1)对出租车轨迹数据进行预处理，预处理用于剔除噪声数据，提高数据质量；

2)最佳客源点的挖掘：通过两次聚类算法从海量的轨迹数据中挖掘出价值密度最高的最佳客源点；

3)盈利路线的规划：基于步骤2形成的最佳客源点的集合，将基于点到点的路线规划问题转化为TSP(Travelling Salesman Problem)数学模型，采用启发式算法进行路线规划，并用单位时间盈利函数来评判路线的盈利能力。