发明专利已授权

一种结合深度学习和多任务优化的城际车订单分配方法

📄 申请号：CN202210339414.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-04-01

公开号

CN114723125B

公开日

2024-06-28

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06Q30_0601 , G06Q50_40 , G06N3_0455 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习多任务优化智能调度

应用场景

城际出行, 智慧交通, 网约车服务, 车辆调度, 出行平台

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摘要

本发明提供一种结合深度学习和多任务优化的城际车订单分配方法，包括：根据城际网约出行的实际问题进行数学建模，并确定其优化目标；利用已存在的线路的历史订单信息作为训练数据，通过强化学习Actor‑Critic算法训练构建的注意力机制深度网络模型；采用训练好的模型并结合多任务优化进行订单分配优化。本发明提供的方法不仅能够实现“离线训练，在线分配”对同一场景下的订单进行分配，而且能够对新开通的城际路线订单进行预测，而多任务优化可以同时对多条不同城市间城际出行订单进行分配，通过不同线路的相似性进行迁移分别得到彼此的最优分配集合。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种BRT多服务模式优化方法及系统

当前第 / 件

一种抑制耐药癌症的雷公藤类组合物及其制备方法和应用

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