摘要
本发明涉及基于在线切换的无人驾驶网约车订单分配方法,包括:收集订单数据并进行预处理,形成数据集;依据城市的地理位置和交通网络生成成本矩阵;将数据集中的网约车订单和车辆状态进行分类;对分类后的网约车订单和车辆,依据强化学习算法和传统贪心算法分别计算订单成本,并选择订单分配策略;依据步骤S4的订单分配策略将约车订单分配给空闲车辆。本发明提供基于在线切换的无人驾驶网约车订单分配方法,实现多车协同和全局调度优化,也满足当前无人驾驶网约车订单分配时全局最优的情况下追求长期成本最小化。能有效应对因环境变化或数据稀缺导致的不确定性,可适应不同数量级的车辆和订单规模。
技术关键词
强化学习算法
贪心算法
地点
网络
在线
车辆
策略
网约车订单
多车协同
参数
位置变更
数据
样本
矩阵
状态更新
决策
因子
噪声
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数字模型构建方法
扰动结构
路径结构
序列特征
推力
状态估计方法
协方差矩阵
无迹卡尔曼滤波
扩展卡尔曼滤波
非线性误差
全生命周期追溯系统
包装单元
信息采集模块
网络模块
账户