公开(公告)号：CN114723125B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210339414.1

申请日：2022-04-01

Applicant: 华侨大学

Inventor： 蔡奕侨 ,  王晓俊 ,  喻小光 ,  王成 ,  田晖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q50/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN116384602A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202211671153.X

申请日：2022-12-26

Applicant: 华侨大学

Inventor： 蔡奕侨 ,  王晓俊 ,  柳培忠 ,  喻小光

IPC: G06Q10/047 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种多目标车辆路径优化方法、系统、电子设备及介质，涉及车辆调度及智能优化领域，该方法包括：将获取的当前时刻的客户点序列和车辆数据输入各主任务子问题模型和各辅任务子问题模型中，得到当前主任务的规划方案和当前辅任务的规划方案；将当前规划方案确定为初始种群，采用进化迁移的方式根据辅任务的初始种群对主任务的初始种群进行迭代优化，得到最优规划方案，子问题模型基于分解模型对深度强化学习模型训练得到；主任务分解模型是对主任务模型分解得到，辅任务分解模型是对辅任务模型分解得到；主任务模型是基于五个目标构建的；辅任务模型是基于五个目标中的其中两个目标构建的。本发明能提高车辆路径的规划效率和准确性。

公开(公告)号：CN114723125A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210339414.1

申请日：2022-04-01

Applicant: 华侨大学

Inventor： 蔡奕侨 ,  王晓俊 ,  喻小光 ,  王成 ,  田晖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/30 ,  G06N20/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 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。