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一种基于混合分层强化学习的网约车调度方法

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专利号 2022108509298 专利名称 一种基于混合分层强化学习的网约车调度方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06Q10/0631(2023.01),G06Q30/0207(2023.01),G06Q30/0601(2023.01),G06Q50/30(2012.01),G06N7/01(2023.01)
申请人 申请地址 330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号
发明人 申请日期 2022-07-19
下证状态 未知 更新时间 2025-01-11 08:29:30
专利摘要 本发明公开了一种基于混合分层强化学习的网约车调度方法,包括以下步骤:将网约车调度过程构建为马尔科夫过程;基于所述网约车调度过程提取时间信息、司机分布和订单分布进行仿真处理,构建司机与订单的时空分布矩阵;构建混合分层模型,所述混合分层学习高层决策和低层决策,为司机匹配订单获得调度结果;将所述调度结果进行存储和学习,计算出所述高层决策和低层决策的奖励,更新模型;所述混合分层模型进行测试,获得订单响应率和订单收益,完成网约车调度。本发明利用分层强化学习实现了网约车调度的多层次目标学习,并使用混合模块联合多层决策,使得网约车能更高效的完成订单。

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卖方 企业营业执照
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身份证
专利证书原件

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