兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法

本发明涉及路径推荐领域，尤其涉及一种兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法。

背景技术：

1、现有的电动出租车巡航路径推荐方法，一般只考虑收益最大化或者充电时间较长情况下的电动出租车充电站选择。由于电动出租车行驶里程较短，以及较长的充电时间大大减少电动出租车的服务时长，若仅考虑收益最大化，容易产生里程焦虑问题，同时，抛锚现象也会增加。近年来，电动汽车电池的发展以及充电站的规划部署，电动出租车的充电时间将大大减少，一定程度上缓解了里程焦虑。电动出租车司机可以在充电站将当前电池替换为满电电池，这大大增加了出租车的服务时间。

2、目前，电动出租车的巡航路径推荐的方法主要分为两种：(1)考虑电动出租车的收益最大化。(2)考虑及时满足电动出租车的充电需求。市面上巡航路径推荐办法不能兼顾收益最大化和满足及时充电需求，且也不能同时考虑天气、历史轨迹点、时段以及电动出租车两种需求等信息。

3、有鉴于此，有必要设计一种兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法，在获取尽可能多的收益的同时，减少电动出租车出现抛锚现象并缓解司机的里程焦虑。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法，在提高收益的同时，减少电动出租车出现抛锚现象。

2、为实现上述发明目的，本发明提供了一种兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法，包括如下步骤：

3、s1，对充电需求和载客需求进行建模；

4、s2，通过编码器解码器架构的网络预测电动出租车的巡航路径；

5、s3，电动出租车司机沿着预测的轨迹巡航，并根据当前需求情况和所在位置向充电站和订单服务器发送相应请求；充电站和订单服务器根据接收到的信息对电动出租车的需求请求进行满足。

6、作为本发明的进一步改进，所述s1包括如下步骤：

7、s11，建立电动车充电需求模型：

8、

9、其中，所述vi用于表示电动出租车，所述charge(vi)用于表示充电需求，所述b1用于表示电动出租车产生充电需求时的剩余电量上界阈值，所述b2用于表示充电需求最大化时的剩余电量下界阈值，所述ei用于表示电动出租车剩余电量，θ用于表示电池老化状态有关的预设指数；

10、s12，基于所述charge(vi)，得到所述载客需求carry(vi)的表示：

11、carry(vi)＝1-charge(vi)

12、其中，所述carry(vi)用于表示载客需求。

13、作为本发明的进一步改进，所述s2包括如下步骤：

14、s21，将轨迹点组成的时间序列输入编码器解码器架构的模型，得到兼顾载客需求和充电需求的巡航路径；所述模型的输入为m+n个所述轨迹点；其中，m个所述轨迹点作为编码器的输入，n个所述轨迹点作为解码器的输入；所述轨迹点包含经纬度、载客需求、时间戳、充电需求和天气状况特征；所述电动出租车vi的所述轨迹点xk特征集可表示为(lk,carry(vi)k,t,charge(vi)k,w)；

15、s22，所述编码器和解码器利用注意力机制从历史所述轨迹点归纳所述电动出租车vi的移动性规律，并在自注意力层后面增加一层残差网络；所述编码器中由所述残差网络得到的中间结果传递给堆叠的时间卷积网络进行处理；所述编码器的最后一层为lstm，其将所述时间卷积网络输出中的重要特征保留在中hm，发送给所述解码器；其中，lstm用于表示长短期记忆网络，hm用于表示编码器中的lstm保留的特征；

16、s23，所述解码器中的所述lstm层获取由所述编码器发送的所述hm以及自身所述解码器中残差网络的输出，如下所示：

17、

18、所述解码器的输出(hm+1，hm+2,…,hm+n)作为全连接层的输入，在保留有用信息的同时，对所述解码器的输出进行降维，获取推荐的电动出租车巡航路径

19、其中，(hm+1,hm+2,…,hm+n)用于表示解码器的输出，用于表示电动出租车巡航路径。

20、作为本发明的进一步改进，所述步骤s3中存在三种空载电动出租车需求响应的情况。

21、作为本发明的进一步改进，所述空载电动出租车需求响应的情况分别为case 1：所述电动出租车vi仅存在载客需求、case 2：所述电动出租车vi存在载客需求和充电需求及case 3：所述电动出租车车vi仅存在充电需求；

22、其中，case 1用于表示所述电动出租车vi仅存在载客需求的情况，case 2用于表示所述电动出租车vi存在载客需求和充电需求的情况，case 3用于表示所述电动出租车vi仅存在充电需求的情况。

23、作为本发明的进一步改进，所述case 1：所述电动出租车vi仅存在载客需求时包括如下步骤：

24、s311，当所述电动出租车vi的电量满足ei≥b1时，空载电动出租车不存在充电需求，只存在载客需求，即charge(vi)＝0，carry(vi)＝1；

25、s312，所述电动出租车vi沿着所述推荐的巡航路径行驶，并定时向订单服务器发出订单分配请求，上传当前的位置信息以及剩余电量；

26、s313，所述订单服务器对所述电动出租车vi当前状态信息进行评估，为所述电动出租车分配订单o(t,ei,l(vi))；

27、s314，由司机在o(t,ei,l(vi))中选择服务的订单，并将选择的订单返回所述订单服务器；所述订单服务器对该订单进行标记，并在接下来的所述出租车订单分配请求时，不再分配此订单；

28、s315，若所述电动出租车vi选取返回服务器的orderj已经被其它电动出租车优先选取，则所述服务器对所述电动出租车vi返回匹配失败提醒，并将更新所述o(t,ei,l(vi))中可行的最优解，将其推荐给所述电动出租车vi；若当前位置没有订单，则所述电动出租车vi继续沿着所述推荐的巡航路径行驶，并定时向所述订单服务器发出订单分配请求；如果随着所述电动出租车vi的行驶，ei<b1，则转向所述case 2进行分析；

29、其中，o(t,ei,l(vi))用于表示订单服务器对所述电动出租车vi分配的可服务的订单，orderj用于表示编号为j的订单。

30、作为本发明的进一步改进，所述case 2：所述电动出租车vi存在载客需求和充电需求时，当所述电动出租车vi的电量维持在b2<ei<b1时，所述电动出租车vi沿着推荐的巡航路径行驶，并定时向订单服务器发出订单分配请求以及向最近充电站发出充电请求，上传当前的位置信息以及剩余电量；

31、存在两种需求的所述电动出租车vi沿着预测的巡航路径行驶，有以下三种情况：

32、case 2.1：若所述电动出租车vi处在充电站充电范围内，所述充电站收到请求后，向所述电动出租车vi发出充电回复，所述电动出租车vi在接收到回复后前往所述充电站充电；在前往所述充电站的途中，所述电动出租车vi将不再向所述服务器发送订单分配请求；

33、如果所述电动出租车vi的充电完成，ei≥b1，则转向case 1进行分析；此时生成从充电站出发的推荐巡航路径；

34、case 2.2：所述电动出租车vi当前位置不在最近充电站的范围之内，但处在订单呼叫范围内时，此时所述订单服务器将按照净收益排序的订单o(t,ei,l(vi))发送给所述电动出租车vi，所述电动出租车vi对订单进行选择；

35、为了避免所述电动出租车vi出现抛锚情况，在获取所述电动出租车vi当前状态下的o(t,ei,l(vi))前，所述订单服务器首先需要筛选出符合以下两个条件的订单：(1)接客地点需要处在电动出租车vi当前位置范围rh之内；(2)订单结束后，保证所述电动出租车vi的剩余电量能够支撑前往最近充电站充电；即订单orderj需要满足如下制约条件：

36、

37、其中，所述用于表示订单orderj的接客距离，所述dj用于表示订单orderj接客点到目的地的距离，所述用于表示orderj目的地到最近充电站的距离，rh用于表示乘客的呼叫范围；

38、case 2.3：所述电动出租车vi当前位置不在所述充电站的范围之内，且所述电动出租车vi当前位置范围rh不存在订单；所述电动出租车vi继续沿着推荐的巡航路径行驶，并定时向所述订单服务器发出订单分配请求以及向最近充电站发出充电请求。

39、作为本发明的进一步改进，所述case 2：所述电动出租车vi仅存在充电需求时包括如下步骤：

40、s331，当所述电动出租车vi的电量下降至ei≤b1时，空载电动出租车vi只存在充电需求，不存在载客需求，即charge(vi)＝1，carry(vi)＝0；所述电动出租车vi向最近所述充电站发送充电请求并上传当前的位置信息以及剩余电量，所述充电站立刻返回充电回复，所述电动出租车vi在接收到回复后前往所述充电站充电；

41、s332，如果所述电动出租车vi的充电完成，ei≥b1，则转向case 1进行分析；此时生成从充电站出发的推荐巡航路径；

42、s333，如果空载电动出租车vi在行驶完所述推荐路径后既没有搭载到乘客也没有进行充电，则生成一条新的所述推荐巡航轨迹。

43、本发明的有益效果是：本发明兼顾电动出租车载客需求和充电需求的巡航路径推荐方法，该方法首先对充电需求和载客需求进行建模，并根据天气、历史轨迹点、时段以及电动出租车两种需求等信息训练所搭建的电动出租车巡航路径推荐模型；电动出租车根据当前需求情况与充电站和订单服务器进行交互，得到进一步指导。该方法在提高电动出租车收益的同时，缓解电动出租车司机的里程焦虑，降低电动出租车的抛锚概率。