一种结合深度学习和多任务优化的城际车订单分配方法.pdfVIP

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2023-05-15 发布于北京
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一种结合深度学习和多任务优化的城际车订单分配方法.pdf

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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

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114723125 A (43)申请公布日 2022.07.08 (21)申请号 202210339414.1 G06N 3/04 (2006.01)