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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)
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