基于时空预测的多策略网约车调度算法

打开文本图片集

摘 要：准确预测网约车订单需求与实施高效车辆调度策略，对于提升运营效率、降低成本和保证服务质量至关重要，是优化资源配置、增强乘客满意度的关键途径。然而，现存研究在模型构建上往往侧重单一维度分析，调度算法的求解效率及解空间探索能力有待提升，限制了对复杂出行场景的适应性和解决方案的全面性。针对上述问题，构建了时空融合图卷积预测模型，通过集成注意力机制，深度挖掘并利用时空维度综合信息，准确捕捉影响订单需求的隐含特征；同时设计了多策略解搜索算法，基于A*算法生成的代价矩阵选用多样化解搜索策略进行求解，增强了算法在复杂情境下的收敛性与求解质量。（剩余24715字）