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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120218571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510695009.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法是由夏英集;黄冰莹;沈翔;陈喜群;徐朔;朱冰;王卓睿设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法。方法包括通过网约车平台分别获取司机的历史乘客订单数据和实时的新派订单信息，并分别构建司机和新派订单的各个特征向量，然后基于司机和新派订单的所有特征向量得到每个新派订单与所有司机的综合匹配度，最终根据综合匹配度构建司乘匹配优化模型并采用改进的KM算法进行求解，得到每秒内各个新派订单与司机的匹配结果。本发明方法实现提高司机与订单的匹配度和司机对订单的满意度，提升网约车司乘匹配效率的有益效果，并为网约车平台的运营管理提供支撑。

本发明授权一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于司机接单时空特征的网约车司乘匹配优化方法，其特征在于，方法包括如下步骤： S1、通过网约车平台获取若干个司机的历史乘客订单数据，对历史乘客订单数据进行综合处理，分别得到每个司机若干个特征向量； S2、通过网约车平台实时获取每秒内若干个新派订单信息，对新派订单信息进行预处理，根据预处理后的新派订单信息构建新派订单的若干个特征向量； S3、根据司机的所有特征向量和新派订单的所有特征向量，将每个新派订单分别与所有司机采用余弦相似度方法进行相似度匹配，分别得到每个新派订单与所有司机的综合匹配度； S4、根据每个新派订单与所有司机的综合匹配度确定目标函数和约束条件进而构建司乘匹配优化模型，采用改进的KM算法对司乘匹配优化模型进行求解，得到每秒内各个新派订单与司机的匹配结果； 所述步骤S4中的改进的KM算法具体为： D1、获取每个新派订单与所有司机的综合效率，并将最大的综合回报作为对应新派订单初始的新派订单索引，初始化所有司机的司机索引，设定并初始化调整因子； 所述初始的新派订单索引按以下公式进行设置： li=MaxjWi,j Wi,j=αWij+βSij 其中，i和j均表示索引；li表示第i个新派订单的新派订单索引；MaxjαWij+βSij表示第i个新派订单与所有司机的综合效率中最大的综合效率；Wi,j表示第i个新派订单与第j个司机的综合效率；α和β均表示权重系数；Wij表示第i个新派订单和第j个司机匹配的效率；Sij表示第i个新派订单和第j个司机的综合匹配度；Max表示取最大； D2、对于每个新派订单，将前若干个高的综合效率所对应的司机汇总得到邻域； D3、设定索引调整量，对每个新派订单遍历与邻域内的所有司机进行搜索匹配，直到所有新派订单匹配完成或索引调整量小于预设阈值则停止匹配，并最终得到各个新派订单与司机的匹配结果； 所述步骤D3中的搜索匹配按以下方式进行搜索匹配： 若新派订单与司机满足索引条件并且司机未与其他新派订单匹配，则将当前新派订单和司机进行匹配；若新派订单与司机匹配时发现司机已与其他新派订单匹配，则将新派订单与司机分别放入冲突新派订单集合和冲突司机集合，并根据索引调整量调整新派订单索引和司机索引； 所述索引条件为li+lj=Wi,j；所述新派订单索引和司机索引按以下公式进行调整： li′=li-Δ lj′=lj+Δ Δ=Mini∈S,j＄Tli+lj-η′Wi,j η′=ηε 其中，i和j均表示索引；li′和lj′分别表示调整后的第i个新派订单的新派订单索引和第j个司机的司机索引；li和lj分别表示调整前的第i个新派订单的新派订单索引和第j个司机的司机索引；Δ表示索引调整量；Min表示取最小；S为冲突新派订单集合，T为冲突司机集合；Wi,j表示第i个订单与第j个司机的综合效率；η′表示调整因子，η表示上一次调整的调整因子；ε表示常数；∈表示属于；＄表示不属于。

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