一種車貨供需智能匹配計算方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種車貨供需智能匹配計算方法，所述方法首先將需求方(或供應方)的地理位置進行地址解析并測距；然后以需求方(或供應方)自主選擇的匹配度或者系統(tǒng)默認的匹配度為限值，以始發(fā)地為中心，以一定距離為半徑進行搜索，并計算結(jié)果的匹配度；最終根據(jù)結(jié)果數(shù)和匹配度的反饋，智能判斷是否自動遞增半徑并重復搜索直到達到匹配終止條件。本發(fā)明的優(yōu)點：本發(fā)明不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對地理位置信息的精確轉(zhuǎn)換和定位，而且還能準確計算出需求方與供應方在距離層次上的匹配度，并且還能通過自動放大距離約束來擴充結(jié)果集合以得到最符合匹配要求的結(jié)果，減少了人工搜索和選擇的時間，提高了匹配效率。
【專利說明】
-種車貨供需智能匹配計算方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬物流技術(shù)應用領(lǐng)域。具體是一種車貨供需智能匹配計算方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 物流信息匹配的效率和智能化是降低物流成本和解決信息不對等的重要影響因 素。當前的物流信息匹配主要是W物流信息平臺為載體，W關(guān)鍵字、語義文本的匹配方式為 主，匹配結(jié)果的符合情況較模糊且存在信息過載，匹配過程和結(jié)果仍然需要業(yè)務需求方手 動輸入、篩選和挾擇，在匹配準確性、效率上存在嚴重的不足，不滿足物流資源優(yōu)化利用和 物流及時性趨勢需求。
[0003] 物流業(yè)務信息匹配主要受位置匹配約束。目前基于位置的服務在各個領(lǐng)域應用較 多，通過引入在線地圖的應用程序接口，結(jié)合基于位置的服務，改善信息平臺的匹配機制， 能夠?qū)ζヅ滟Y源的地理位置進行精確定位，通過地圖提供的云存儲和云檢索接口，對于數(shù) 據(jù)的存儲和檢索也能更加方便和快捷，同時也能更智能地計算出匹配資源之間的位置關(guān) 系。基于位置關(guān)系，在一定的匹配度要求下，通過對距離約束的優(yōu)化控制，能夠?qū)崿F(xiàn)對匹配 結(jié)果的智能感知和捜索，對于物流信息匹配具有較強的應用前景。針對距離約束，傳統(tǒng)的物 流信息匹配方法主要有半徑捜索法、區(qū)域劃分法、層級匹配法等。半徑捜索法，不僅需要反 復比較全部數(shù)據(jù)，而且距離計算的精度不夠，算法的實現(xiàn)不夠輕便，效率不高。區(qū)域劃分法 對區(qū)域邊界的資源覆蓋率和利用率較低，全面性不足，而且不能深入到物流信息的末端。層 級匹配法按照省、市、縣(區(qū)）劃分語義層級，依托省市縣的鄰接關(guān)系，逐層擴大捜索范圍。但 是該方法需要重復計算鄰接節(jié)點的距離，匹配效率有待提升。但是利用在線地圖應用程序 接口的特性，將數(shù)據(jù)存儲在云端，通過改進半徑捜索法，可W方便快速地進行檢索且返回結(jié) 果數(shù)，無須反復比較全部數(shù)據(jù)，利用異步通信技術(shù)進行云檢索可W對數(shù)據(jù)進行加工處理和 傳輸，通過設定的匹配度限值W保證匹配結(jié)果的符合程度，對于改善匹配機制有一定的益 處。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 發(fā)明的目的在于克服在距離約束下物流信息匹配效率及智能化的不足，提供一種 車貨供需智能匹配計算方法。
[0005] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問題的技術(shù)方案如下：
[0006] -種車貨供需智能匹配計算方法是:首先將需求方(或供應方)的地理位置進行地 址解析后并測距;然后W需求方(或供應方）自主選擇或者經(jīng)過統(tǒng)計分析后系統(tǒng)默認的匹配 度為限值，W始發(fā)地為中屯、，W-定距離為半徑進行捜索，并且計算結(jié)果的匹配度;如果結(jié) 果數(shù)為零，則自動遞增半徑后重復捜索，直到出現(xiàn)匹配度符合限值的結(jié)果或者捜索半徑達 到最大值時停止捜索;計算方法步驟如下：
[0007] 1)將需求方(或供應方）的始發(fā)地和目的地通過地址解析轉(zhuǎn)化為二者實際的經(jīng)締 度；
[0008] 2)對步驟I)得到需求方(或供應方）的始發(fā)地和目的地的經(jīng)締度之間進行測距，得 到距離S3;
[0009] 3)由需求方(或供應方）自主選擇匹配度限值Smin或者通過統(tǒng)計分析后系統(tǒng)默認的 匹配度限值Smin和由步驟1)得到的距離S3,計算出最大的捜索半徑Rmax,町
[0010] 4)對需求方(或供應方)的始發(fā)地定位，得到位置標注點，然后W該點為中屯、，W - 定距離為捜索半徑R進行捜索，得到結(jié)果數(shù)N;
[0011] 5)如果結(jié)果數(shù)N為零，同時捜索半徑R小于最大捜索半徑Rmax,則自動增加捜索半徑 的值后重新捜索，直到結(jié)果數(shù)N不為零或者捜索半徑R達到最大值時停止捜索；
[0012] 6)由步驟5)得到的結(jié)果出現(xiàn)時的最小捜索半徑Rmin時，此時對出現(xiàn)的結(jié)果進行云 檢索，W得到存儲在云端的結(jié)果的具體信息，進而根據(jù)具體信息和匹配度計算公式計算出 匹配度Smat,即
式中：Sl為需求方和供應方始發(fā)地之間的距離、&為需求方 和供應方目的地之間的距離，然后比較Smat與匹配度限值Smin,如果Smat<Smin，則在得到的最 小捜索半徑Rmin的基礎上繼續(xù)增加捜索半徑值后重新捜索，直到出現(xiàn)匹配度符合要求的結(jié) 果即Smat^Smin或者捜索半徑達到最大值即R^Rmax時停止捜索。
[0013] 本發(fā)明的優(yōu)點：本發(fā)明不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對地理位置信息的精確轉(zhuǎn)換和定位，而且還 能準確計算出需求方與供應方在距離層次上的匹配度，并且還能通過自動放大距離約束來 擴充結(jié)果集合W得到最符合匹配要求的結(jié)果，減少了人工捜索和選擇的時間，提高了匹配 效率。
【附圖說明】
[0014] 圖1是車貨供需智能匹配算法流程圖。
[001引圖中，R是捜索半徑、Rmax是最大捜索半徑、N是匹配捜索的結(jié)果數(shù)、Smat是匹配結(jié)果 的匹配度、Smin是匹配度的限值。
【具體實施方式】
[0016] 下面結(jié)合附圖和本發(fā)明方法具體實施對本發(fā)明作進一步說明。
[0017] 本發(fā)明是W下述技術(shù)方案實現(xiàn)的：
[0018] -種車貨供需智能匹配計算方法，所述方法先將匹配資源需求發(fā)布方(或供應方） 的地理位置信息，包括出發(fā)地和目的地的語義層描述轉(zhuǎn)化為獨立的經(jīng)締度，再對車輛的原 始行駛距離或者貨物的原始運輸距離進行測距;在匹配開始前，需求方(或供應方）自主選 擇匹配度限值或者使用通過統(tǒng)計分析W后系統(tǒng)默認的匹配度限值，當匹配開始時，先對需 求方(或供應方）的始發(fā)地定位W確定中屯、點，然后W-定的距離為半徑進行捜索，同時返 回結(jié)果數(shù)，如果結(jié)果數(shù)為零，而捜索半徑小于由匹配度的限值而得到的最大捜索半徑，那么 將自動遞增捜索半徑后重新捜索，直到結(jié)果數(shù)不為零或者捜索半徑達到最大值時停止捜 索。如果出現(xiàn)結(jié)果，則計算其與需求方(或供應方）的匹配度。如果匹配度小于需求方(或供 應方）自主選擇的匹配度限值，那么仍然自動遞增捜索半徑，直到出現(xiàn)匹配度符合要求的結(jié) 果或者捜索半徑達到最大值時才停止捜索。
[0019] 上述車貨供需智能匹配計算方法，具體采用W下步驟實現(xiàn)如附圖I所示：
[0020] a.將需求方(或供應方）的始發(fā)地和目的地通過地址解析轉(zhuǎn)化為二者實際的經(jīng)締 度。
[0021] b.步驟a得到需求方(或供應方）的始發(fā)地和目的地的經(jīng)締度之間進行測距，得到 距罔S3。
[0022] C.由需求方(或供應方）自主選擇匹配度限值Smin或者通過統(tǒng)計分析后系統(tǒng)默認的 匹配度限值Smin和由步驟a得到的距離S3,計算出最大的捜索半徑Rmax,印
[0023] 假設需求方與供應方始發(fā)地之間的距離為Si,需求方與供應方目的地之間的距離 為S2，則匹配度的計算公式呆
[0024] 由公式可知，要使得Smin《Smat《l，假設S2 = 0,得到
，Sl即為供應 方與需求方的位置距離，同時也是最大的捜索半徑，因此可得到最大捜索半徑
，當捜索半徑超過Rmax,無論S2的值有多大，匹配度均會小于限值，因此可W 確定最大捜索半徑；
[0025] d.對需求方(或供應方)的始發(fā)地定位，得到位置標注點，然后W該點為中屯、，W - 定距離為捜索半徑R進行捜索，得到結(jié)果數(shù)N。
[0026] e.如果N = O,而同時R《Rmax，則增加捜索半徑的值后重新捜索，即Ri = Ri-i+A i = 1,2,3......，人為遞增的距離值，直到N聲0或者R〉Rmax時停止捜索。
[0027] f.由上一步得到的結(jié)果出現(xiàn)時的最小捜索半徑Rmin時，此時對出現(xiàn)的結(jié)果進行云 檢索，W得到結(jié)果的具體信息，進而根據(jù)匹配度計算公式計算出匹配度Smat,即
，式中：Sl為需求方和供應方始發(fā)地之間的距離、S2為需求方和供應方目的 地之間的距離，然后比較Smat與匹配度限值Smin,如果Smat<Smin，則在得到的最小捜索半徑Rmin 的基礎上繼續(xù)增加捜索半徑值后重新捜索，直到出現(xiàn)匹配度符合要求的結(jié)果即Smat^Smin或 者捜索半徑達到最大值即R^Rmax時停止捜索。
[0028] 本發(fā)明不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對地理位置信息的精確轉(zhuǎn)換和定位，而且還能準確計算出需 求方與供應方在距離層次上的匹配度，并且還能通過自動放大距離約束來擴充結(jié)果集合W 得到最符合匹配要求的結(jié)果，減少了人工捜索和選擇的時間，提高了匹配效率。
【主權(quán)項】
1. 一種車貨供需智能匹配計算方法，其特征是:首先將需求方或供應方的地理位置進 行地址解析后并測距;然后以需求方或供應方自主選擇或者經(jīng)過統(tǒng)計分析后系統(tǒng)默認的匹 配度為限值，以始發(fā)地為中心，以一定距離為半徑進行搜索，并且計算結(jié)果的匹配度;如果 結(jié)果數(shù)為零，則自動遞增半徑后重復搜索，直到出現(xiàn)匹配度符合限值的結(jié)果或者搜索半徑 達到最大值時停止搜索;計算方法步驟如下： 1) 將需求方或供應方的始發(fā)地和目的地通過地址解析轉(zhuǎn)化為二者實際的經(jīng)煒度； 2) 對步驟1)得到需求方或供應方的始發(fā)地和目的地的經(jīng)煒度之間進行測距，得到距離 S3; 3) 由需求方或供應方自主選擇匹配度限值Smin或者通過統(tǒng)計分析后系統(tǒng)默認的匹配度 限值Smin和由步驟1)得到的距離S 3,計算出最大的搜索半徑Rmax，即：4) 對需求方或供應方的始發(fā)地定位，得到位置標注點，然后以該點為中心，以一定距離 為搜索半徑R進行搜索，得到結(jié)果數(shù)N; 5) 如果結(jié)果數(shù)N為零，同時搜索半徑R小于最大搜索半徑Rmax，則自動增加搜索半徑的值 后重新搜索，直到結(jié)果數(shù)N不為零或者搜索半徑R達到最大值時停止搜索； 6) 由步驟5)得到的結(jié)果出現(xiàn)時的最小搜索半徑Rmin時，此時對出現(xiàn)的結(jié)果進行云檢索， 以得到存儲在云端的結(jié)果的具體信息，進而根據(jù)具體信息和匹配度計算公式計算出匹配度式中=S1為需求方和供應方始發(fā)地之間的距離、&為需求方和供應 方目的地之間的距離，然后比較Smat與匹配度限值Smin，如果Smat〈S_，則在得到的最小搜索 半徑Rmin的基礎上繼續(xù)增加搜索半徑值后重新搜索，直到出現(xiàn)匹配度符合要求的結(jié)果即Smat 多Smin或者搜索半徑達到最大值即R多Rmax時停止搜索。
【文檔編號】G06Q50/28GK106022864SQ201610301583
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月9日
【發(fā)明人】鄧建新, 張琦, 范林勝, 陳輝, 陳一輝, 蘇小根, 范仁軍
【申請人】廣西大學