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龙图腾网获悉湖南玖玖华安网络科技有限公司申请的专利一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法及系统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：CN120876039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511063541.3，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法及系统是由刘伟;李勇设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法及系统，涉及智能调度技术领域，包括获取待分配订单数据和司机数据；采用动态搜索半径和多状态司机筛选策略确定候选司机集合，结合实时交通状况计算预估到达时间；建立多因子接单意愿评估模型，计算每个订单‑司机组合的接单概率；构建综合匹配度评估模型，计算所有订单‑司机组合的匹配度，生成匹配度矩阵；采用全局优化算法处理匹配度矩阵，输出订单‑司机分配结果；向订单‑司机分配结果中的司机推送订单并监控响应状态，对未响应情况执行重新分配处理。本发明通过多因子接单意愿评估和全局优化算法，提高了订单分配的成功率和匹配精度，减少了订单等待时间，提升了整体分配效率。

本发明授权一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能算法的网约车订单分配方法，其特征在于：包括： 获取订单池中的待分配订单数据和司机池中的司机数据，并进行数据预处理； 采用动态搜索半径和多状态司机筛选策略，为每个待分配订单确定候选司机集合，并结合实时交通状况计算每个订单-司机组合的预估到达时间； 建立多因子接单意愿评估模型，基于候选司机的历史服务数据、当前工作状态和订单特征，计算每个订单-司机组合的接单概率； 构建综合匹配度评估模型，基于所述预估到达时间和所述接单概率计算所有订单-司机组合的匹配度，生成匹配度矩阵； 采用全局优化算法处理所述匹配度矩阵，输出订单-司机分配结果； 向订单-司机分配结果中的司机推送订单并监控响应状态，对未响应情况执行重新分配处理； 所述建立多因子接单意愿评估模型包括： 构建基于历史行为因子、订单匹配因子、工作状态因子和疲劳状态因子的多维度司机接单意愿评估体系，并为各因子设定权重系数； 获取候选司机的历史服务数据，提取司机服务特征，并基于待分配订单数据提取订单特征； 基于历史服务数据中的历史接单率，确定历史行为因子； 基于所述司机服务特征与所述订单特征的匹配程度，计算订单匹配因子； 基于司机服务状态确定工作状态因子，基于司机工作状态中的连续在线时长计算疲劳状态因子； 采用加权融合算法，将各因子按照所述权重系数进行加权计算，得到每个订单-司机组合的接单概率值； 所述构建综合匹配度评估模型包括： 获取候选司机的当前评分和历史投诉率，计算服务质量评分； 基于订单分布特征和司机资源状况，设定服务质量门槛、时间响应上限和接单概率下限，构建分层筛选条件； 采用分层筛选机制，通过所述分层筛选条件对订单-司机组合进行筛选，保留有效匹配组合； 基于预估到达时间、接单概率值和服务质量评分，采用加权融合算法计算每个有效匹配组合的综合匹配度值； 构建稀疏矩阵框架，将所述综合匹配度值填入对应的订单-司机位置，生成匹配度矩阵。

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