设计了一种基于马尔可夫决策过程 (MDP) 的智能派单方法,通过将派单建模成为一个序列决策 (Sequential Decision Making) 问题,结合了强化学习和组合优化,能在即时完成派单决策的条件下,基于对全天供需、出行行为的预测和归纳,达到优化一天之内司机整体效率的效果,能在确保乘客出行体验的同时明显提升司机的收入
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