单场景下多相关方的出行权益信息生成方法及相关产品与流程

本技术涉及信息处理，具体涉及一种单场景下多相关方的出行权益信息生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、城市公共交通领域中，会涉及多个与权益产品相关的对象，称之为相关方。在实际应用中通过人工凭借经验设置权益产品的属性，人工设置权益产品的属性受到主观因素影响，且对于涉及到多相关方的权益产品其属性设置复杂度较高，导致所得出行场景下的权益产品信息不准确。

技术实现思路

1、本技术的一个目的在于提出一种单场景下多相关方的出行权益信息生成方法、装置、电子设备及存储介质，旨在提高涉及多相关方的出行场景下，权益产品信息的准确性。

2、根据本技术实施例的一方面，提供了一种单场景下多相关方的出行权益信息生成方法，所述方法包括：

3、获取预设地理区域内单场景下的历史出行记录，提取所述历史出行记录对应历史权益属性的特征向量，并以所述历史权益属性的特征向量作为个体构建初始种群；所述单场景是单一交通工具类型对应的出行场景，所述历史权益属性是乘客在历史出行中所使用的权益产品的属性；

4、按照第一相关方的映射信息，将所述初始种群中的个体作为候选解进行映射得到适应度，根据所述适应度对所述个体进行筛选，按照筛选得到的个体生成中间权益属性；所述第一相关方包括与权益产品使用方相关的对象；

5、按照第二相关方的映射信息，对所述中间权益属性进行映射得到目标收入，按照所述目标收入对所述中间权益属性进行筛选，并根据筛选的中间权益属性作为个体进行迭代获得多个迭代过程的目标收入；所述第二相关方包括与权益产品发行方相关的对象；

6、在不同迭代过程的目标收入之间的偏差处于标准偏差范围内时，根据迭代得到的中间权益属性，生成多相关方的出行权益信息；所述多相关方包括所述第一相关方和所述第二相关方，所述出行权益信息是所述单场景下权益产品的信息。

7、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种单场景下多相关方的出行权益信息生成装置，所述装置包括：

8、种群构建模块，用于获取预设地理区域内单场景下的历史出行记录，提取所述历史出行记录对应历史权益属性的特征向量，并以所述历史权益属性的特征向量作为个体构建初始种群；所述单场景是单一交通工具类型对应的出行场景，所述历史权益属性是乘客在历史出行中所使用的权益产品的属性；

9、个体筛选模块，用于按照第一相关方的映射信息，将所述初始种群中的个体作为候选解进行映射得到适应度，根据所述适应度对所述个体进行筛选，按照筛选得到的个体生成中间权益属性；所述第一相关方包括与权益产品使用方相关的对象；

10、迭代模块，用于按照第二相关方的映射信息，对所述中间权益属性进行映射得到目标收入，按照所述目标收入对所述中间权益属性进行筛选，并根据筛选的中间权益属性作为个体进行迭代获得多个迭代过程的目标收入；所述第二相关方包括与权益产品发行方相关的对象；

11、生成模块，用于在不同迭代过程的目标收入之间的偏差处于标准偏差范围内时，根据迭代得到的中间权益属性，生成多相关方的出行权益信息；所述多相关方包括所述第一相关方和所述第二相关方，所述出行权益信息是所述单场景下权益产品的信息。

12、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，个体筛选模块配置为：

13、提取所述历史出行记录中与路径关联的客流量、与路段关联的客流量以及乘客收入的评估系数；

14、按照第一相关方的映射信息，对与路径关联的客流量、与路段关联的客流量、所述评估系数以及所述个体进行映射得到所述适应度；所述适应度是指示个体在交通通行效率、乘客乘车时间成本以及乘客乘车权益成本方面适应程度的值；

15、比较各所述个体的适应度，并根据比较结果对所述个体进行筛选，按照筛选得到的个体生成所述中间权益属性。

16、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，迭代模块配置为：

17、获取所述预设地理区域内所述单场景下的第一乘车数据以及第二乘车数据；所述第一乘车数据是实行权益前的乘车数据，所述第二乘车数据是实行权益后的乘车数据；

18、按照第二相关方的映射信息，所述第一乘车数据以及所述第二乘车数据，穷举搜索所述中间权益属性并进行映射，得到所述中间权益属性对应的目标收入；

19、根据所述目标收入对所述中间权益属性进行筛选，并以筛选的中间权益属性作为下一次迭代过程输入的个体，获得多个迭代过程的目标收入。

20、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，迭代模块进一步配置为：

21、根据所述第一乘车数据，以及对应于所述预设地理区域和所述单场景的标准定价信息，计算第一收入信息；

22、对所述中间权益属性进行遍历，并在遍历过程中根据所述第二乘车数据、所述中间权益属性以及权益定价信息，计算所述中间权益属性对应的第二收入信息，直至穷举所述中间权益属性；

23、按照所述第二相关方的映射信息，对所述第一收入信息以及所述第二收入信息进行映射，得到所述中间权益属性对应的目标收入。

24、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，迭代模块进一步配置为：

25、根据所述中间权益属性，构建折扣集以及最多乘车次数集；

26、遍历所述折扣集，并针对所述折扣集的每个折扣，遍历所述最多乘车次数集；

27、针对所述最多乘车次数集的每个最多乘车次数以及对应的所述折扣，根据所述第二乘车数据、所述折扣、所述最多乘车次数以及所述权益定价信息，计算所述第二收入信息，直至遍历完所述折扣集以及所述最多乘车次数集。

28、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，迭代模块进一步配置为：

29、根据所述第二乘车数据，提取实行权益后的乘车次数分布信息；

30、针对每个所述折扣，根据所述乘车次数分布信息，确定不会购买权益产品的临界乘车次数以及权益产品定价用来购买标准票的次数；

31、根据不会购买权益产品的临界乘车次数以及权益产品定价用来购买标准票的次数，确定乘客购买权益的概率分布信息；

32、根据所述最多乘车次数、所述概率分布信息、所述权益定价信息以及标准票的定价信息，计算所述第二收入信息。

33、在本技术的一些实施例中，基于以上技术方案，迭代模块进一步配置为：

34、获取多个所述目标收入分别对应的核销率以及分别对应的销售量；

35、分别检测多个所述目标收入对应的所述核销率以及对应的所述销售量是否与约束函数匹配；

36、若对应的所述核销率与对应的所述销售量均与所述约束函数匹配，则保存对应的目标收入；

37、若对应的所述核销率或者所述销售量与所述约束函数不匹配，则删除对应的目标收入；

38、比较保存的目标收入得到最大收入，筛选出所述最大收入对应的中间权益属性。

39、根据本技术实施例的一方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各种可选实现方式中提供的方法。

40、根据本技术实施例的一方面，提供了一种计算机程序介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

41、根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。

42、在本技术实施例提供的技术方案中，通过获取预设地理区域内单场景下的历史出行记录，提取历史出行记录对应历史权益属性的特征向量，并以历史权益属性的特征向量作为个体构建初始种群；按照第一相关方的映射信息，将初始种群中的个体作为候选解进行映射得到适应度，根据适应度对个体进行筛选，按照筛选得到的个体生成中间权益属性；按照第二相关方的映射信息，对中间权益属性进行映射得到目标收入，按照目标收入对中间权益属性进行筛选，并根据筛选的中间权益属性作为个体进行迭代获得多个迭代过程的目标收入；在不同迭代过程的目标收入之间的偏差处于标准偏差范围内时，根据迭代得到的中间权益属性，生成多相关方的出行权益信息。

43、采用此方式，从而可以利用历史出行记录获取历史权益属性作为个体，反映个体与历史出行规律之间的关联，来构建初始种群，基于初始种群中个体的适应度进行筛选得到中间权益属性，使得中间权益属性接近于第一相关方的适应度需要，通过迭代和筛选使得中间权益属性接近第二相关方的目标，从而筛选所得中间权益属性接近于第一相关方和第二相关方的目标，此外不同迭代过程的目标收入之间的偏差处于标准偏差范围内，则利用迭代的中间权益属性生成多相关方的出行权益信息，在该标准偏差范围内则表明筛选的中间权益属性已经稳定地逼近所需权益属性，此时所得的中间权益属性反映了历史出行记录的影响，同时匹配了第一相关方的适应度和第二相关方的目标，且通过迭代控制了偏差以控制了迭代过程的稳定性，从而提高了所得出行权益信息的准确性。

44、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。

45、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本技术。