一种自动驾驶出租车队多任务匹配动态调度分布式鲁棒优化决策方法

本发明公开了一种自动驾驶出租车队多任务匹配动态调度分布式鲁棒优化决策方法，通过迭代KM算法、Gurobi求解器和贪心策略相结合的求解策略，实现决策优化。有效地解决了传统调度系统在处理自动驾驶车队运营中的多个任务时的局限性。首先，该方法能够实时响应并优化接单、充电、区域调配和停车等任务，提高了车队的运营效率和盈利能力。由于采用了二分图最大权匹配和网络流理论进行建模，本发明能够更精确地匹配车辆与任务，减少资源浪费，同时降低用户等待时间，提升用户满意度。