Под капотом: Продвинутый алгоритм подбора поездок Quiki

Как технологический консультант, работающий над Quiki, я рад поделиться информацией об одном из важнейших компонентов нашей платформы: продвинутом алгоритме подбора поездок. Эта сложная система разработана для решения комплексных задач маршрутизации нескольких транспортных средств и нескольких запросов в реальном времени, обеспечивая эффективный и оптимальный опыт совместных поездок.

Задача: Маршрутизация нескольких транспортных средств и нескольких запросов #

Наш алгоритм решает три основные задачи совместных поездок:

1. Вычисление оптимального назначения нескольких запросов на поездки нескольким транспортным средствам с заданной вместимостью.
2. Обеспечение непрерывной работы и назначения входящих запросов парку транспортных средств.
3. Возможность перебалансировки парка транспортных средств для эффективного удовлетворения спроса.

Ключевые компоненты алгоритма #

1. Попарный граф запрос-транспортное средство (RV) #

Первый шаг включает вычисление:

• Какие запросы можно объединить, учитывая как пункт отправления, так и назначения.
• Какие транспортные средства могут обслуживать какие запросы индивидуально, учитывая их текущих пассажиров.

2. Граф запрос-поездка-транспортное средство (RTV) #

На этом этапе исследуется граф RV для поиска “поездок” - групп запросов, которые можно объединить и забрать транспортным средством, удовлетворяя всем ограничениям. Один запрос может быть частью нескольких потенциальных поездок, а поездка может иметь несколько кандидатов-транспортных средств.

3. Оптимальное назначение #

Заключительный этап вычисляет оптимальное назначение поездок транспортным средствам, преобразованное в задачу целочисленного линейного программирования (ILP) и решаемое инкрементально.

Математическая модель #

Наш алгоритм использует сложную математическую модель для представления задачи совместных поездок:

• Запросы (R): Каждый запрос r определяется пунктом отправления (o_r), пунктом назначения (d_r), временем запроса (t_r^r) и самым поздним приемлемым временем посадки (t_r^pl).
• Транспортные средства (V): Каждое транспортное средство v характеризуется его текущим положением (q_v), текущим временем (t_v) и текущими пассажирами (P_v).
• Ограничения (Z): Включают максимальное время ожидания, максимальную задержку в пути и вместимость транспортного средства.

Процесс оптимизации #

1. Целевая функция: Мы минимизируем целевую функцию C(Σ), которая учитывает задержки в пути для всех пассажиров и назначенных запросов, плюс штраф за неназначенные запросы.

2. Удовлетворение ограничений: Алгоритм обеспечивает выполнение всех ограничений, включая максимальное время ожидания, задержки в пути и вместимость транспортных средств.

3. Инкрементальная оптимизация: Учитывая NP-трудный характер задачи, мы используем инкрементальный подход для быстрого нахождения субоптимальных решений, которые можно улучшать со временем.

Продвинутые функции #

1. Непрерывная работа: Алгоритм может обрабатывать новые входящие запросы в реальном времени, постоянно обновляя назначения.

2. Перебалансировка парка: Мы реализовали систему перебалансировки простаивающих транспортных средств в районы с игнорируемыми запросами, минимизируя общее время ожидания.

3. Масштабируемость: Наш подход разработан для эффективного масштабирования с увеличением количества транспортных средств и запросов.

Влияние на реальный мир #

Этот продвинутый алгоритм позволяет Quiki:

1. Максимизировать использование транспортных средств и сократить пустые поездки.
2. Минимизировать время ожидания пассажиров и задержки в пути.
3. Быстро адаптироваться к изменяющимся моделям спроса в реальном времени.
4. Предоставлять более эффективный и экономичный сервис совместных поездок.

Будущие разработки #

По мере того как мы продолжаем совершенствовать наш алгоритм, мы исследуем несколько интересных направлений:

1. Интеграция машинного обучения: Включение прогнозных моделей для предвидения моделей спроса.
2. Динамическое ценообразование: Внедрение моделей повышенных тарифов на основе спроса и предложения в реальном времени.
3. Мультимодальная интеграция: Расширение алгоритма для включения других видов транспорта для действительно интегрированных решений городской мобильности.

Сложный алгоритм подбора поездок в основе Quiki - это не просто техническое чудо; это ключ к раскрытию более эффективного, устойчивого и удобного для пользователей городского транспорта. Готовясь к запуску Quiki, мы с нетерпением ждем, как эта технология изменит способ передвижения людей в городах.

Следите за обновлениями, пока мы продолжаем внедрять инновации и раздвигать границы возможного в технологии совместных поездок!