- Dipankar Sarkar: En teknolog och entreprenör/
- Mina skrifter/
- Under the Hood: Quikis avancerade samåkningsalgoritm/
Under the Hood: Quikis avancerade samåkningsalgoritm
Innehållsförteckning
Som teknikkonsult som arbetar med Quiki är jag glad att dela insikter om en av de viktigaste komponenterna i vår plattform: den avancerade samåkningsalgoritmen. Detta sofistikerade system är utformat för att lösa komplexa flerbils- och flerförfrågningsruttningsproblem i realtid, vilket säkerställer effektiva och optimala samåkningsupplevelser.
Utmaningen: Flerbils- och flerförfrågningsruttning #
Vår algoritm adresserar tre huvudsakliga samåkningsutmaningar:
- Beräkna en optimal tilldelning av flera åkförfrågningar till flera fordon med given kapacitet.
- Möjliggöra kontinuerlig drift och tilldelning av inkommande förfrågningar till en fordonsflotta.
- Möjliggöra ombalansering av fordonsflottan för att effektivt möta efterfrågan.
Nyckelkomponenter i algoritmen #
1. Parvisa förfrågnings-fordonsgraf (RV-graf) #
Det första steget innebär att beräkna:
- Vilka förfrågningar som kan kombineras, med hänsyn till både ursprung och destination.
- Vilka fordon som kan betjäna vilka förfrågningar individuellt, givet deras nuvarande passagerare.
2. Förfrågnings-resa-fordonsgraf (RTV-graf) #
Detta steg utforskar RV-grafen för att hitta “resor” - grupper av förfrågningar som kan kombineras och hämtas av ett fordon samtidigt som alla begränsningar uppfylls. En enskild förfrågan kan vara en del av flera potentiella resor, och en resa kan ha flera kandidatfordon.
3. Optimal tilldelning #
Det sista steget beräknar den optimala tilldelningen av resor till fordon, omvandlad till ett heltalslinjärt program (ILP) och löst inkrementellt.
Den matematiska modellen #
Vår algoritm använder en sofistikerad matematisk modell för att representera samåkningsproblemet:
- Förfrågningar (R): Varje förfrågan r definieras av ursprung (o_r), destination (d_r), förfrågningstid (t_r^r) och senaste acceptabla upphämtningstid (t_r^pl).
- Fordon (V): Varje fordon v kännetecknas av dess nuvarande position (q_v), nuvarande tid (t_v) och nuvarande passagerare (P_v).
- Begränsningar (Z): Inkluderar maximal väntetid, maximal resefördröjning och fordonskapacitet.
Optimeringsprocess #
Kostnadsfunktion: Vi minimerar en kostnadsfunktion C(Σ) som tar hänsyn till resefördröjningar för alla passagerare och tilldelade förfrågningar, plus en straffavgift för icke-tilldelade förfrågningar.
Begränsningsuppfyllelse: Algoritmen säkerställer att alla begränsningar uppfylls, inklusive maximala väntetider, resefördröjningar och fordonskapaciteter.
Inkrementell optimering: Med tanke på problemets NP-svåra natur använder vi en inkrementell approach för att snabbt hitta suboptimala lösningar, som kan förbättras över tid.
Avancerade funktioner #
Kontinuerlig drift: Algoritmen kan hantera nya inkommande förfrågningar i realtid och kontinuerligt uppdatera tilldelningar.
Flottombalansering: Vi har implementerat ett system för att ombalansera lediga fordon till områden med ignorerade förfrågningar, vilket minimerar totala väntetider.
Skalbarhet: Vår approach är utformad för att skala effektivt med ökande antal fordon och förfrågningar.
Verklig påverkan #
Denna avancerade algoritm gör det möjligt för Quiki att:
- Maximera fordonsutnyttjandet och minska tomma resor.
- Minimera passagerares väntetider och resefördröjningar.
- Snabbt anpassa sig till förändrade efterfrågemönster i realtid.
- Tillhandahålla en mer effektiv och kostnadseffektiv samåkningstjänst.
Framtida utvecklingar #
När vi fortsätter att förfina vår algoritm utforskar vi flera spännande vägar:
- Integrering av maskininlärning: Införliva prediktiva modeller för att förutse efterfrågemönster.
- Dynamisk prissättning: Implementera modeller för dynamisk prissättning baserat på realtidsutbud och efterfrågan.
- Multimodal integrering: Utöka algoritmen för att inkludera andra transportmedel för verkligt integrerade urbana mobilitetslösningar.
Den sofistikerade samåkningsalgoritmen i hjärtat av Quiki är mer än bara ett tekniskt underverk; det är nyckeln till att låsa upp mer effektiv, hållbar och användarvänlig urban transport. När vi förbereder oss för Quikis lansering är vi spända på att se hur denna teknik kommer att förändra hur människor rör sig i städer.
Håll utkik efter fler uppdateringar när vi fortsätter att innovera och tänja gränserna för vad som är möjligt inom samåkningsteknik!