- Dipankar Sarkar: Một nhà công nghệ và doanh nhân/
- Các bài viết của tôi/
- Dưới Nắp Capo: Thuật Toán Ghép Đôi Chuyến Đi Nâng Cao của Quiki/
Dưới Nắp Capo: Thuật Toán Ghép Đôi Chuyến Đi Nâng Cao của Quiki
Mục lục
Là một chuyên gia tư vấn công nghệ làm việc cho Quiki, tôi rất vui được chia sẻ những hiểu biết sâu sắc về một trong những thành phần quan trọng nhất của nền tảng chúng tôi: thuật toán ghép đôi chuyến đi nâng cao. Hệ thống tinh vi này được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp về định tuyến nhiều phương tiện, nhiều yêu cầu trong thời gian thực, đảm bảo trải nghiệm chia sẻ chuyến đi hiệu quả và tối ưu.
Thách Thức: Định Tuyến Nhiều Phương Tiện, Nhiều Yêu Cầu #
Thuật toán của chúng tôi giải quyết ba thách thức chính trong chia sẻ chuyến đi:
- Tính toán phân công tối ưu nhiều yêu cầu chuyến đi cho nhiều phương tiện với sức chứa cho trước.
- Cho phép hoạt động liên tục và phân công các yêu cầu đến cho một đội xe.
- Cho phép cân bằng lại đội xe để đáp ứng nhu cầu một cách hiệu quả.
Các Thành Phần Chính của Thuật Toán #
1. Đồ Thị Yêu Cầu-Phương Tiện (RV) Theo Cặp #
Bước đầu tiên liên quan đến việc tính toán:
- Những yêu cầu nào có thể kết hợp, xem xét cả điểm xuất phát và điểm đến.
- Những phương tiện nào có thể phục vụ những yêu cầu nào riêng lẻ, dựa trên số hành khách hiện tại.
2. Đồ Thị Yêu Cầu-Chuyến Đi-Phương Tiện (RTV) #
Bước này khám phá đồ thị RV để tìm “chuyến đi” - nhóm các yêu cầu có thể kết hợp và được đón bởi một phương tiện trong khi thỏa mãn tất cả các ràng buộc. Một yêu cầu đơn lẻ có thể là một phần của nhiều chuyến đi tiềm năng, và một chuyến đi có thể có nhiều phương tiện ứng cử viên.
3. Phân Công Tối Ưu #
Bước cuối cùng tính toán phân công tối ưu các chuyến đi cho phương tiện, được chuyển đổi thành một Chương Trình Tuyến Tính Nguyên (ILP) và được giải quyết theo cách tăng dần.
Mô Hình Toán Học #
Thuật toán của chúng tôi sử dụng một mô hình toán học tinh vi để biểu diễn vấn đề chia sẻ chuyến đi:
- Yêu Cầu (R): Mỗi yêu cầu r được định nghĩa bởi điểm xuất phát (o_r), điểm đến (d_r), thời gian yêu cầu (t_r^r), và thời gian đón muộn nhất có thể chấp nhận được (t_r^pl).
- Phương Tiện (V): Mỗi phương tiện v được đặc trưng bởi vị trí hiện tại (q_v), thời gian hiện tại (t_v), và hành khách hiện tại (P_v).
- Ràng Buộc (Z): Bao gồm thời gian chờ tối đa, độ trễ di chuyển tối đa, và sức chứa phương tiện.
Quy Trình Tối Ưu Hóa #
Hàm Chi Phí: Chúng tôi tối thiểu hóa một hàm chi phí C(Σ) xem xét độ trễ di chuyển cho tất cả hành khách và yêu cầu được phân công, cộng với một hình phạt cho các yêu cầu không được phân công.
Thỏa Mãn Ràng Buộc: Thuật toán đảm bảo tất cả các ràng buộc được đáp ứng, bao gồm thời gian chờ tối đa, độ trễ di chuyển, và sức chứa phương tiện.
Tối Ưu Hóa Tăng Dần: Do tính chất NP-hard của vấn đề, chúng tôi sử dụng phương pháp tăng dần để tìm giải pháp gần tối ưu nhanh chóng, có thể được cải thiện theo thời gian.
Tính Năng Nâng Cao #
Hoạt Động Liên Tục: Thuật toán có thể xử lý các yêu cầu mới đến trong thời gian thực, liên tục cập nhật phân công.
Cân Bằng Đội Xe: Chúng tôi đã triển khai một hệ thống để cân bằng lại các phương tiện không hoạt động đến các khu vực có yêu cầu bị bỏ qua, giảm thiểu thời gian chờ đợi tổng thể.
Khả Năng Mở Rộng: Phương pháp của chúng tôi được thiết kế để mở rộng hiệu quả với số lượng phương tiện và yêu cầu tăng lên.
Tác Động Thực Tế #
Thuật toán nâng cao này cho phép Quiki:
- Tối đa hóa việc sử dụng phương tiện và giảm chuyến đi trống.
- Giảm thiểu thời gian chờ đợi của hành khách và độ trễ di chuyển.
- Thích ứng nhanh chóng với các mô hình nhu cầu thay đổi trong thời gian thực.
- Cung cấp dịch vụ chia sẻ chuyến đi hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.
Phát Triển Tương Lai #
Khi chúng tôi tiếp tục hoàn thiện thuật toán, chúng tôi đang khám phá một số hướng đi thú vị:
- Tích Hợp Học Máy: Kết hợp các mô hình dự đoán để dự đoán mô hình nhu cầu.
- Định Giá Động: Triển khai các mô hình giá tăng đột biến dựa trên cung và cầu thời gian thực.
- Tích Hợp Đa Phương Thức: Mở rộng thuật toán để kết hợp các phương thức vận chuyển khác cho giải pháp di chuyển đô thị thực sự tích hợp.
Thuật toán ghép đôi chuyến đi tinh vi tại trung tâm của Quiki không chỉ là một kỳ công kỹ thuật; nó là chìa khóa để mở ra phương tiện vận chuyển đô thị hiệu quả, bền vững và thân thiện với người dùng hơn. Khi chúng tôi chuẩn bị cho việc ra mắt Quiki, chúng tôi rất hào hứng để xem công nghệ này sẽ thay đổi cách mọi người di chuyển trong thành phố như thế nào.
Hãy theo dõi để cập nhật thêm khi chúng tôi tiếp tục đổi mới và mở rộng ranh giới của những gì có thể trong công nghệ chia sẻ chuyến đi!