تحت غطاء المحرك: خوارزمية مطابقة الركوب المتقدمة لكويكي

بصفتي مستشارًا تقنيًا يعمل على كويكي، يسعدني مشاركة رؤى حول أحد أهم مكونات منصتنا: خوارزمية مطابقة الركوب المتقدمة. تم تصميم هذا النظام المتطور لحل مشاكل توجيه المركبات المتعددة والطلبات المتعددة المعقدة في الوقت الفعلي، مما يضمن تجارب مشاركة ركوب فعالة ومثالية.

التحدي: توجيه المركبات المتعددة والطلبات المتعددة

#

تعالج خوارزميتنا ثلاثة تحديات رئيسية لمشاركة الركوب:

1. حساب التخصيص الأمثل لطلبات الركوب المتعددة للمركبات المتعددة ذات السعات المحددة.
2. السماح بالتشغيل المستمر وتخصيص الطلبات الواردة لأسطول من المركبات.
3. تمكين إعادة توازن أسطول المركبات لتلبية الطلب بكفاءة.

المكونات الرئيسية للخوارزمية

#

1. رسم بياني للطلب والمركبة (RV) الثنائي

#

تتضمن الخطوة الأولى حساب:

• أي الطلبات يمكن دمجها، مع مراعاة كل من نقطة الانطلاق والوجهة.
• أي المركبات يمكنها خدمة أي طلبات بشكل فردي، بالنظر إلى ركابها الحاليين.

2. رسم بياني للطلب والرحلة والمركبة (RTV)

#

تستكشف هذه الخطوة الرسم البياني RV للعثور على “الرحلات” - مجموعات من الطلبات التي يمكن دمجها واستلامها بواسطة مركبة مع تلبية جميع القيود. قد يكون الطلب الواحد جزءًا من عدة رحلات محتملة، وقد يكون للرحلة عدة مركبات مرشحة.

3. التخصيص الأمثل

#

تحسب الخطوة النهائية التخصيص الأمثل للرحلات للمركبات، ويتم تحويلها إلى برنامج خطي صحيح (ILP) وحلها بشكل تدريجي.

النموذج الرياضي

#

تستخدم خوارزميتنا نموذجًا رياضيًا متطورًا لتمثيل مشكلة مشاركة الركوب:

• الطلبات (R): يتم تعريف كل طلب r بنقطة الانطلاق (o_r)، الوجهة (d_r)، وقت الطلب (t_r^r)، وأقصى وقت مقبول للاستلام (t_r^pl).
• المركبات (V): تتميز كل مركبة v بموقعها الحالي (q_v)، الوقت الحالي (t_v)، والركاب الحاليين (P_v).
• القيود (Z): تشمل الحد الأقصى لوقت الانتظار، الحد الأقصى لتأخير السفر، وسعة المركبة.

عملية التحسين

#

1. دالة التكلفة: نقوم بتقليل دالة التكلفة C(Σ) التي تأخذ في الاعتبار تأخيرات السفر لجميع الركاب والطلبات المخصصة، بالإضافة إلى عقوبة للطلبات غير المخصصة.

2. تلبية القيود: تضمن الخوارزمية تلبية جميع القيود، بما في ذلك الحد الأقصى لأوقات الانتظار، وتأخيرات السفر، وسعات المركبات.

3. التحسين التدريجي: نظرًا لطبيعة المشكلة NP-hard، نستخدم نهجًا تدريجيًا للعثور على حلول شبه مثالية بسرعة، والتي يمكن تحسينها بمرور الوقت.

الميزات المتقدمة

#

1. التشغيل المستمر: يمكن للخوارزمية التعامل مع الطلبات الجديدة الواردة في الوقت الفعلي، مع تحديث التخصيصات باستمرار.

2. إعادة توازن الأسطول: لقد نفذنا نظامًا لإعادة توازن المركبات الخاملة إلى المناطق ذات الطلبات المتجاهلة، مما يقلل من أوقات الانتظار الإجمالية.

3. قابلية التوسع: تم تصميم نهجنا ليتوسع بكفاءة مع زيادة عدد المركبات والطلبات.

التأثير في العالم الحقيقي

#

تمكّن هذه الخوارزمية المتقدمة كويكي من:

1. تعظيم استخدام المركبات وتقليل الرحلات الفارغة.
2. تقليل أوقات انتظار الركاب وتأخيرات السفر.
3. التكيف بسرعة مع أنماط الطلب المتغيرة في الوقت الفعلي.
4. توفير خدمة مشاركة ركوب أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

التطورات المستقبلية

#

بينما نواصل تحسين خوارزميتنا، نستكشف العديد من المسارات المثيرة:

1. دمج التعلم الآلي: دمج نماذج تنبؤية لتوقع أنماط الطلب.
2. التسعير الديناميكي: تنفيذ نماذج تسعير الذروة بناءً على العرض والطلب في الوقت الفعلي.
3. التكامل متعدد الوسائط: توسيع الخوارزمية لتشمل وسائل نقل أخرى لحلول تنقل حضري متكاملة حقًا.

إن خوارزمية مطابقة الركوب المتطورة في قلب كويكي هي أكثر من مجرد إنجاز تقني رائع؛ إنها المفتاح لفتح نقل حضري أكثر كفاءة واستدامة وسهولة استخدام. بينما نستعد لإطلاق كويكي، نحن متحمسون لرؤية كيف ستغير هذه التكنولوجيا طريقة تنقل الناس في المدن.

ترقبوا المزيد من التحديثات بينما نواصل الابتكار ودفع حدود ما هو ممكن في تكنولوجيا مشاركة الركوب!