Прескочи до основното съдържание
  1. Articles/

Под капака: Усъвършенстваният алгоритъм за съчетаване на пътувания на Quiki

636 думи·3 мин.·
Технология Дизайн На Алгоритми Алгоритъм За Съчетаване На Пътувания Оптимизация Транспортна Технология Машинно Обучение Градска Мобилност
Дипанкар Саркар
Автор
Дипанкар Саркар
Работя върху някои от най-добрите технологии в света.
Съдържание

Като технологичен консултант, работещ по Quiki, съм развълнуван да споделя прозрения за един от най-важните компоненти на нашата платформа: усъвършенстваният алгоритъм за съчетаване на пътувания. Тази сложна система е проектирана да решава комплексни проблеми с маршрутизиране на множество превозни средства и множество заявки в реално време, осигурявайки ефективни и оптимални преживявания при споделено пътуване.

Предизвикателството: Маршрутизиране на множество превозни средства и множество заявки
#

Нашият алгоритъм адресира три основни предизвикателства при споделеното пътуване:

  1. Изчисляване на оптимално разпределение на множество заявки за пътуване към множество превозни средства с дадени капацитети.
  2. Позволяване на непрекъсната работа и разпределение на входящи заявки към флот от превозни средства.
  3. Осигуряване на преразпределение на флота от превозни средства, за да се посрещне ефективно търсенето.

Ключови компоненти на алгоритъма
#

1. Двойков граф на заявка-превозно средство (RV)
#

Първата стъпка включва изчисляване на:

  • Кои заявки могат да бъдат комбинирани, като се вземат предвид както произходът, така и дестинацията.
  • Кои превозни средства могат да обслужват кои заявки индивидуално, предвид текущите им пътници.

2. Граф на заявка-пътуване-превозно средство (RTV)
#

Тази стъпка изследва RV графа, за да намери “пътувания” - групи от заявки, които могат да бъдат комбинирани и взети от превозно средство, като се спазват всички ограничения. Една заявка може да бъде част от няколко потенциални пътувания, а едно пътуване може да има множество кандидат-превозни средства.

3. Оптимално разпределение
#

Последната стъпка изчислява оптималното разпределение на пътувания към превозни средства, преобразувано в Целочислено линейно програмиране (ILP) и решено инкрементално.

Математическият модел
#

Нашият алгоритъм използва сложен математически модел за представяне на проблема със споделеното пътуване:

  • Заявки (R): Всяка заявка r се определя от произход (o_r), дестинация (d_r), време на заявката (t_r^r) и най-късно приемливо време за вземане (t_r^pl).
  • Превозни средства (V): Всяко превозно средство v се характеризира с текущата си позиция (q_v), текущо време (t_v) и текущи пътници (P_v).
  • Ограничения (Z): Включват максимално време за чакане, максимално закъснение при пътуване и капацитет на превозното средство.

Процес на оптимизация
#

  1. Функция на разходите: Минимизираме функция на разходите C(Σ), която отчита закъсненията при пътуване за всички пътници и разпределени заявки, плюс наказание за неразпределени заявки.

  2. Удовлетворяване на ограниченията: Алгоритъмът гарантира, че всички ограничения са спазени, включително максимални времена за чакане, закъснения при пътуване и капацитети на превозните средства.

  3. Инкрементална оптимизация: Предвид NP-трудния характер на проблема, използваме инкрементален подход за бързо намиране на субоптимални решения, които могат да бъдат подобрени с течение на времето.

Усъвършенствани функции
#

  1. Непрекъсната работа: Алгоритъмът може да обработва нови входящи заявки в реално време, непрекъснато актуализирайки разпределенията.

  2. Преразпределение на флота: Внедрили сме система за преразпределение на свободните превозни средства към райони с игнорирани заявки, минимизирайки общото време за чакане.

  3. Мащабируемост: Нашият подход е проектиран да се мащабира ефективно с увеличаване на броя на превозните средства и заявките.

Въздействие в реалния свят
#

Този усъвършенстван алгоритъм позволява на Quiki да:

  1. Максимизира използването на превозните средства и намалява празните пътувания.
  2. Минимизира времето за чакане на пътниците и закъсненията при пътуване.
  3. Адаптира се бързо към променящите се модели на търсене в реално време.
  4. Предоставя по-ефективна и икономична услуга за споделено пътуване.

Бъдещи разработки
#

Докато продължаваме да усъвършенстваме нашия алгоритъм, изследваме няколко вълнуващи насоки:

  1. Интеграция на машинно обучение: Включване на предиктивни модели за предвиждане на моделите на търсене.
  2. Динамично ценообразуване: Внедряване на модели за ценообразуване при пикови натоварвания, базирани на предлагането и търсенето в реално време.
  3. Мултимодална интеграция: Разширяване на алгоритъма за включване на други видове транспорт за истински интегрирани решения за градска мобилност.

Сложният алгоритъм за съчетаване на пътувания в сърцето на Quiki е повече от просто техническо чудо; той е ключът към отключването на по-ефективен, устойчив и удобен за потребителите градски транспорт. Докато се подготвяме за стартирането на Quiki, сме развълнувани да видим как тази технология ще трансформира начина, по който хората се движат в градовете.

Следете за още актуализации, докато продължаваме да иновираме и разширяваме границите на възможното в технологията за споделено пътуване!

Подобни

Quiki: Технологията, задвижваща революцията в мобилността на Замбия
700 думи·4 мин.
Технология Градски Иновации Транспортна Технология Алгоритъм За Съчетаване На Пътувания Мобилни Приложения Дигитално Картографиране Умни Градове
Изграждане на мащабируем канал за данни за Momspresso: Овластяване на персонализацията на съдържанието
557 думи·3 мин.
Технология Инженеринг На Данни Канал За Данни Аналитика Kafka PostgreSQL Python
Quiki: Иновативна платформа за споделено пътуване, революционизираща градската мобилност
492 думи·3 мин.
Технологии Градско Развитие Споделено Пътуване Градска Мобилност Технологична Платформа Франчайз Модел Транспорт
Разработване на мащабируеми бекенд услуги за следващо поколение сет-топ боксове
801 думи·4 мин.
Разработка На Софтуер IoT Решения Сет-Топ Бокс Бекенд Разработка Мащабируема Архитектура IoT Облачни Услуги API Дизайн
Quiki: Революционизиране на мобилността в Замбия с интелигентни транспортни решения
536 думи·3 мин.
Градско Развитие Технологии Интелигентна Мобилност Замбия Транспорт Градско Планиране Споделено Пътуване
Революционизиране на електронната търговия: Изграждане на система за препоръки за платформата за очила на Lenskart
1283 думи·7 мин.
Разработка На Софтуер Машинно Обучение Наука За Данните Електронна Търговия Системи За Препоръки Word2Vec Python MongoDB AWS