Naar de hoofdinhoud gaan
  1. Articles/

Onder de Motorkap: Quiki's Geavanceerde Ritmatching-algoritme

591 woorden·3 mins·
Technologie Algoritme-Ontwerp Ritmatching-Algoritme Optimalisatie Transporttechnologie Machine Learning Stedelijke Mobiliteit
Dipankar Sarkar
Auteur
Dipankar Sarkar
Werken aan enkele van de beste technologieën ter wereld.
Inhoudsopgave

Als technologieconsultant werkzaam bij Quiki, ben ik verheugd om inzichten te delen in een van de meest cruciale componenten van ons platform: het geavanceerde ritmatching-algoritme. Dit geavanceerde systeem is ontworpen om complexe multi-voertuig, multi-verzoek routeringsproblemen in realtime op te lossen, wat zorgt voor efficiënte en optimale ritdeelervaringen.

De Uitdaging: Multi-Voertuig, Multi-Verzoek Routering
#

Ons algoritme pakt drie belangrijke ritdeel-uitdagingen aan:

  1. Bereken een optimale toewijzing van meerdere ritverzoeken aan meerdere voertuigen met gegeven capaciteiten.
  2. Sta continue werking en toewijzing van binnenkomende verzoeken aan een vloot voertuigen toe.
  3. Maak herbalancering van de voertuigvloot mogelijk om efficiënt aan de vraag te voldoen.

Belangrijke Componenten van het Algoritme
#

1. Paarsgewijze Verzoek-Voertuig (RV) Grafiek
#

De eerste stap omvat het berekenen van:

  • Welke verzoeken kunnen worden gecombineerd, rekening houdend met zowel herkomst als bestemming.
  • Welke voertuigen welke verzoeken individueel kunnen bedienen, gezien hun huidige passagiers.

2. Verzoek-Rit-Voertuig (RTV) Grafiek
#

Deze stap onderzoekt de RV-grafiek om “ritten” te vinden - groepen verzoeken die kunnen worden gecombineerd en opgepikt door een voertuig terwijl aan alle beperkingen wordt voldaan. Een enkel verzoek kan deel uitmaken van verschillende potentiële ritten, en een rit kan meerdere kandidaat-voertuigen hebben.

3. Optimale Toewijzing
#

De laatste stap berekent de optimale toewijzing van ritten aan voertuigen, omgezet in een Integer Lineair Programma (ILP) en incrementeel opgelost.

Het Wiskundige Model
#

Ons algoritme gebruikt een geavanceerd wiskundig model om het ritdeelprobleem weer te geven:

  • Verzoeken (R): Elk verzoek r wordt gedefinieerd door herkomst (o_r), bestemming (d_r), verzoektijd (t_r^r), en laatst acceptabele ophaaltijd (t_r^pl).
  • Voertuigen (V): Elk voertuig v wordt gekenmerkt door zijn huidige positie (q_v), huidige tijd (t_v), en huidige passagiers (P_v).
  • Beperkingen (Z): Omvatten maximale wachttijd, maximale reisvertraging, en voertuigcapaciteit.

Optimalisatieproces
#

  1. Kostenfunctie: We minimaliseren een kostenfunctie C(Σ) die rekening houdt met reisvertragingen voor alle passagiers en toegewezen verzoeken, plus een boete voor niet-toegewezen verzoeken.

  2. Beperking Tevredenheid: Het algoritme zorgt ervoor dat aan alle beperkingen wordt voldaan, inclusief maximale wachttijden, reisvertragingen en voertuigcapaciteiten.

  3. Incrementele Optimalisatie: Gezien de NP-moeilijke aard van het probleem, gebruiken we een incrementele aanpak om snel suboptimale oplossingen te vinden, die in de loop van de tijd kunnen worden verbeterd.

Geavanceerde Functies
#

  1. Continue Werking: Het algoritme kan nieuwe binnenkomende verzoeken in realtime verwerken en toewijzingen continu bijwerken.

  2. Vloot Herbalancering: We hebben een systeem geïmplementeerd om inactieve voertuigen te herbalanceren naar gebieden met genegeerde verzoeken, waardoor de algehele wachttijden worden geminimaliseerd.

  3. Schaalbaarheid: Onze aanpak is ontworpen om efficiënt te schalen met toenemende aantallen voertuigen en verzoeken.

Impact in de Echte Wereld
#

Dit geavanceerde algoritme stelt Quiki in staat om:

  1. De voertuigbenutting te maximaliseren en lege ritten te verminderen.
  2. Wachttijden voor passagiers en reisvertragingen te minimaliseren.
  3. Zich snel aan te passen aan veranderende vraagpatronen in realtime.
  4. Een efficiëntere en kosteneffectievere ritdeelservice te bieden.

Toekomstige Ontwikkelingen
#

Terwijl we ons algoritme blijven verfijnen, onderzoeken we verschillende spannende mogelijkheden:

  1. Integratie van Machine Learning: Het incorporeren van voorspellende modellen om vraagpatronen te anticiperen.
  2. Dynamische Prijsstelling: Het implementeren van spitsprijsmodellen op basis van realtime vraag en aanbod.
  3. Multi-Modale Integratie: Het uitbreiden van het algoritme om andere vervoerswijzen op te nemen voor echt geïntegreerde stedelijke mobiliteitsoplossingen.

Het geavanceerde ritmatching-algoritme in het hart van Quiki is meer dan alleen een technisch wonder; het is de sleutel tot het ontsluiten van efficiëntere, duurzamere en gebruiksvriendelijkere stedelijke transport. Terwijl we ons voorbereiden op de lancering van Quiki, zijn we enthousiast om te zien hoe deze technologie de manier waarop mensen zich in steden verplaatsen zal transformeren.

Blijf op de hoogte voor meer updates terwijl we blijven innoveren en de grenzen verleggen van wat mogelijk is in ritdeeltechnologie!

Gerelateerde artikelen

Quiki: De technologie achter Zambia's mobiliteitsrevolutie
659 woorden·4 mins
Technologie Stedelijke Innovatie Transporttechnologie Ritmatching-Algoritme Mobiele Apps Digitale Kartering Slimme Steden
Quiki: Een Innovatief Ritdeelplatform dat Stedelijke Mobiliteit Revolutioneert
406 woorden·2 mins
Technologie Stedelijke Ontwikkeling Ritdelen Stedelijke Mobiliteit Technologieplatform Franchisemodel Transport
Een schaalbare datapipeline bouwen voor Momspresso: Personalisatie van content mogelijk maken
519 woorden·3 mins
Technologie Data Engineering Datapipeline Analytics Kafka PostgreSQL Python
Quiki: Revolutie in mobiliteit in Zambia met slimme transportoplossingen
524 woorden·3 mins
Stedelijke Ontwikkeling Technologie Slimme Mobiliteit Zambia Transport Stadsplanning Ritdelen
Schaalbare Backend-services ontwikkelen voor Next-Generation Set-Top Boxen
729 woorden·4 mins
Softwareontwikkeling IoT Oplossingen Set-Top Box Backend Ontwikkeling Schaalbare Architectuur IoT Cloud Diensten API Ontwerp
E-commerce revolutioneren: Een aanbevelingssysteem bouwen voor Lenskart's brillenplatform
1176 woorden·6 mins
Softwareontwikkeling Machine Learning Data Science E-Commerce Aanbevelingssystemen Word2Vec Python MongoDB AWS