Przewiń do głównej treści
  1. Articles/

Pod maską: Zaawansowany algorytm dopasowywania przejazdów Quiki

539 słów·3 min·
Technologia Projektowanie Algorytmów Algorytm Dopasowywania Przejazdów Optymalizacja Technologia Transportu Uczenie Maszynowe Mobilność Miejska
Dipankar Sarkar
Autor
Dipankar Sarkar
Praca nad niektórymi z najlepszych technologii na świecie.
Spis treści

Jako konsultant technologiczny pracujący nad Quiki, jestem podekscytowany możliwością podzielenia się spostrzeżeniami na temat jednego z najważniejszych elementów naszej platformy: zaawansowanego algorytmu dopasowywania przejazdów. Ten wyrafinowany system został zaprojektowany do rozwiązywania złożonych problemów trasowania wielu pojazdów i wielu żądań w czasie rzeczywistym, zapewniając wydajne i optymalne doświadczenia współdzielenia przejazdów.

Wyzwanie: Trasowanie wielu pojazdów i wielu żądań
#

Nasz algorytm rozwiązuje trzy główne wyzwania związane ze współdzieleniem przejazdów:

  1. Obliczenie optymalnego przypisania wielu żądań przejazdów do wielu pojazdów o określonych pojemnościach.
  2. Umożliwienie ciągłej obsługi i przypisywania napływających żądań do floty pojazdów.
  3. Umożliwienie zrównoważenia floty pojazdów w celu efektywnego zaspokojenia popytu.

Kluczowe komponenty algorytmu
#

1. Graf parowania żądań i pojazdów (RV)
#

Pierwszy krok obejmuje obliczenie:

  • Które żądania można połączyć, biorąc pod uwagę zarówno miejsce początkowe, jak i docelowe.
  • Które pojazdy mogą obsłużyć które żądania indywidualnie, biorąc pod uwagę ich obecnych pasażerów.

2. Graf żądań-tras-pojazdów (RTV)
#

Ten krok analizuje graf RV, aby znaleźć “trasy” - grupy żądań, które można połączyć i odebrać przez pojazd, spełniając wszystkie ograniczenia. Pojedyncze żądanie może być częścią kilku potencjalnych tras, a trasa może mieć wiele kandydujących pojazdów.

3. Optymalne przypisanie
#

Ostatni krok oblicza optymalne przypisanie tras do pojazdów, przekształcone w Program Liniowy Całkowitoliczbowy (ILP) i rozwiązywane przyrostowo.

Model matematyczny
#

Nasz algorytm wykorzystuje zaawansowany model matematyczny do reprezentacji problemu współdzielenia przejazdów:

  • Żądania (R): Każde żądanie r jest zdefiniowane przez miejsce początkowe (o_r), miejsce docelowe (d_r), czas żądania (t_r^r) i najpóźniejszy akceptowalny czas odbioru (t_r^pl).
  • Pojazdy (V): Każdy pojazd v charakteryzuje się aktualną pozycją (q_v), aktualnym czasem (t_v) i aktualnymi pasażerami (P_v).
  • Ograniczenia (Z): Obejmują maksymalny czas oczekiwania, maksymalne opóźnienie podróży i pojemność pojazdu.

Proces optymalizacji
#

  1. Funkcja kosztu: Minimalizujemy funkcję kosztu C(Σ), która uwzględnia opóźnienia podróży dla wszystkich pasażerów i przypisanych żądań, plus karę za nieprzypisane żądania.

  2. Spełnienie ograniczeń: Algorytm zapewnia spełnienie wszystkich ograniczeń, w tym maksymalnych czasów oczekiwania, opóźnień podróży i pojemności pojazdów.

  3. Optymalizacja przyrostowa: Ze względu na NP-trudny charakter problemu, stosujemy podejście przyrostowe, aby szybko znaleźć rozwiązania suboptymalne, które można z czasem poprawić.

Zaawansowane funkcje
#

  1. Ciągła operacja: Algorytm może obsługiwać nowe napływające żądania w czasie rzeczywistym, ciągle aktualizując przypisania.

  2. Równoważenie floty: Wdrożyliśmy system równoważenia bezczynnych pojazdów do obszarów z ignorowanymi żądaniami, minimalizując ogólne czasy oczekiwania.

  3. Skalowalność: Nasze podejście jest zaprojektowane tak, aby efektywnie skalować się wraz ze wzrostem liczby pojazdów i żądań.

Wpływ na rzeczywisty świat
#

Ten zaawansowany algorytm umożliwia Quiki:

  1. Maksymalizację wykorzystania pojazdów i redukcję pustych przejazdów.
  2. Minimalizację czasów oczekiwania pasażerów i opóźnień podróży.
  3. Szybkie dostosowywanie się do zmieniających się wzorców popytu w czasie rzeczywistym.
  4. Zapewnienie bardziej wydajnej i opłacalnej usługi współdzielenia przejazdów.

Przyszłe rozwoje
#

Kontynuując doskonalenie naszego algorytmu, badamy kilka ekscytujących kierunków:

  1. Integracja uczenia maszynowego: Włączenie modeli predykcyjnych do przewidywania wzorców popytu.
  2. Dynamiczne ustalanie cen: Wdrożenie modeli cen szczytowych opartych na podaży i popycie w czasie rzeczywistym.
  3. Integracja multimodalna: Rozszerzenie algorytmu o inne środki transportu dla prawdziwie zintegrowanych rozwiązań mobilności miejskiej.

Zaawansowany algorytm dopasowywania przejazdów będący sercem Quiki to więcej niż tylko techniczny cud; to klucz do odblokowania bardziej wydajnego, zrównoważonego i przyjaznego dla użytkownika transportu miejskiego. Przygotowując się do uruchomienia Quiki, jesteśmy podekscytowani, widząc, jak ta technologia zmieni sposób poruszania się ludzi w miastach.

Bądźcie na bieżąco, aby uzyskać więcej aktualizacji, gdy będziemy nadal innowować i przesuwać granice tego, co jest możliwe w technologii współdzielenia przejazdów!

Related

Quiki: Innowacyjna platforma współdzielenia przejazdów rewolucjonizująca mobilność miejską
419 słów·2 min
Technologia Rozwój Miejski Współdzielenie Przejazdów Mobilność Miejska Platforma Technologiczna Model Franczyzowy Transport
Quiki: Technologia Napędzająca Rewolucję Mobilności w Zambii
609 słów·3 min
Technologia Innowacje Miejskie Technologia Transportu Algorytm Dopasowywania Przejazdów Aplikacje Mobilne Mapowanie Cyfrowe Inteligentne Miasta
Budowanie skalowalnego potoku danych dla Momspresso: Wzmacnianie personalizacji treści
486 słów·3 min
Technologia Inżynieria Danych Potok Danych Analityka Kafka PostgreSQL Python
Quiki: Rewolucjonizowanie mobilności w Zambii za pomocą inteligentnych rozwiązań transportowych
470 słów·3 min
Rozwój Miejski Technologia Inteligentna Mobilność Zambia Transport Planowanie Miejskie Współdzielenie Przejazdów
Rozwój skalowalnych usług backendowych dla dekoderów nowej generacji
708 słów·4 min
Rozwój Oprogramowania Rozwiązania IoT Dekoder Rozwój Backendu Skalowalna Architektura IoT Usługi Chmurowe Projektowanie API
Rewolucja w e-commerce: Budowanie systemu rekomendacji dla platformy okularowej Lenskart
1044 słów·5 min
Rozwój Oprogramowania Uczenie Maszynowe Data Science E-Commerce Systemy Rekomendacji Word2Vec Python MongoDB AWS