Как технологический консультант, работающий над Quiki, я рад поделиться информацией об одном из важнейших компонентов нашей платформы: продвинутом алгоритме подбора поездок. Эта сложная система разработана для решения комплексных задач маршрутизации нескольких транспортных средств и нескольких запросов в реальном времени, обеспечивая эффективный и оптимальный опыт совместных поездок.
Задача: Маршрутизация нескольких транспортных средств и нескольких запросов#
Наш алгоритм решает три основные задачи совместных поездок:
- Вычисление оптимального назначения нескольких запросов на поездки нескольким транспортным средствам с заданной вместимостью.
- Обеспечение непрерывной работы и назначения входящих запросов парку транспортных средств.
- Возможность перебалансировки парка транспортных средств для эффективного удовлетворения спроса.
Ключевые компоненты алгоритма#
1. Попарный граф запрос-транспортное средство (RV)#
Первый шаг включает вычисление:
- Какие запросы можно объединить, учитывая как пункт отправления, так и назначения.
- Какие транспортные средства могут обслуживать какие запросы индивидуально, учитывая их текущих пассажиров.
2. Граф запрос-поездка-транспортное средство (RTV)#
На этом этапе исследуется граф RV для поиска “поездок” - групп запросов, которые можно объединить и забрать транспортным средством, удовлетворяя всем ограничениям. Один запрос может быть частью нескольких потенциальных поездок, а поездка может иметь несколько кандидатов-транспортных средств.
3. Оптимальное назначение#
Заключительный этап вычисляет оптимальное назначение поездок транспортным средствам, преобразованное в задачу целочисленного линейного программирования (ILP) и решаемое инкрементально.
Математическая модель#
Наш алгоритм использует сложную математическую модель для представления задачи совместных поездок:
- Запросы (R): Каждый запрос r определяется пунктом отправления (o_r), пунктом назначения (d_r), временем запроса (t_r^r) и самым поздним приемлемым временем посадки (t_r^pl).
- Транспортные средства (V): Каждое транспортное средство v характеризуется его текущим положением (q_v), текущим временем (t_v) и текущими пассажирами (P_v).
- Ограничения (Z): Включают максимальное время ожидания, максимальную задержку в пути и вместимость транспортного средства.
Процесс оптимизации#
Целевая функция: Мы минимизируем целевую функцию C(Σ), которая учитывает задержки в пути для всех пассажиров и назначенных запросов, плюс штраф за неназначенные запросы.
Удовлетворение ограничений: Алгоритм обеспечивает выполнение всех ограничений, включая максимальное время ожидания, задержки в пути и вместимость транспортных средств.
Инкрементальная оптимизация: Учитывая NP-трудный характер задачи, мы используем инкрементальный подход для быстрого нахождения субоптимальных решений, которые можно улучшать со временем.
Продвинутые функции#
Непрерывная работа: Алгоритм может обрабатывать новые входящие запросы в реальном времени, постоянно обновляя назначения.
Перебалансировка парка: Мы реализовали систему перебалансировки простаивающих транспортных средств в районы с игнорируемыми запросами, минимизируя общее время ожидания.
Масштабируемость: Наш подход разработан для эффективного масштабирования с увеличением количества транспортных средств и запросов.
Влияние на реальный мир#
Этот продвинутый алгоритм позволяет Quiki:
- Максимизировать использование транспортных средств и сократить пустые поездки.
- Минимизировать время ожидания пассажиров и задержки в пути.
- Быстро адаптироваться к изменяющимся моделям спроса в реальном времени.
- Предоставлять более эффективный и экономичный сервис совместных поездок.
Будущие разработки#
По мере того как мы продолжаем совершенствовать наш алгоритм, мы исследуем несколько интересных направлений:
- Интеграция машинного обучения: Включение прогнозных моделей для предвидения моделей спроса.
- Динамическое ценообразование: Внедрение моделей повышенных тарифов на основе спроса и предложения в реальном времени.
- Мультимодальная интеграция: Расширение алгоритма для включения других видов транспорта для действительно интегрированных решений городской мобильности.
Сложный алгоритм подбора поездок в основе Quiki - это не просто техническое чудо; это ключ к раскрытию более эффективного, устойчивого и удобного для пользователей городского транспорта. Готовясь к запуску Quiki, мы с нетерпением ждем, как эта технология изменит способ передвижения людей в городах.
Следите за обновлениями, пока мы продолжаем внедрять инновации и раздвигать границы возможного в технологии совместных поездок!