Skip to main content
  1. Articles/

Pod kapotou: Pokročilý algoritmus párovania jázd Quiki

529 words·3 mins·
Technológia Návrh Algoritmov Algoritmus Párovania Jázd Optimalizácia Dopravná Technológia Strojové Učenie Mestská Mobilita
Dipankar Sarkar
Author
Dipankar Sarkar
Práca na niektorých z najlepších technológií na svete.
Table of Contents

Ako technologický konzultant pracujúci na Quiki som nadšený, že môžem podeliť o pohľad do jednej z najdôležitejších súčastí našej platformy: pokročilého algoritmu párovania jázd. Tento sofistikovaný systém je navrhnutý na riešenie komplexných problémov smerovania viacerých vozidiel a viacerých požiadaviek v reálnom čase, čím zabezpečuje efektívne a optimálne zážitky zo zdieľania jázd.

Výzva: Smerovanie viacerých vozidiel a viacerých požiadaviek
#

Náš algoritmus rieši tri hlavné výzvy zdieľania jázd:

  1. Vypočítať optimálne priradenie viacerých požiadaviek na jazdu k viacerým vozidlám s danými kapacitami.
  2. Umožniť nepretržitú prevádzku a priraďovanie prichádzajúcich požiadaviek k flotile vozidiel.
  3. Umožniť vyváženie flotily vozidiel na efektívne uspokojenie dopytu.

Kľúčové komponenty algoritmu
#

1. Párový graf požiadaviek a vozidiel (RV)
#

Prvý krok zahŕňa výpočet:

  • Ktoré požiadavky možno kombinovať, berúc do úvahy pôvod aj cieľ.
  • Ktoré vozidlá môžu obslúžiť ktoré požiadavky individuálne, vzhľadom na ich súčasných pasažierov.

2. Graf požiadaviek-ciest-vozidiel (RTV)
#

Tento krok skúma RV graf na nájdenie “ciest” - skupín požiadaviek, ktoré možno kombinovať a vyzdvihnúť vozidlom pri splnení všetkých obmedzení. Jedna požiadavka môže byť súčasťou niekoľkých potenciálnych ciest a cesta môže mať viacero kandidátskych vozidiel.

3. Optimálne priradenie
#

Posledný krok vypočíta optimálne priradenie ciest k vozidlám, prevedené na celočíselné lineárne programovanie (ILP) a riešené inkrementálne.

Matematický model
#

Náš algoritmus používa sofistikovaný matematický model na reprezentáciu problému zdieľania jázd:

  • Požiadavky (R): Každá požiadavka r je definovaná pôvodom (o_r), cieľom (d_r), časom požiadavky (t_r^r) a najneskorším prijateľným časom vyzdvihnutia (t_r^pl).
  • Vozidlá (V): Každé vozidlo v je charakterizované jeho aktuálnou pozíciou (q_v), aktuálnym časom (t_v) a aktuálnymi pasažiermi (P_v).
  • Obmedzenia (Z): Zahŕňajú maximálny čas čakania, maximálne oneskorenie cesty a kapacitu vozidla.

Proces optimalizácie
#

  1. Nákladová funkcia: Minimalizujeme nákladovú funkciu C(Σ), ktorá zohľadňuje oneskorenia cesty pre všetkých pasažierov a priradené požiadavky, plus penalizáciu za nepriradené požiadavky.

  2. Splnenie obmedzení: Algoritmus zabezpečuje splnenie všetkých obmedzení vrátane maximálnych časov čakania, oneskorení cesty a kapacít vozidiel.

  3. Inkrementálna optimalizácia: Vzhľadom na NP-ťažkú povahu problému používame inkrementálny prístup na rýchle nájdenie suboptimálnych riešení, ktoré možno časom vylepšovať.

Pokročilé funkcie
#

  1. Nepretržitá prevádzka: Algoritmus dokáže spracovať nové prichádzajúce požiadavky v reálnom čase, neustále aktualizujúc priradenia.

  2. Vyváženie flotily: Implementovali sme systém na vyváženie nečinných vozidiel do oblastí s ignorovanými požiadavkami, minimalizujúc celkové časy čakania.

  3. Škálovateľnosť: Náš prístup je navrhnutý tak, aby sa efektívne škáloval s rastúcim počtom vozidiel a požiadaviek.

Dopad v reálnom svete
#

Tento pokročilý algoritmus umožňuje Quiki:

  1. Maximalizovať využitie vozidiel a znížiť prázdne jazdy.
  2. Minimalizovať časy čakania pasažierov a oneskorenia ciest.
  3. Rýchlo sa prispôsobiť meniacim sa vzorom dopytu v reálnom čase.
  4. Poskytovať efektívnejšiu a nákladovo efektívnejšiu službu zdieľania jázd.

Budúce vývoje
#

Keď pokračujeme v zdokonaľovaní nášho algoritmu, skúmame niekoľko vzrušujúcich smerov:

  1. Integrácia strojového učenia: Začlenenie prediktívnych modelov na predvídanie vzorov dopytu.
  2. Dynamické oceňovanie: Implementácia modelov nárazového oceňovania založených na ponuke a dopyte v reálnom čase.
  3. Multimodálna integrácia: Rozšírenie algoritmu o začlenenie ďalších spôsobov dopravy pre skutočne integrované riešenia mestskej mobility.

Sofistikovaný algoritmus párovania jázd v srdci Quiki je viac než len technický zázrak; je kľúčom k odomknutiu efektívnejšej, udržateľnejšej a užívateľsky prívetivejšej mestskej dopravy. Keď sa pripravujeme na spustenie Quiki, sme nadšení, že uvidíme, ako táto technológia zmení spôsob, akým sa ľudia pohybujú v mestách.

Zostaňte naladení na ďalšie aktualizácie, keď budeme pokračovať v inováciách a posúvaní hraníc možného v technológii zdieľania jázd!

Related

Quiki: Technológia poháňajúca revolúciu mobility v Zambii
615 words·3 mins
Technológia Mestská Inovácia Dopravná Technológia Algoritmus Párovania Jázd Mobilné Aplikácie Digitálne Mapovanie Inteligentné Mestá
Quiki: Inovatívna platforma na zdieľanie jázd, ktorá revolučne mení mestskú mobilitu
418 words·2 mins
Technológia Rozvoj Miest Zdieľanie Jázd Mestská Mobilita Technologická Platforma Franšízový Model Doprava
Budovanie škálovateľného dátového potrubia pre Momspresso: Posilnenie personalizácie obsahu
486 words·3 mins
Technológia Dátové Inžinierstvo Dátové Potrubie Analytika Kafka PostgreSQL Python
Quiki: Revolúcia v mobilite v Zambii pomocou inteligentných dopravných riešení
486 words·3 mins
Rozvoj Miest Technológia Inteligentná Mobilita Zambia Doprava Mestské Plánovanie Zdieľanie Jázd
Vývoj škálovateľných backendových služieb pre set-top boxy novej generácie
707 words·4 mins
Vývoj Softvéru IoT Riešenia Set-Top Box Vývoj Backendu Škálovateľná Architektúra IoT Cloudové Služby Návrh API
Revolúcia v elektronickom obchode: Budovanie odporúčacieho systému pre platformu okuliarov Lenskart
1073 words·6 mins
Vývoj Softvéru Strojové Učenie Dátová Veda Elektronický Obchod Odporúčacie Systémy Word2Vec Python MongoDB AWS