深度学习核心技术精讲100篇(三十八)-滴滴司机调度系统实践
生活随笔
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深度学习核心技术精讲100篇(三十八)-滴滴司机调度系统实践
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前言
隨著移動互聯網的興起,網約車逐漸成為了大眾常用的一個出行選擇。但在網約車平臺上經常出現這種情況:有時候乘客抱怨打不到車,與此同時其他地方的司機卻沒有訂單接,長時間空駛。這就是典型的供需不平衡問題,即乘客和司機的自然分布出現了錯配。這一方面讓很多乘客的出行需求得不到滿足,另一方面也讓很多司機空駛等待,運力資源沒有充分利用。如何解決供需不平衡問題呢?
01背景
出租車為人們提供了方便靈活的出行服務,在公共交通中扮演了重要角色。出租車在道路上空載行駛尋找乘客的過程,稱為空車巡游過程。這一過程可能會占到出租車司機工作時間的50%以上,降低了出租車的運營效率。
在網約車平臺上,司機和乘客向平臺上報他們的實時位置,平臺通過集中決策機制來完成司機和乘客間的匹配。在這種情況下,司機可以在實際見到乘客前就接到該乘客的訂單,因而空車巡游的目的不再是尋找乘客,而是尋找一個接到訂單概率更高的地理區域或者路線。
本質上來說,空車巡游是由供給和需求間的不平衡導致的。例如圖1中,在早高峰司機將一位乘客從家送到辦公室后,由于此刻辦公區域乘客需求很少,司機必須再次回到住宅區才能有比較大的機會接到下一單。
圖1. 司機調度問題背景
《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀總結
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