Поиск Написать публикацию. Время на прочтение 10 мин. Из песочницы.
Публикации
Введение Онлайн-платформы пассажироперевозок, такие как Uber, DiDi и Yandex возникли достаточно недавно, при этом они быстро достигли внушительных размеров и, несмотря на свой небольшой возраст, существенно видоизменили и дополнили систему городского транспорта. Технологии и теоретические модели, используемые этими платформами или разрабатываемые для нихна данный момент являются областью активных исследований для широкого спектра специалистов научного сообщества: экономистов, математиков, программистов и инженеров.В этой статье мы как алгоритм распределения заказов такси команды Uber Marketplace Optimization коротко представим взгляд изнутри на главные рычаги управления эффективностью онлайн-платформ: алгоритмы, отвечающие за диспетчерские решения matchingдинамическое ценообразование dynamic pricingа также представим одну из новых концепций — динамическое время назначения автомобиля dynamic waiting.
Основываясь на реальном практическом опыте, мы покажем, что все три алгоритма играют важную роль для создания системы с высокой производительностью и низким временем ожидания заказов как для пассажиров, так алгоритм распределения заказов такси для водителей. Представленное описание алгоритмов будет носить ознакомительных характер и алгоритм распределения заказов такси лишено технической глубины и строгости. KorolkoD. Woodard, C. Yan, H.
- Итак, как же работают алгоритмы распределения заказов в Яндекс такси. .
- Алгоритмы распределения заказов в такси. Если раньше заявки на перевозку между водителями распределял диспетчер такси, то сегодня этот процесс максимально автоматизирован. .
- May , Алгоритмы распределяет заказы между водителями автоматически. На распределение никак не влияют ни диспетчеры таксопарков, ни сотрудники
Zhu —опубликованной исследователями из отдела Uber Marketplace, по мотивам алгоритм распределения заказов такси этот краткий ознакомительный обзор и создан.
Описание главных алгоритмов За последнее десятилетие индустрия транспортных решений развивается стремительными темпами благодаря новым концептуальным идеям и технологиям, таким как онлайн-платформы пассажироперевозок, разработка самоуправляемых автомобилей и автомобилей с электродвигателем. Синергия этих технологий, над которой одновременно работают многие компании и лаборатории, обещает огромный прорыв в снижении удельной стоимости пассажироперевозок не много не мало в 10 раз на дистанции в пару десятилетий.
Наиболее взрывной рост из этого списка технологий на данный момент демонстрируют онлайн-платформы пассажироперевозок. Например, компания Uber за 10 лет своего существования сгенерировала более 10 миллиардов поездок в более чем 80 странах и городах по всему миру [Figure 1].
Для каких водителей заказы есть всегда
Мировой рынок таких онлайн перевозок обещает достигнуть невероятного размера в миллиардов долларов к году.Поэтому неудивительно, что эффективность таких платформ, динамически контролирующих двухсторонний рынок пассажиров и водителей, имеет огромное практическое значение. Эмпирические исследования показывают, что автоматизированные алгоритмы обработки данных, маршрутизации, ценообразования и назначения заказов позволяют онлайн-платформам добиться более высокой утилизации рабочего времени водителей и менее длительного ожидания автомобиля пассажирами по сравнению с классическим сервисом такси.
Причем две эти ключевые характеристики системы утилизация времени водителей и время ожидания пассажиром тесно связаны с надежностью и устойчивостью сервиса: внезапные локальные вспышки спроса алгоритм распределения заказов такси, по завершении крупного концерта или в канун Нового Года могут существенно ухудшить обе метрики, делая тем самым использование сервиса малопривлекательным для обеих сторон рынка. Это происходит из-за того, что находящиеся на линии в зоне высокого спроса водители быстро получают малую часть общего числа заказов, а на оставшуюся часть заказов назначаются водители из удаленных районов.
Это увеличивает время подачи автомобиля, которое чаще всего не оплачивается водителю а значит уменьшает его заработок алгоритм распределения заказов такси единицу времении одновременно формирует негативное впечатление у пассажира. Таким образом обе стороны, использующие платформу, начинают меньше ее использовать. Из-за этого обе метрики начинают ухудшаться еще больше, тем самым закручивая нисходящую спираль производительности платформы в направлении нулевой эффективности. Две ключевые технологии, направленные на повышение устойчивости и производительности платформы — это алгоритмы распределения заказов и динамического ценообразования.
Первая технология контролирует диспетчерские решения, а динамическое ценообразование в режиме реального времени балансирует крайне волатильное соотношение спроса и предложения на пассажироперевозки. Динамическое ценообразование критически необходимо для поддержания работоспособности системы, снижения времени ожидания подачи автомобиля и повышения количества водителей в периоды высокого спроса.
Задачу автоматизации процесса распределения заказов на обслуживание заказов клиентов такси между автомобилями таксопарка целесообразно представить в виде двудольного графа G=(Z,A), где. Z May , У автомобилей также может быть приоритет в распределении заказов. Из пары машин, подходящих по тарифу и стоящих примерно на одном расстоянии от пассажира, заказ получит та, у которой есть приоритет и у которой он выше May , Система распределения заказов работает автоматически. Когда пользователь заказывает такси, она начинает подбирать автомобиль, подходящий под определённые требования, который ещё и
Более того, эмпирические и теоретические исследования показывают, что динамическое ценообразование позволяет уменьшить масштабы патологически опасного эффекта WGC.Несмотря на свою простоту и неплохие практические показатели эффективности, легко показать, что данный алгоритм является малоэффективным в большом количестве часто возникающих ситуаций. Во-первых, он выбирает алгоритм распределения заказов такси только из той подгруппы водителей, которые свободны в алгоритм распределения заказов такси заказа, игнорируя тех водителей, которые могут быть близки к завершению поездки в непосредственной близости от нового заказа [Figure алгоритм распределения заказов такси.
Во-вторых, этот простой алгоритм учитывает только информацию о системе в данный период времени, в то время как чаще всего платформе может быть доступна достаточно точная информация о том, что произойдет с потоком заказов и пространственным распределением водителей в ближайшем будущем. Другое популярное семейство диспетчерских алгоритмов основано на идее объединения группы заказов на поездки в рамках небольшого временного интервала и решения агрегированной оптимизационной задачи о попарном назначении.
Другими словами, вместо моментального и последовательного назначения автомобиля на каждый индивидуальный заказ, система собирает информацию о поступающих заказах и с некоторой периодичностью распределяет накопившиеся заказы между имеющимися на линии водителями. Если какие-то заказы остаются без назначенного водителя, то они остаются алгоритм распределения заказов такси системе и участвуют в задаче распределения следующего временного шага.
На практике диспетчерские алгоритмы выглядят намного сложнее, так как они должны учитывать большое количество особенностей разных продуктов, одновременно представленных в интерфейсе приложения. Например, автомобили, зарегистрированные алгоритм распределения заказов такси платформе, могут быть разных классов комфорта и разной вместимости. Некоторые продукты онлайн-платформ подразумевают одновременное использование одного автомобиля разными пассажирами UberPool, Lyft Lineв том случае если их маршруты оказываются достаточно близки.
Более того, диспетчерские решения часто алгоритм распределения заказов такси учитывать предпочтения водителей по зонам обслуживания и направлениям поступающих им заказов. Таким образом, спектр возникающих оптимизационных задач, направленных на повышение эффективности диспетчерских решений, которые к тому же необходимо решать в режиме реального времени, непрерывно пополняется новыми все более сложными формулировками.
Влияние рейтинга на распределение заказов
На рисунке ниже [Figure 5] изображено отношение количества онлайн-запросов на поездки со стороны пассажиров и количества часов, которое водители провели на линии, для двух алгоритм распределения заказов такси Сан-Франциско: финансового центра и спального района Сансет на окраине города.Данный график хорошо иллюстрирует высокую волатильность и отсутствие баланса между спросом и предложением соотношение которых иногда может принимать крайне высокие значенияа также разнообразие поведения этого баланса в зависимости от географической локации. Для того, чтобы контролировать баланс спроса и предложения в пространстве и времени, онлайн-платформы используют алгоритмы динамического ценообразования, которые в режиме реального времени повышают базовый тариф, если количество алгоритм распределения заказов такси со стороны пассажиров заказов существенно превышает количество свободных водителей.
Польза от динамического ценообразования для поддержания стабильной работы платформы подтверждается большим количеством теоретических моделей, экспериментов и эмпирических наблюдений, связанных с рекордно высокими нагрузками на систему. Такие нагрузки могут случаться из-за большого количества предсказуемых и не очень причин: неблагоприятные погодные условия, массовые мероприятия, неисправная работа системы общественного транспорта, итд.
В случае некорректной работы алгоритма ценообразования, при резком увеличении количества запросов со стороны пассажиров или при резком снижении количества доступных автомобилей можно алгоритм распределения заказов такси очень алгоритм распределения заказов такси долю пассажиров, к которым в итоге назначается автомобиль и неудовлетворительно высокое время его подачи. Ключевая роль динамического ценообразования для онлайн-платформы — это дать возможность любому пользователю в любом месте и в любой момент времени вызвать такси.
Даже если предложенный тариф будет выше обычного, это будет более благоприятным вариантом, чем поставить пользователя платформы которому срочно может быть нужна машина в известность, что в данный момент доступных машин нет в наличии. Популярные методы моделирования динамического ценообразования включают в себя экономические модели, описывающие стационарное состояние системы steady-state modelsалгоритм распределения заказов такси динамического программирования, регрессионный анализ, а также оптимизационные модели, описывающие сетевые эффекты network optimization.
Недавние исследования экономистов Castillo, показали, что динамическое повышение тарифа также позволяет платформе избежать попадания в зону негативного эффекта WGC, о котором мы говорили выше. У динамического ценообразования есть и объективные недостатки. Во-первых, финальная цена на поездку, которую пассажиры видят при заказе такси, может существенно варьироваться из-за волатильности спроса и предложения, тем самым повышая непредсказуемость тарифа на одном и том же маршруте.
С другой стороны, водители онлайн-платформ часто имеют доступ к информации в приложении о тех районах города, где активен повышающий коэффициент. Однако, из-за высокой волатильности этого коэффициента к тому времени как водитель переместится в зону более высоких цен, тариф может вернуться к базовым значениям.
В системе появился новый алгоритм «Проводник», который ищет для водителя персональный маршрут для того района, где есть большая вероятность найти следующий заказ. .Более того, автоматическое повышение тарифа алгоритмом может побуждать водителей кооперироваться и искусственно создавать на локальном рынке ситуации нехватки автомобилей, доступных для заказа, тем самым активируя повышающие коэффициенты алгоритм распределения заказов такси поездки.
Безусловно, такое скоординированное поведение водителей несложно обнаружить для платформ, обрабатывающих большое количество данных о заказах, и принять необходимые защитные действия, однако для пассажиров такой опыт искусственно завышенных цен может оказаться неудовлетворительным. К ним относится идея ограничения максимального расстояния между заказом и назначаемым водителем Maximum Dispatch Radiusа также формирование очереди заказов на поездки queueingпоступающих в систему, заменяющее моментальное назначение водителя на каждый заказ.
Более новой концепцией, направленной на замену или дополнение динамического повышения цен, является механизм динамического контроля времени ожидания до назначения автомобиля dynamic waiting.
Алгоритм распределения заказов такси вид пассажироперевозок отличается максимально низким тарифами и подразумевает одновременное использование одного автомобиля несколькими независимыми пассажирами для совершения попутных поездок. Общая идея механизма динамического времени назначения состоит в следующем. Для пассажира, заказывающего поездку, приложение не назначает водителя моментально, а предлагает подождать, но не более чем некоторое наперед обозначенное количество алгоритм распределения заказов такси типичные верхние границы составляют 2 или 5 минут.
Причем назначение водителя может произойти в любой момент, удобный для платформы: от моментального до указанной верхней границы. В данном случае суммарное время ожидания автомобиля пассажиром состоит из двух почти независимых частей: время до назначения водителя и время алгоритм распределения заказов такси его назначения до прибытия на место заказа. Доставленное пассажиру неудобство ожидания компенсируется алгоритм распределения заказов такси низким тарифом.
Со стороны платформы дополнительная степень свободы со временем назначения водителей на заказы используется следующим образом. Так как продукт подразумевает комбинирование заказов и назначение одного автомобиля алгоритм распределения заказов такси одновременную перевозку нескольких пассажиров, то дополнительное время на сбор информации позволяет увеличить количество комбинаторных вариантов и в результате сгенерировать более эффективные поездки.
В этом случае метрикой эффективности может являться, к примеру, близость маршрутов пассажиров, попадающих в один автомобиль.
Как распределяет заказы система Яндекса
Очевидно, что как только платформа находит достаточно высокоэффективную комбинацию поездки, она тут же делает необходимое назначение водителя и оповещает всех ее участников. Если же удачная и удобная комбинация не найдена, то платформа направляет индивидуального водителя каждому из сделавших заказ пассажиров.Описанный механизм в первую очередь оптимизирует диспетчерские решения и время, когда эти решения принимаются, причем он может быть использован одновременно с динамической оптимизацией цен. Теоретическая модель, разработанная и проанализированная в оригинале основной статьи, демонстрирует, что одновременная оптимизация цен и времени имеет большое количество преимуществ: она позволяет снизить волатильность тарифов, снизить риски эффекта WGC, а также увеличить общее количество поездок, генерируемых платформой в единицу времени.
Более того, данные варианты перевозок являются экономически более выгодным как для водителей которые одновременно получают несколько пассажиров, оплачивающих поездкутак и для пассажиров которые получают скидку в обмен на гибкость со временем ожидания. Заключение В этой статье мы кратко описали основные оптимизационные задачи управления, которые решают онлайн-платформы пассажироперевозок для обеспечения стабильной работы и повышения своей эффективности.
К таким задачам относятся построение диспетчерских алгоритмов, алгоритмов динамического ценообразования и динамического определения времени назначения водителя.
задачу распределения заказов посвоему. Наиболее распространенным является подход, когда город делится на части (районы) и в каждой части (райо не) организуется стоянка . Система распределения заказов работает автоматически. Когда пользователь заказывает такси, алгоритм подбирает автомобиль, подходящий под . Поговорим сегодня о том, какие составляющие распределения заказов участвуют в предложении того или иного заказа водителю. Почему иногда водителю .
Одновременное управление данными алгоритм распределения заказов такси позволяет добиться высоких показателей утилизации времени водителей, низкого времени ожидания автомобиля и количества поездок, генерируемых платформой, в единицу времени.Класс указанных задач постоянно пополняется новыми, все более реалистичными примерами, открывая широкие горизонты для теоретических и практических исследований. Zhu — Теги: Uber алгоритмы оптимизация ценообразование matching онлайн-такси.
- Когда пользователь заказывает такси, алгоритм подбирает автомобиль, подходящий под определённые требования, который ещё и сможет приехать быстрее других. .
- Распределение заказов между водителями такси Представляем вам мнение Алексея Энтентеева, эксперта в бизнесе такси. Эта статья полезна тем, кто.
- May , Система распределения заказов работает автоматически. Когда пользователь заказывает такси, алгоритм подбирает автомобиль, подходящий под определённые требования, который ещё и сможет
Комментарии 2. Отправить сообщение. Комментарии Комментарии 2. Лучшие за сутки Похожие. Показать лучшие за всё время.
Последнее обновление 31 мая Рассказываем, что даёт вам приоритет в распределении заказов и что нужно делать, чтобы его повысить. Алгоритм распределения заказов такси распределения заказов работает автоматически. Она подбирает автомобиль, подходящий под определённые требования. Как правило, заказ получает тот водитель, который быстрее доедет до пассажира.
Data Scientist вакансий. Больше событий в календаре Маркетинг.Больше событий в календаре Разработка. Больше событий в календаре Другое. Ваш аккаунт Войти Регистрация.
Для продолжения работы вам необходимо ввести капчу
Последнее обновление 22 мая Рассказываем, что даёт вам приоритет в распределении заказов и что нужно делать, чтобы его повысить. Система распределения заказов работает автоматически. Она подбирает автомобиль, подходящий под определённые требования. Как правило, заказ получает тот водитель, который быстрее алгоритм распределения заказов такси до пассажира.
Но если рядом есть автомобиль с более высоким приоритетом, заказ получит водитель на этой машине, даже если он немного дальше других от пассажира.