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

本文深入探讨了网约车平台上的司机调度问题,旨在解决供需不平衡,提高司机效率和乘客满意度。通过调度任务的产生、评分及规划方法,实现在线环境下提升司机收入和体验。该框架已在滴滴出行平台大规模应用。

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前言

随着移动互联网的兴起,网约车逐渐成为了大众常用的一个出行选择。但在网约车平台上经常出现这种情况:有时候乘客抱怨打不到车,与此同时其他地方的司机却没有订单接,长时间空驶。这就是典型的供需不平衡问题,即乘客和司机的自然分布出现了错配。这一方面让很多乘客的出行需求得不到满足,另一方面也让很多司机空驶等待,运力资源没有充分利用。如何解决供需不平衡问题呢?

01背景

出租车为人们提供了方便灵活的出行服务,在公共交通中扮演了重要角色。出租车在道路上空载行驶寻找乘客的过程,称为空车巡游过程。这一过程可能会占到出租车司机工作时间的50%以上,降低了出租车的运营效率。

在网约车平台上,司机和乘客向平台上报他们的实时位置,平台通过集中决策机制来完成司机和乘客间的匹配。在这种情况下,司机可以在实际见到乘客前就接到该乘客的订单,因而空车巡游的目的不再是寻找乘客,而是寻找一个接到订单概率更高的地理区域或者路线。

本质上来说,空车巡游是由供给和需求间的不平衡导致的。例如图1中,在早高峰司机将一位乘客从家送到办公室后,由于此刻办公区域乘客需求很少,司机必须再次回到住宅区才能有比较大的机会接到下一单。

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