为解答乘客吐槽点,
我们开辟了新的栏目:
「这个槽点了解一下」
邀请滴滴员工,为大家答疑解惑。
叫车时,你是否有过这样的经历:
“有时你叫的车距离你超过了两公里,
不免有一些疑惑和不解,
平台为什么要派这么远的车给我呢?”
关于这件事,
我们请来了「算法工程师」和大家聊一聊。
点击视频,了解“有时平台派单远”背后的真实原因。
“出现这种情况,
可能是因为你叫车的时候,
同一区域内叫车的人比较多,
当下派给你的车,
已经是我们能调度到最近的车辆了。”
“其实,目前滴滴所有订单中,
接驾距离在两公里以内的订单
已经占到了百分之九十*。”
“只有在
极端天气、节假日,
或者是高峰期需求激增,
车辆明显不足的时候,
才会出现接驾距离超过两公里的情况。”
“滴滴采用的是
全局最优的派单模式。
是通过搜索1.5~2秒内所有可能的司机乘客匹配,
同时考虑道路的拥堵情况、
司机的实际接驾距离等所作出的全局最优匹配。”
“举个例子,
如果周围的区域有20辆车、20个乘客需求,
潜在匹配的可能性是20的阶乘。”
“为了应对这么高的复杂度,
我们应用了运筹优化+机器学习方法,
从中找出所有乘客接驾时长最短的解法。”
“全局最优派单模式和大家希望的
把离我最近的司机派给我并不矛盾,
但寻求的是全局乘客接驾时长最短的最优解。”
“比如两个乘客同时叫车,
如果完全按照就近派单的模式,
虽然可以让1号乘客先被接单,
但是2号乘客会因为接驾距离较远,
导致等待时间变长。”
“甚至因为最近的司机超出了派单距离,
导致2号乘客叫不到车。
1号、2号乘客总等待时长9分钟,
平均等待时长4.5分钟。”
“我们的做法是把2号车派给1号乘客,
把1号车派给2号乘客。”
“这样,1号和2号乘客平均等待时长
比就近派单缩短了1.5分钟,
总等待时长比就近派单缩短了3分钟。
通过提升全局的效率,
才能让更多乘客的需求得到满足。”
“通过这种派单模式,
每天我们能多满足
几十万到上百万乘客的出行需求。
平均每天能帮助司机和乘客节约30万小时*。”
听了工程师小哥哥的讲解,
相信大家对全局最优派单模式
有了更加深入了解。
我们会不断努力,
为更多用户提供方便快捷的出行体验。