工程師揭秘滴滴出行演算法!為什麼你叫車總是叫到比較遠的那一台?

【為什麼我們要挑選這篇文章】共享租車配對車輛絕非哪台車離用戶最近,就直接進行配對。這其實在某些狀況下,是沒效率的作法。

滴滴出行工程師拍影片解釋,中國最大共享租車軟體之一,是如何演算出最適合所有人的匹配模式。(責任編輯:陳伯安)

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滴滴出行(以下簡稱滴滴)現在成為了中國乘客的日常通勤工具。但它是怎麼派單的?為什麼明明附近就有車,滴滴卻給人派了更遠的車?一直以來,司機和乘客都對滴滴的派單方法表示不解。最近,滴滴內部工程師錄了個影片,講述了滴滴的派單模式。

破除迷思:滴滴出行怎麼常叫到「距離遠」的車?

當用戶叫車時,往往都希望叫到離自己最近的司機。滴滴工程師也表示,為乘客叫就近的車也是滴滴派單的最大原則。每 1.5 — 2  秒,滴滴會為乘客尋找周圍實際離乘客出發地距離最短、花費時間最少的車輛。目前,滴滴平台上 90%  訂單的派單距離都不超過  公里。

但乘客有時還會感覺到滴滴派了一個較遠的車。滴滴工程師解釋了其中的原因。一種情況是,乘客叫車時遇上了節假日、上下班高峰期、特殊天氣等叫車需求較多的時候,他/她附近  公里的車已經都被別人提前叫走了。這個時候,滴滴也只能從遠處給乘客叫來一個距離更遠的車。

運用賽局理論,找出車人匹配「最優解」

另外一種情況是,滴滴採用了「全局最優模式」。採用這種方式雖然讓更多的人叫到了車,但對於個別乘客來說,就不一定被派了一輛離自己最近的車。

在通勤場景中,車輛是高速移動的,乘客和司機的相對位置一直在實時變動。滴滴派單時會綜合考慮周邊的實時供需信息,同時還會基於歷史數據對未來做出預測,結合兩方面的信息來搜索所有可能的司乘匹配,然後找出來對當前和未來最優的方式。這種派單方式被稱之為「全局最優」。為了讓大家更直觀的瞭解這個情況,在影片里,滴滴工程師舉了個例子:

場景解決方案一:就近分配車輛

在上圖的情況下,如果滴滴就近分配車輛,雖然  號乘客能夠乘坐  號車輛快速出發,但  號乘客則需要等待  號車輛一段時間才能成功上車。在日常生活中, 號乘客甚至還可能因為  號車輛距離自己較遠出現叫不到車的情況。

場景解決方案二:根據所有乘客需求 協調分配車輛

所以,出現這個問題時,滴滴會嘗試通過其他的叫車方案,讓  號乘客和  號乘客都享受到更短的等待時間。比如:把  號車輛分配給  號乘客,讓  號車輛去接  號乘客。

這個時候,儘管  號乘客的等待時間多了  分鐘,但是  號乘客的等待時間卻足足減少了  分鐘,兩個人的總等待時長縮短了  分鐘。用了這種模式,在叫車比較緊張的情況下能夠更好的保障更多的乘客順利打上車。

每分鐘處理破 6 萬訂單,每秒匹配上千用戶

現在,滴滴每天為乘客匹配千萬量級的通勤訂單。在高峰期時,滴滴每分鐘要處理超過  萬的叫車訂單,每  秒計算就要匹配成百上千的乘客和司機。目前滴滴對車輛的分配模式每天能夠幫助平台上的司機與乘客節省共 30  萬小時的通勤時間。

滴滴發展不過  年,成為了眾多乘客的日常通勤工具。但和眾多的網路公司一樣,數據和演算法和背後的邏輯並不為公眾所知,因此也產生很多誤解。通過影片等方式來解答疑惑, 也是滴滴推進對外溝通透明化的一個方式。

最近,滴滴在嘗試通過更透明的溝通來重獲公眾信任。為了更加透明公開,滴滴還推出過公眾評議會和有問必答平台,廣泛徵求用戶意見以及正面回復用戶的關心的問題。開放、透明才是消除公眾誤解的最好的辦法。

品玩原文內有影片: 傳送門

(本文經合作夥伴 品玩 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈算法工程师揭秘滴滴派单模式:每日帮助司乘节省 30 万小时 〉。)

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