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Unter der Haube: Quikis fortschrittlicher Fahrtenvermittlungsalgorithmus

3 min
Technologie Algorithmusdesign Fahrtenvermittlungsalgorithmus Optimierung Transporttechnologie Maschinelles Lernen Urbane Mobilität
Inhaltsverzeichnis

Als Technologieberater, der an Quiki arbeitet, freue ich mich, Einblicke in eine der wichtigsten Komponenten unserer Plattform zu geben: den fortschrittlichen Fahrtenvermittlungsalgorithmus. Dieses ausgeklügelte System wurde entwickelt, um komplexe Mehrfahrzeug- und Mehranfragen-Routingprobleme in Echtzeit zu lösen und effiziente und optimale Ride-Sharing-Erlebnisse zu gewährleisten.

Die Herausforderung: Mehrfahrzeug- und Mehranfragen-Routing #

Unser Algorithmus adressiert drei Hauptherausforderungen des Ride-Sharings:

  1. Berechnung einer optimalen Zuweisung mehrerer Fahrtanfragen zu mehreren Fahrzeugen mit gegebenen Kapazitäten.
  2. Ermöglichung eines kontinuierlichen Betriebs und Zuweisung eingehender Anfragen zu einer Fahrzeugflotte.
  3. Ermöglichung der Neuausbalancierung der Fahrzeugflotte, um die Nachfrage effizient zu bedienen.

Schlüsselkomponenten des Algorithmus #

1. Paarweiser Anfrage-Fahrzeug (RV) Graph #

Der erste Schritt beinhaltet die Berechnung von:

  • Welche Anfragen kombiniert werden können, unter Berücksichtigung sowohl des Ursprungs als auch des Ziels.
  • Welche Fahrzeuge welche Anfragen individuell bedienen können, unter Berücksichtigung ihrer aktuellen Passagiere.

2. Anfrage-Fahrt-Fahrzeug (RTV) Graph #

Dieser Schritt untersucht den RV-Graphen, um “Fahrten” zu finden - Gruppen von Anfragen, die kombiniert und von einem Fahrzeug aufgenommen werden können, während alle Einschränkungen erfüllt werden. Eine einzelne Anfrage kann Teil mehrerer potenzieller Fahrten sein, und eine Fahrt kann mehrere Kandidatenfahrzeuge haben.

3. Optimale Zuweisung #

Der letzte Schritt berechnet die optimale Zuweisung von Fahrten zu Fahrzeugen, die in ein ganzzahliges lineares Programm (ILP) umgewandelt und inkrementell gelöst wird.

Das mathematische Modell #

Unser Algorithmus verwendet ein ausgeklügeltes mathematisches Modell zur Darstellung des Ride-Sharing-Problems:

  • Anfragen (R): Jede Anfrage r wird durch Ursprung (o_r), Ziel (d_r), Anfragezeit (t_r^r) und späteste akzeptable Abholzeit (t_r^pl) definiert.
  • Fahrzeuge (V): Jedes Fahrzeug v wird durch seine aktuelle Position (q_v), aktuelle Zeit (t_v) und aktuelle Passagiere (P_v) charakterisiert.
  • Einschränkungen (Z): Beinhalten maximale Wartezeit, maximale Reiseverzögerung und Fahrzeugkapazität.

Optimierungsprozess #

  1. Kostenfunktion: Wir minimieren eine Kostenfunktion C(Σ), die Reiseverzögerungen für alle Passagiere und zugewiesene Anfragen sowie eine Strafe für nicht zugewiesene Anfragen berücksichtigt.

  2. Einschränkungserfüllung: Der Algorithmus stellt sicher, dass alle Einschränkungen erfüllt werden, einschließlich maximaler Wartezeiten, Reiseverzögerungen und Fahrzeugkapazitäten.

  3. Inkrementelle Optimierung: Angesichts der NP-Schwere des Problems verwenden wir einen inkrementellen Ansatz, um schnell suboptimale Lösungen zu finden, die im Laufe der Zeit verbessert werden können.

Fortgeschrittene Funktionen #

  1. Kontinuierlicher Betrieb: Der Algorithmus kann neue eingehende Anfragen in Echtzeit verarbeiten und Zuweisungen kontinuierlich aktualisieren.

  2. Flottenausgleich: Wir haben ein System implementiert, um untätige Fahrzeuge in Gebiete mit ignorierten Anfragen umzuverteilen und so die Gesamtwartezeiten zu minimieren.

  3. Skalierbarkeit: Unser Ansatz ist darauf ausgelegt, effizient mit zunehmender Anzahl von Fahrzeugen und Anfragen zu skalieren.

Auswirkungen in der realen Welt #

Dieser fortschrittliche Algorithmus ermöglicht es Quiki:

  1. Die Fahrzeugauslastung zu maximieren und Leerfahrten zu reduzieren.
  2. Wartezeiten und Reiseverzögerungen für Passagiere zu minimieren.
  3. Sich schnell an sich ändernde Nachfragemuster in Echtzeit anzupassen.
  4. Einen effizienteren und kostengünstigeren Ride-Sharing-Service anzubieten.

Zukünftige Entwicklungen #

Während wir unseren Algorithmus weiter verfeinern, erforschen wir mehrere spannende Wege:

  1. Integration von maschinellem Lernen: Einbindung von Vorhersagemodellen zur Antizipation von Nachfragemustern.
  2. Dynamische Preisgestaltung: Implementierung von Surge-Pricing-Modellen basierend auf Echtzeit-Angebot und -Nachfrage.
  3. Multimodale Integration: Erweiterung des Algorithmus zur Einbeziehung anderer Verkehrsmittel für wirklich integrierte urbane Mobilitätslösungen.

Der ausgeklügelte Fahrtenvermittlungsalgorithmus im Herzen von Quiki ist mehr als nur ein technisches Wunderwerk; er ist der Schlüssel zur Erschließung einer effizienteren, nachhaltigeren und benutzerfreundlicheren städtischen Mobilität. Während wir uns auf den Start von Quiki vorbereiten, sind wir gespannt darauf zu sehen, wie diese Technologie die Art und Weise, wie sich Menschen in Städten bewegen, verändern wird.

Bleiben Sie dran für weitere Updates, während wir weiterhin innovieren und die Grenzen des Möglichen in der Ride-Sharing-Technologie verschieben!

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