Bajo el Capó: El Avanzado Algoritmo de Emparejamiento de Viajes de Quiki

Tabla de contenido

Como consultor tecnológico que trabaja en Quiki, estoy encantado de compartir información sobre uno de los componentes más cruciales de nuestra plataforma: el avanzado algoritmo de emparejamiento de viajes. Este sofisticado sistema está diseñado para resolver problemas complejos de enrutamiento de múltiples vehículos y múltiples solicitudes en tiempo real, asegurando experiencias de viajes compartidos eficientes y óptimas.

El Desafío: Enrutamiento de Múltiples Vehículos y Múltiples Solicitudes #

Nuestro algoritmo aborda tres desafíos principales de viajes compartidos:

Calcular una asignación óptima de múltiples solicitudes de viaje a múltiples vehículos con capacidades dadas.
Permitir la operación continua y la asignación de solicitudes entrantes a una flota de vehículos.
Permitir el reequilibrio de la flota de vehículos para satisfacer la demanda de manera eficiente.

Componentes Clave del Algoritmo #

1. Gráfico de Solicitud-Vehículo (RV) por Pares #

El primer paso implica calcular:

Qué solicitudes se pueden combinar, considerando tanto el origen como el destino.
Qué vehículos pueden atender qué solicitudes individualmente, dados sus pasajeros actuales.

2. Gráfico de Solicitud-Viaje-Vehículo (RTV) #

Este paso explora el gráfico RV para encontrar “viajes” - grupos de solicitudes que se pueden combinar y recoger por un vehículo mientras se satisfacen todas las restricciones. Una sola solicitud puede ser parte de varios viajes potenciales, y un viaje puede tener múltiples vehículos candidatos.

3. Asignación Óptima #

El paso final calcula la asignación óptima de viajes a vehículos, convertida en un Programa Lineal Entero (ILP) y resuelto de forma incremental.

El Modelo Matemático #

Nuestro algoritmo utiliza un sofisticado modelo matemático para representar el problema de viajes compartidos:

Solicitudes (R): Cada solicitud r se define por origen (o_r), destino (d_r), tiempo de solicitud (t_r^r), y tiempo máximo aceptable de recogida (t_r^pl).
Vehículos (V): Cada vehículo v se caracteriza por su posición actual (q_v), tiempo actual (t_v), y pasajeros actuales (P_v).
Restricciones (Z): Incluyen tiempo máximo de espera, retraso máximo de viaje y capacidad del vehículo.

Proceso de Optimización #

Función de Coste: Minimizamos una función de coste C(Σ) que considera los retrasos de viaje para todos los pasajeros y solicitudes asignadas, más una penalización por solicitudes no asignadas.
Satisfacción de Restricciones: El algoritmo asegura que se cumplan todas las restricciones, incluyendo tiempos máximos de espera, retrasos de viaje y capacidades de vehículos.
Optimización Incremental: Dada la naturaleza NP-hard del problema, utilizamos un enfoque incremental para encontrar soluciones subóptimas rápidamente, que pueden mejorarse con el tiempo.

Características Avanzadas #

Operación Continua: El algoritmo puede manejar nuevas solicitudes entrantes en tiempo real, actualizando continuamente las asignaciones.
Reequilibrio de Flota: Hemos implementado un sistema para reequilibrar los vehículos inactivos a áreas con solicitudes ignoradas, minimizando los tiempos de espera generales.
Escalabilidad: Nuestro enfoque está diseñado para escalar eficientemente con el aumento del número de vehículos y solicitudes.

Impacto en el Mundo Real #

Este avanzado algoritmo permite a Quiki:

Maximizar la utilización de vehículos y reducir los viajes vacíos.
Minimizar los tiempos de espera de los pasajeros y los retrasos de viaje.
Adaptarse rápidamente a los patrones de demanda cambiantes en tiempo real.
Proporcionar un servicio de viajes compartidos más eficiente y rentable.

Desarrollos Futuros #

A medida que continuamos refinando nuestro algoritmo, estamos explorando varias vías emocionantes:

Integración de Aprendizaje Automático: Incorporar modelos predictivos para anticipar patrones de demanda.
Precios Dinámicos: Implementar modelos de precios variables basados en la oferta y demanda en tiempo real.
Integración Multimodal: Expandir el algoritmo para incorporar otros modos de transporte para soluciones de movilidad urbana verdaderamente integradas.

El sofisticado algoritmo de emparejamiento de viajes en el corazón de Quiki es más que una maravilla técnica; es la clave para desbloquear un transporte urbano más eficiente, sostenible y fácil de usar. Mientras nos preparamos para el lanzamiento de Quiki, estamos emocionados de ver cómo esta tecnología transformará la forma en que las personas se mueven en las ciudades.

¡Mantente atento para más actualizaciones mientras continuamos innovando y empujando los límites de lo posible en la tecnología de viajes compartidos!