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滴滴

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

钟文

发布于 7月8日

滴滴现在成为了众多乘客的日常出行工具。但它是怎么派单的?为什么明明附近就有车,滴滴却给我派了更远的车?一直以来,司机和乘客都对滴滴的派单方法表示不解。最近,滴滴算法工程师录了个视频,讲述了滴滴的派单模式。

90%派单不超2公里

当我们叫车时,往往都希望叫到离自己最近的司机。滴滴算法工程师也表示,就近为乘客叫车也是滴滴派单的最大原则。每1.5-2秒,滴滴会为乘客寻找周围实际离乘客出发地距离最短、花费时间最少的车辆。目前,滴滴平台上90%订单的派单距离都不超过2公里。

但乘客有时还会感觉到滴滴派了一个较远的车滴滴算法工程师解释了其中的原因。一种情况是,乘客叫车时遇上了节假日、上下班高峰期、特殊天气等叫车需求较多的时候,他/她附近2公里的车已经都被别人提前叫走了。这个时候,滴滴也只能从远处给乘客叫来一个距离更远的车。

“全局最优”

另外一种情况是,滴滴采用了“全局最优模式”。采用这种方式虽然让更多的人叫到了车,但对于个别乘客来说,就不一定被派了一辆离自己最近的车。

在出行场景中,车辆是高速移动的,乘客和司机的相对位置一直在实时变动。滴滴派单时会综合考虑周边的实时供需信息,同时还会基于历史数据对未来做出预测,结合两方面的信息来搜索所有可能的司乘匹配,然后找出来对当前和未来最优的方式。这种派单方式被称之为“全局最优”。为了让大家更直观的了解这个情况,在视频里,滴滴工程师举了个例子:

场景解决方案一:就近分配车辆*
场景解决方案一:就近分配车辆*

在上图的情况下,如果滴滴就近分配车辆,虽然1号乘客能够乘坐1号车辆快速出发,但2号乘客则需要等待2号车辆一段时间才能成功上车。在日常生活中,2号乘客甚至还可能因为2号车辆距离自己较远出现叫不到车的情况。

场景解决方案二:根据所有乘客需求 协调分配车辆*
场景解决方案二:根据所有乘客需求 协调分配车辆*

所以,出现这个问题时,滴滴会尝试通过其他的叫车方案,让1号乘客和2号乘客都享受到更短的等待时间。比如:把2号车辆分配给1号乘客,让1号车辆去接2号乘客。(如上图所示)

这个时候,尽管1号乘客的等待时间多了1分钟,但是2号乘客的等待时间却足足减少了4分钟,两个人的总等待时长缩短了3分钟。用了这种模式,在叫车比较紧张的情况下能够更好的保障更多的乘客顺利打上车。

每日节省30万小时

现在,滴滴每天为乘客匹配千万量级的出行订单。在高峰期时,滴滴每分钟要处理超过6万的叫车订单,每2秒计算就要匹配成百上千的乘客和司机。目前滴滴对车辆的分配模式每天能够帮助平台上的司机与乘客节省共30万小时的出行时间。

滴滴发展不过6年,成为了众多乘客的日常出行工具。但和众多的互联网公司一样,数据和算法和背后的逻辑并不为公众所知,因此也产生很多误解。通过视频等方式来解答疑惑, 也是滴滴推进对外沟通透明化的一个方式。

最近,滴滴在尝试通过更透明的沟通来重获公众信任。为了更加透明公开,滴滴还推出过公众评议会和有问必答平台,广泛征求用户意见以及正面回复用户的关心的问题。开放、透明才是消除公众误解的最好的办法。

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