夏末未了|滴滴司机调度系统实践
1.
背景
出租车为人们提供了方便灵活的出行服务 , 在公共交通中扮演了重要角色 。 出租车在道路上空载行驶寻找乘客的过程 , 称为空车巡游过程 。 这一过程可能会占到出租车司机工作时间的50%以上 , 降低了出租车的运营效率 。
在网约车平台上 , 司机和乘客向平台上报他们的实时位置 , 平台通过集中决策机制来完成司机和乘客间的匹配 。 在这种情况下 , 司机可以在实际见到乘客前就接到该乘客的订单 , 因而空车巡游的目的不再是寻找乘客 , 而是寻找一个接到订单概率更高的地理区域或者路线 。
本质上来说 , 空车巡游是由供给和需求间的不平衡导致的 。 例如图1中 , 在早高峰司机将一位乘客从家送到办公室后 , 由于此刻办公区域乘客需求很少 , 司机必须再次回到住宅区才能有比较大的机会接到下一单 。
2.
什么是“调度任务”
实际场景中 , 空闲司机往往依赖个人经验来决定空车巡游的目的地 , 主观性强 。 经验不准确时可能会前往接单概率较低的区域 , 既影响司机的个人收入和接单体验 , 也会影响乘客需求的满足率 。 因此 , 本文中我们利用司机和平台之间的实时信息通道来为司机发送即时的调度任务 , 帮助空闲司机找到最佳的空车巡游目的地 。
在本文中 , 当司机停留在空闲状态时会触发调度任务,如图2所示 。 调度任务会以卡片消息的形式在司机的APP上弹出 。 如果司机点击导航按钮 , 会直接进入以调度终点为目的地的导航页面 。 为帮助司机尽快接到下一个订单 , 在司机前往调度终点的途中 , 始终可以被分配订单 。
(1)告知司机一个明确的调度目的地 。
(2)在下发调度任务后追踪司机的行为 , 判定调度任务是否成功 。
(3)在调度任务失败时为司机提供补偿 。
在这里 , 需要对调度任务的判定标准进行更具体的说明 。 一个调度任务有四种可能的结束状态 , 如图3所示 。
3.
方法
本文提出的解决框架分为三阶段 , 如图4所示 。 受到推荐系统的启发 , 前两个阶段的作用是产生候选调度任务集并为每一个候选调度任务打分;受到车队管理方法的启发 , 第三阶段应用规划算法来实现多司机间的协作 , 产生最终向司机下发的调度任务 。
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