Что такое Убер такси. Uber что это такое и как работает?

Пассажир может изменить маршрут, т.е. конечный пункт назначения. Это можно сделать до того, как водитель нажмет кнопку End Ride на устройстве.

Uber: Обзор главных алгоритмов управления платформой

Такие онлайн-платформы пассажирских перевозок, как Uber, DiDi и Yandex, только недавно появились на рынке, но быстро достигли внушительных размеров и, несмотря на свой молодой возраст, существенно изменили и дополнили систему городского транспорта. Технологии и теоретические модели, используемые (или разработанные) для этих платформ, сегодня являются активной областью исследований для широкого круга специалистов научного сообщества: экономистов, математиков, программистов и инженеров.

В этой статье мы (представляющие команду Uber Marketplace Optimisation) дадим краткое представление об основных рычагах, используемых для контроля эффективности онлайн-платформ: Алгоритмы, отвечающие за принятие диспетчерских решений (согласование), динамическое ценообразование и одна из новых концепций — динамическое время ожидания. Основываясь на реальном практическом опыте, мы покажем, что все три алгоритма играют важную роль в создании системы с высокой эффективностью и низким временем ожидания для пассажиров и водителей.

Описание представленных алгоритмов носит ознакомительный характер и намеренно лишено технической глубины и строгости. Заинтересованному читателю предлагается ознакомиться с оригинальной статьей (Dynamic Pricing and Matching in Ride-Hailing Platforms — N.Korolko, D.Woodard, C.Yan, H.Zhu — 2019), опубликованной исследователями Uber Marketplace, на которой основан этот краткий вводный обзор.

Описание главных алгоритмов

За последнее десятилетие отрасль транспортных решений быстро развивалась благодаря новым идеям и технологиям, таким как онлайн-платформы для перевозки пассажиров, разработка самодвижущихся автомобилей и электромобилей. Синергия этих технологий, над которыми одновременно работают многочисленные компании и лаборатории, обещает огромную революцию, которая позволит снизить удельную стоимость пассажирских перевозок в 10 раз в течение нескольких десятилетий.

  Занимательная статистика автомира: сколько всего машин на планете и многое другое. Сколько в мире автомобилей?

Самым взрывным событием в этом списке технологий в настоящее время являются онлайн-платформы для пассажирских перевозок. Например, компания Uber за 10 лет своего существования обеспечила более 10 миллиардов поездок в более чем 80 странах и 700 городах мира. К 2030 году мировой рынок таких онлайн-перевозок достигнет ошеломляющей суммы в 285 миллиардов долларов. Поэтому неудивительно, что эффективность этих платформ, которые динамично управляют двусторонним рынком для пассажиров и водителей, имеет большое практическое значение.

image

Эмпирические исследования показывают, что онлайн-платформы могут более эффективно использовать рабочее время водителей и сократить время ожидания пассажиров по сравнению с традиционной службой такси благодаря автоматизированным алгоритмам обработки данных, планирования маршрутов, ценообразования и заказа. Более того, эти две ключевые характеристики системы (использование времени в пути и время ожидания пассажиров) тесно связаны с надежностью и устойчивостью услуги: внезапные локальные пики спроса (например, по окончании большого концерта или в канун Нового года) могут значительно ухудшить оба показателя, делая услугу непривлекательной для обеих сторон рынка. Это происходит потому, что водители на линии в районе повышенного спроса быстро занимают небольшой процент от общего числа рабочих мест, а водители из отдаленных районов занимают остальные. Это увеличивает время забора, которое обычно не вознаграждается водителю (тем самым уменьшая его заработок на единицу времени), и в то же время создает негативное впечатление у пассажира. Таким образом, обе стороны, использующие платформу, начинают меньше ее использовать. В результате оба показателя продолжают ухудшаться, что приводит к тенденции снижения производительности платформы и сводит эффективность к нулю. В англоязычной литературе это негативное явление называют Wild Goose Chase (WGC), что буквально означает «погоня за дикими гусями».

  Как выглядит бмв ай 8. Как выглядит бмв ай 8.

Двумя ключевыми технологиями для повышения устойчивости и производительности платформы являются алгоритмы распределения заказов и динамическое ценообразование. Первая технология контролирует принятие диспетчерских решений, а динамическое ценообразование балансирует сильно колеблющиеся спрос и предложение пассажиров в режиме реального времени. Динамическое ценообразование необходимо для поддержания работоспособности системы, сокращения времени ожидания транспорта и увеличения числа пассажиров в периоды высокого спроса. Более того, эмпирические и теоретические исследования показывают, что динамическое ценообразование может уменьшить патологическое явление WGC.

1 Алгоритмы распределения заказов (matching)

Простейшим диспетчерским алгоритмом для назначения водителя на заказ является так называемый первый диспетчерский протокол. Несмотря на простоту и хорошую практическую эффективность, можно легко продемонстрировать, что этот алгоритм неэффективен в большом количестве распространенных ситуаций. Во-первых, он выбирает только одного водителя из подмножества водителей, доступных на момент назначения, игнорируя водителей, которые могут быть близки к завершению поездки вблизи нового назначения Рис. 4. Во-вторых, этот простой алгоритм учитывает только информацию о системе в данный момент времени, в то время как большинство водителей, работающих в системе, не имеют доступа к информации о системе.

image

Другое популярное семейство алгоритмов диспетчеризации основано на идее объединения нескольких заданий на вождение в течение короткого промежутка времени и решении централизованной задачи оптимизации парных заданий. Другими словами, вместо того, чтобы напрямую и последовательно назначать автомобиль на каждый отдельный заказ, система собирает информацию о поступающих заказах и назначает накопленные заказы свободным водителям на линии через определенные промежутки времени. Если заказы остаются без водителей, они остаются в системе и участвуют в задаче распределения на следующем временном шаге. Объективная функция задачи оптимизации, решаемой на каждом шаге, может содержать широкий спектр метрик, описывающих качество генерируемых диспетчерских заказов: Время ожидания автомобиля пассажира, расстояние между заказом и назначенным водителем, вероятность отмены заказа пассажиром или водителем и т.д.

  Пикап Tesla Cybertruck: сверхпрочная нержавеющая сталь, 0-60 миль/ч за 2,9 с и базовая цена от $40000. Сколько стоит тесла кибер трак.

На практике алгоритмы диспетчеризации представляются гораздо более сложными, поскольку им приходится учитывать большое количество характеристик различных продуктов, одновременно отображаемых в интерфейсе приложения. Например, автомобили, зарегистрированные на одной платформе, могут иметь разные классы комфорта и разную грузоподъемность. На некоторых электронных платформах разные пассажиры могут пользоваться одним и тем же автомобилем одновременно (UberPool, Lyft Line), если их маршруты достаточно близки. Кроме того, решения по диспетчеризации часто должны учитывать предпочтения водителей в отношении районов работы и мест назначения поступающих заказов. Поэтому спектр оптимизационных задач, возникающих для повышения эффективности диспетчерских решений, которые также необходимо решать в режиме реального времени, постоянно расширяется и включает новые и более сложные формулировки.

Оцените статью
Бизнес блог