滴滴人工智能调度系统简单学习

原创 2017年01月01日 14:07:21

腾讯大数据峰会暨 KDD China 技术峰会中,滴滴研究院副院长、密歇根大学终身教授叶杰平博士现场演讲学习。详细见:http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309351000224058145168203763 下面是自己理解了的部分,如果文章中有错误,please have no hesitate to tell me, 感谢!


2015年滴滴成立了机器学习研究院,之后改名为滴滴研究院http://research.xiaojukeji.com/index.html

1. 滴滴出行APP首页:

这里写图片描述

(1) 预测目的地 星*

首先精确定位用户的位置,下方列出用户所要去的目的地【猜您要去】。

用户的出行在时间上和空间上大多遵循某种特定的模式,例如:八点从家到公司,18点从公司到家等。利用用户的出行数据从时间和地点中预测用户去的目的地。

(2)估价 星**

有了出发地和目的地预测全程的价格

涉及到路径规划和时间预估(ETA)。找到起点A 到终点B 的最佳路径后计算出距离(图论知识+本城市中的所有出租车司机的出行模式,大多数司机们选择的路径)。估算起点到终点需要的时间。结合路径和时间,给出一个预估价。

(3)拼车 星*

查看所有用户的出行模式,查看此条路线是否为热门路线。

2. 用户点击叫车后

(1) 乘客与司机匹配 星**

这里写图片描述

做订单匹配,为叫车用户找到最适合的司机。

I. 基本:距离和时间上最近的司机。

II. 个性化搜索,根据用户偏好,满足用户的个性化需求。

III. 如果用户选择拼车,系统如何找到最适合的一辆车:这辆车有可能是空车,也有可能是载人车,与此同时,算出 A 到 B 的时间。??

(2). 热力图–针对司机,预测未来的半个小时的人流大的地区,数据融合,例如某处举办大型演唱会等可以聚集大规模人群活动。 星**

(3). 滴滴人工智能的核心:订单分配

这里写图片描述

综合考虑路况和堵车等因素,订单最优匹配需要遵循两大核心:做出最优路径规划,预估时间。

3. 其他重要问题

(1)大规模匹配 星**

把滴滴看做是一种搜索引擎,即乘客搜索司机。滴滴数据量特别大,每一个乘客需要跟周围上百个司机匹配。在任何一个时刻,滴滴的匹配量高达千万次以上,且任一时刻要完成实时性非常强千万次的路径规划。

所以滴滴建立起了一个机器学习系统,该系统包含历史数据和实时数据(实时记录车辆行驶的速度和路况)。然后找特征,建立系统,也可用深度学习做路径规划和时间预估。 接下来做最优匹配(可以考虑出租车、快车、专车、豪华车等等多条业务线)。

在北京,高峰期大家打车困难可能会认为是由于运力不够导致,但经过分析发现,在高峰期滴滴的运力其实是足够的,主要是因为车辆分布不合理。为此我们开发了一套系统,把整个地球分割成无数个六边形。每一时刻都在检测每一个六边形,然后在某个六边形里面计算订单数和空车数,计算供需是否平衡。

(2)运力问题解决 星**

动态调价、供需预测、运力调度

(3)预测乘客体验 星**

行程结束后,预测乘客的体验是好是坏。由于历史订单中有些乘客会进行投诉,比如说拼车匹配欠佳、绕路。而有些用户则会给出好评。我们从大量历史数据学习出来哪些特征是导致乘客抱怨的原因,哪些特征会导致好评。综合分析大量乘客的打分和评语数据。

(4)系统可视化 星**

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