滴滴派单规则分析

滴滴派单规则分析滴滴派单规则1批量匹配(全局最优)派单策略主要的原则是:站在全局视角,尽量去满足尽可能多的出行需求,保证乘客的每一个叫车需求都可以更快更确定的被满足,并同时尽力去提升每一个司机的接单效率,让总的接驾距离和时间最短。这个算法几乎是所有类似派单系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做BatchingMatching,滴滴叫做“全局最优”或者“延迟集中分单”。2基于供需预测的分单(大数据预测)利用对未来的预测:如果我们预测出未来一个区域更有可能有更多的订单/司机,那么

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

滴滴派单规则

1 批量匹配(全局最优)

派单策略主要的原则是:站在全局视角,尽量去满足尽可能多的出行需求,保证乘客的每一个叫车需求都可以更快更确定的被满足,并同时尽力去提升每一个司机的接单效率,让总的接驾距离和时间最短。

这个算法几乎是所有类似派单系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,滴滴叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分单”。

2 基于供需预测的分单(大数据预测)

利用对未来的预测:如果我们预测出未来一个区域更有可能有更多的订单/司机,那么匹配的时候就让这个区域的司机/订单更多去等待匹配这同一个区域的订单/司机。

3 连环派单

将订单指派给 即将结束服务 的司机,条件为如果司机的终点与订单位置很相近。

司机在结束上一单服务后,会立刻进入新订单的接单过程中,有效地压缩了订单的应答时间、以及司机的接单距离。

4 安全派单

在一些深夜订单中,如果打车人是女性,订单系统会更多考虑安全因素。

根据司机、乘客订单的实际情况,从200多个角度计算司乘双方是否适合一起出行。

乘客角度包含:性别、出行习惯、订单时间、订单距离、起止位置等信息。

司机角度包括:性别、驾驶习惯、历史订单信息、投诉记录、驾驶车型、车龄、车载设备等相关信息。

5 其他规则

相同距离情况下,会派给合规、投诉少、评分更好的司机。

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