交易市場智能化實踐：網約車司機調度-滴滴出行

QCon全球軟件開發(fā)大會交易市場智能化實踐 網約車司機調度提綱提綱提綱提綱InfoInfo-交易市場智能化的背景與目標-網約車司機調度解決方案?總結與展望

-交易市場智能化的背景與目標-網約車司機調度解決方案Info?總結與展望InfoInfoQInfoQInfoQInfoQ?交易市場本質為?交易市場本質為連接與撮合什么是交易市場（marketplace）?-核心要素：?提供產品或服務的人（供給方）-希望購買產品或服務的人（需求方）?匹配撮合方:交易市場設計?典型交易市場：電商、網約車/外賣等交易市場的核心價值—個好的交易市場滿足以下要素-提升效率:使得買家和賣家更容易找到對方,從而提升交易的稠密度HELLOmynameis-HELLOmynameis-新用戶價值:通過交易模式創(chuàng)新提供新的用戶價值，提升市場總規(guī)模交易市場智能化的核心方向建立基礎交易模式

提升匹配效率決定商業(yè)變現(xiàn)模式

建立收益管理體系

建立用戶增長體系

長期體驗與短期激勵提供安全與信任

保障匹配有效進行Info網約車交易市場智能化的挑戰(zhàn)Con InfoQ提綱提綱提綱提綱InfoInfo-交易市場智能化的背景與目標-網約車司機調度解決方案?總結與展望InfoQInfoQInfoQInfoQ問題定義：什么是司機調度訂單分配-dispatching司機調度-repositioning?歸騷出的訂單和可接單?讓議空閑司機前往易接單地點?訂單和司機的匹配?（訂單多的）區(qū)域和司機的匹配InfoQInfoQ司機調度問題的幾大元素QCon評估在網絡效應下如何做到有效評估組織業(yè)務環(huán)境下的多職能協(xié)作組織業(yè)務多目標優(yōu)化：優(yōu)化平臺匹配效率or優(yōu)化司機聽單體驗技術機器學習與運籌優(yōu)化如何有機結合司機調度 業(yè)務背景接近一半的車主每天至少6次陷入〃這個地方怎么沒單〃的情緒中大約5成（53.39%）的車主都覺得10分鐘以上聽不到單,就算是這個地方沒單,而接近5成的（49.31%）車主覺得自己一天里至少有6次這種情況；最常岀現(xiàn)這種情況是12-15點間，其次是9-12點。早高峰（6-9點）和晚高峰（18-21點）單量較充足,較少有車主認為該時間段無單,而夜間（21-24點）供給有所下降，無單的狀況也不太常見。司機覺得多久聽不到單表示該地區(qū)無單53.39%司機對無單時間段的感知55.72%49.84彌21.74%17.22%7.66%3-5分鐘 5-8分鐘 8-10分鐘10分鐘以上司機覺得一天里有多少次10分鐘以上無單的情況13.12%32.97%25.83%\15.23^5.55%QCon全球軟件開發(fā)大會olDalnrrQfon司機調度業(yè)務背景業(yè)務技術評估運力差司機：單呢？乘客：車呢？平臺存在供需分布錯配-潮汐-司機缺失全局信息門頭溝I京哈高查詢12-1809：00~12-1812：00京承高速I匕京鳳凰嶺I然風屋公園O［匕京首割園際機場組織UqQCon全球軟件開發(fā)大會aLVrInfoQInfoQ司機調度 業(yè)務目標司機視角提升司機接單體驗?提升司機接單效率、收入?降低聽不到單的差體驗發(fā)生

平臺視角平衡供需，緩解司乘錯配?最大化平臺匹配效率?保證全局乘客應答體驗典型的多目標優(yōu)化問題司機調度 J支術選型司機視角提升司機接單體驗平臺視角平衡供需，緩解司乘錯配?提升司機接單效率、收入?關心司機作為用戶的體驗?多定義為推薦問題?最大化平臺匹配效率?將單個司機看做運力單元?多定義為運籌問題工業(yè)級應用、實時產生決策技術問題:如何將機器學習和運籌優(yōu)化結合?nInfoQ全球軟件開發(fā):大會

司機調度 算法框架WhenRecommenderSystemsMeetFleetManagement:Practical

StudyinOnlineDriverRepositioningSystem(WWW2020)(a)retrievecandidatedestinations(b)filteroutsomebasedon(c)computescore(d)computecapacityfailureprobability(e)multi-drivercollaboration

byprogramming(f)onerepositioningtaskfor

onedriverInfoQInfoQInfoQInfoQ司機調度 召回層調度任務：V司機、調度終點、失效時間、獎勵〉?司機召-空閑時間超過一定閾值的司機?調度終點召.地理鄰接格子.司機歷史軌跡挖掘?全局熱點區(qū)域?體驗控制.調度失敗率預估模型?召回層去除高失敗率的調度終點?調度失敗補償_無單補貼召回層的第一任務:保障司機體驗司機調度 打分層計算平臺邊際收益及運力容量邊際收益定義:每增加單位運力可多完成多少訂單分段線性擬合函數(shù)：訂單完成率w.r.t.供需比.O邊際收益運力容量on全球軟件開發(fā)大會864???ooO專Uosuodso±0.0ApproximationSamples2 3Ratioof#driverand#order打分層的第一任務:提升平臺效率司機調度 規(guī)劃層多司機協(xié)作最/」'費用最大流算法業(yè)務

技術

評估

組織〈g,t〉〈1,-U(rep)〉dcandidate

drivercandidate

destinationsink

nodeInfo司機調度——評估方法司機視角提升司機接單體驗平臺視角平衡供需，緩解司乘錯配?關注司機個體瞞體指標?體驗指標不存在網絡細?可使用司機分流方式實驗評估?司機收入+~2%.司機聽不到單進線數(shù)-r8%?NPS27%

?關注平臺匹配效率指標?存在網絡效應?需要使用時間片輪轉方式實驗評估?平臺規(guī)模+1.3%?用戶打車成交率+1.2pp全球軟件開發(fā)大InfoC

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