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浅谈滴滴算法

假设我们知道了未来供需的完全真实的变化,仿真告诉我们,我们的系统有可能可以利用同样的运力完成1.2~1.5倍的需求量,这也是算法的同学持续为之努力的方向。...这个算法几乎是所有类似系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,我们内部也叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分”。...很遗憾,以上所述的延迟集中分的策略只能解决部分的问题,仍不是一个完全的方案。其最大的问题,在于用户对系统的 响应时间 容忍度有限,很多情况下短短的几秒钟即会使用户对平台丧失信心,从而取消订单。...除了不断去优化之前说到的问题,整个系统还面临着大量其他的挑战,包括如何利用快车优享等多个品类的运力进行跨层的最优分配,如何同时对用户&司机&平台短期长期等多个目标进行优化,如何同时优化预约&实时订单...当然当前的策略还有很多不够完善和完备的地方,本身也是一个相当复杂的问题和系统,一方面借此机会让大家对有更好的理解和认识,另一方面,也更欢迎大家对我们提出更多的宝贵意见,帮助我们进一步成长。

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    浅谈滴滴算法

    假设我们知道了未来供需的完全真实的变化,仿真告诉我们,我们的系统有可能可以利用同样的运力完成1.2~1.5倍的需求量,这也是算法的同学持续为之努力的方向。...这个算法几乎是所有类似系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,我们内部也叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分”。...很遗憾,以上所述的延迟集中分的策略只能解决部分的问题,仍不是一个完全的方案。其最大的问题,在于用户对系统的 响应时间 容忍度有限,很多情况下短短的几秒钟即会使用户对平台丧失信心,从而取消订单。...除了不断去优化之前说到的问题,整个系统还面临着大量其他的挑战,包括如何利用快车优享等多个品类的运力进行跨层的最优分配,如何同时对用户&司机&平台短期长期等多个目标进行优化,如何同时优化预约&实时订单...当然当前的策略还有很多不够完善和完备的地方,本身也是一个相当复杂的问题和系统,一方面借此机会让大家对有更好的理解和认识,另一方面,也更欢迎大家对我们提出更多的宝贵意见,帮助我们进一步成长。

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    浅谈滴滴算法

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    滴滴规则分析

    滴滴规则 1 批量匹配(全局最优) 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”。...2 基于供需预测的分(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 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 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。

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    浅谈滴滴算法

    假设我们知道了未来供需的完全真实的变化,仿真告诉我们,我们的系统有可能可以利用同样的运力完成1.2~1.5倍的需求量,这也是算法的同学持续为之努力的方向。...这个算法几乎是所有类似系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,我们内部也叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分”。...很遗憾,以上所述的延迟集中分的策略只能解决部分的问题,仍不是一个完全的方案。其最大的问题,在于用户对系统的 响应时间 容忍度有限,很多情况下短短的几秒钟即会使用户对平台丧失信心,从而取消订单。...除了不断去优化之前说到的问题,整个系统还面临着大量其他的挑战,包括如何利用快车优享等多个品类的运力进行跨层的最优分配,如何同时对用户&司机&平台短期长期等多个目标进行优化,如何同时优化预约&实时订单...当然当前的策略还有很多不够完善和完备的地方,本身也是一个相当复杂的问题和系统,一方面借此机会让大家对有更好的理解和认识,另一方面,也更欢迎大家对我们提出更多的宝贵意见,帮助我们进一步成长。

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    假设我们知道了未来供需的完全真实的变化,仿真告诉我们,我们的系统有可能可以利用同样的运力完成1.2~1.5倍的需求量,这也是算法的同学持续为之努力的方向。...这个算法几乎是所有类似系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,我们内部也叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分”。...很遗憾,以上所述的延迟集中分的策略只能解决部分的问题,仍不是一个完全的方案。其最大的问题,在于用户对系统的 响应时间 容忍度有限,很多情况下短短的几秒钟即会使用户对平台丧失信心,从而取消订单。...除了不断去优化之前说到的问题,整个系统还面临着大量其他的挑战,包括如何利用快车优享等多个品类的运力进行跨层的最优分配,如何同时对用户&司机&平台短期长期等多个目标进行优化,如何同时优化预约&实时订单...当然当前的策略还有很多不够完善和完备的地方,本身也是一个相当复杂的问题和系统,一方面借此机会让大家对有更好的理解和认识,另一方面,也更欢迎大家对我们提出更多的宝贵意见,帮助我们进一步成长。

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    基于Servlet的表用户管理系统

    1前言 此设计是一个用户管理系统。我只设计了用户注册和登录和对用户的增删查改等功能。用户的增删查改只能有管理员来进行操作,用户只能查看自己的信息和注销自己的账号。管理员不能注销自己的账号。...2系统各层及组件描述2.1 项目目录图2.2 系统各层及组件描述2.2.1 Dao层(存放用户与数据库交互的接口和类)组件: IUserDao(用户接口,提供用户信息的登录,注册,注销,更新密码等功能)...需要借助一个Servlet类) searchServlet(用来执行查询请求的Servlet类) rootAddServlet(用来处理管理员添加用户请求的Servlet类,因为请求不一样,管理员添加用户的...2.2.8 MyException 层设置我的异常类,处理我想要显示的异常,不过在该工程中只在idea上提示2.2.9 css层 组件: login.css:设置系统登录页面的CSS样式 aAndth...) Web 目录下message.jsp      (提示管理员不能随便注销的页面)rootregister.jsp (管理员添加用户的页面)rootShow.jsp     (管理员登录成功后显示信息的页面

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    PHP 例模式

    数学与逻辑学中,singleton定义为“有且仅有一个元素的集合” 在它的核心结构中只包含一个被称为例的特殊类。...通过例模式可以保证系统中一个类只有一个实例,节省数据库开销 例模式是设计模式中最简单的形式之一。这一模式的目的是使得类的一个对象成为系统中的唯一实例。...因此需要用一种只允许生成对象类的唯一实例的机制,“阻止”所有想要生成对象的访问 /** * singleton Pattern 例设计模式 3私1公 */ class DB {...self::$_instance = new DB(); } return self::$_instance; } } //调用例类 DB::getInstance...php /** * singleton Pattern 例设计模式 3私1公 */ class DB { private static $_instance;//保存类实例的私有静态成员变量

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    浅谈滴滴算法

    假设我们知道了未来供需的完全真实的变化,仿真告诉我们,我们的系统有可能可以利用同样的运力完成1.2~1.5倍的需求量,这也是算法的同学持续为之努力的方向。...这个算法几乎是所有类似系统为了解决这个问题的最基础模型,在Uber叫做Batching Matching,我们内部也叫做“全局最优” 或者 “延迟集中分”。...很遗憾,以上所述的延迟集中分的策略只能解决部分的问题,仍不是一个完全的方案。其最大的问题,在于用户对系统的 响应时间 容忍度有限,很多情况下短短的几秒钟即会使用户对平台丧失信心,从而取消订单。...除了不断去优化之前说到的问题,整个系统还面临着大量其他的挑战,包括如何利用快车优享等多个品类的运力进行跨层的最优分配,如何同时对用户&司机&平台短期长期等多个目标进行优化,如何同时优化预约&实时订单...当然当前的策略还有很多不够完善和完备的地方,本身也是一个相当复杂的问题和系统,一方面借此机会让大家对有更好的理解和认识,另一方面,也更欢迎大家对我们提出更多的宝贵意见,帮助我们进一步成长。

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