要求に応じた乗車マッチングのための満足するアプローチのコードとデータリポジトリ

オンライン配車プラットフォームは、多くの国において交通インフラの重要な部分に発展しています。配車プラットフォームの主なタスクは、リアルタイムで旅行リクエストをドライバーにマッチングさせることです。乗客とドライバーの両方が旅行を開始するために素早いピックアップを好むものの、すべての乗客に近くのドライバーを見つけることはしばしば難しいです。ドライバーがピックアップ地点から遠い場合、乗客はドライバーがピックアップ地点に向かっている間に旅行をキャンセルする可能性があります。プラットフォームが利益を上げるためには、旅行キャンセル率を低い水準に維持する必要があります。私たちは、各旅行リクエストにピックアップ時間ターゲットを設定し、すべてのピックアップ時間がターゲットを満たす共同確率を最大化する最適化問題を定式化する、データ駆動型で計算効率の良い乗車マッチングアプローチを提案します。個別にピックアップ時間ターゲットを調整することで、このアプローチは近くのドライバーにより多くの高価値な旅行リクエストを割り当てることができ、したがって低いキャンセル率を維持しつつ、プラットフォームの収益を向上させることができます。数値実験において、提案されたアプローチは実際に使用されるいくつかの乗車マッチングポリシーを上回っています。