25届未来精英-路径规划

AI在出行路径规划中的探索与应用

滴滴的路线引擎每天需要处理超过亿级的路线规划请求，我们致力于为平台用户提供安全，快捷的路线规划服务。

路径规划是指在给定起终点的情况下，规划出一条或多条路线。传统的路径规划是一个经典的图论问题，图中的权值相对单一静态，使用Dijkstra等算法即可求出代价最小的路线，但在实际的导航场景中，路网中的权值是动态变化的，需要考虑路况变化、交通管制、拥堵事件等信息对权值进行动态调整，同时还需考虑用户的熟悉常走路线以及不同偏好，如用户对距离、时间、红绿灯、高速附加费、道路等级等维度上偏好，很难只用一套权值就能满足用户的需求。

在实际业务中，我们会基于专家经验以及AI算法去构建基础权值，然后基于图论的算法生成多条候选路线再经过粗排、精排、重排，选出排名靠前路线供用户选择。得益于滴滴海量的出行数据，我们可以利用深度学习技术去挖掘和学习司乘对路线的偏好，持续打磨我们的路线引擎，优化路线体验，其中关键算法和设计问题包括：

• 开发和完善模型训练Pipeline，包含数据处理、分析、挖掘，以及离线模型训练与评估流程。
• 应用先进的机器学习和深度学习技术，优化现有排序模型的效果。
• 应用深度学习、强化学习技术实现端到端的路线生成及排序。
• 基于海量真实的出行数据，探索创新技术，发表相关论文。