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Les 5 meilleurs scénarios de distribution de courses en temps réel pour maximiser l’efficacité de votre application de VTC

Les 5 meilleurs scénarios de distribution de courses en temps réel pour maximiser l’efficacité de votre application de VTC

Imaginez pouvoir réduire le temps d'attente de vos passagers, maximiser la rentabilité de vos chauffeurs, et offrir une expérience de VTC sans accroc, tout cela grâce à des scénarios de distribution de courses optimisés en temps réel. Dans le monde ultra-compétitif des applications de VTC, chaque seconde compte, et chaque décision algorithmique peut faire la différence entre une course réussie et une opportunité manquée. Découvrez les 5 meilleurs scénarios de distribution de courses immédiates qui transformeront la gestion de vos courses en un véritable atout stratégique.

 

1. Assignation au Conducteur le Plus Proche

  • Scénario : Attribuer une course au conducteur le plus proche du point de prise en charge pour réduire le temps d'attente du passager.
  • Algorithme : Utilise un algorithme de recherche géospatiale, tel que k-nearest neighbors (k-NN), pour identifier en temps réel le conducteur le plus proche. Ce système analyse les distances entre conducteurs et passagers via une API de cartographie (comme Google Maps) et attribue la course à celui qui peut arriver le plus rapidement.

2. Priorité à la Disponibilité du Conducteur

  • Scénario : Prioriser les conducteurs qui n'ont pas eu de course depuis le plus longtemps, augmentant ainsi leur satisfaction et engagement.
  • Algorithme : Implémente une file d'attente avec une approche first-come-first-serve pondérée par la durée de disponibilité. Les conducteurs sont classés selon le temps passé sans course, et le système attribue les courses à ceux en tête de liste, assurant une répartition plus équitable.

3. Optimisation de la Rentabilité par Course

  • Scénario : Attribuer des courses en fonction de la rentabilité potentielle, maximisant ainsi les gains pour les conducteurs.
  • Algorithme : Utilise un algorithme d’optimisation comme le greedy algorithm ou l'algorithme du sac à dos (knapsack problem) pour évaluer chaque course selon sa rentabilité (distance, tarif, potentiel de pourboire). L'algorithme choisit les courses offrant le meilleur rendement pour le conducteur, augmentant ainsi leur motivation.

4. Minimisation des Temps d’Attente des Passagers

  • Scénario : Réduire les temps d’attente des passagers dans une zone spécifique, améliorant leur satisfaction et fidélité.
  • Algorithme : Un algorithme d’optimisation linéaire ou de programmation dynamique évalue la position de tous les conducteurs et passagers en attente. Il calcule la meilleure façon de minimiser les temps d’attente totaux dans une zone donnée, optimisant ainsi l'efficacité du service.

5. Routage Intégré pour Courses Multiples

  • Scénario : Attribuer plusieurs passagers partageant des destinations similaires à un même conducteur, optimisant les trajets et réduisant le nombre de véhicules sur la route.
  • Algorithme : Utilise des algorithmes de routage avancés, comme le problème du voyageur de commerce (travelling salesman problem), pour planifier des itinéraires partagés. L’algorithme prend en compte les points de prise en charge et de dépose, ainsi que les préférences des passagers, pour créer des itinéraires optimisés qui économisent temps et ressources.
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