2021年6月，THU-LEAD高畅的本科毕业设计“基于模型预测控制的网约车动态调度与派单算法研究”被评为北京市优秀本科生毕业论文和清华大学优秀论文。

文章摘要：

      近年来，网约车平台的出现和发展极大改变了人们的出行方式。供需匹配直接影响了用户的出行体验和网约车平台收益。本研究旨在提出一种在保证用户出行体验的同时，提高平台方总订单匹配量的动态调度与派单算法。订单匹配量取决于各地区的供给和需求数目，本研究通过根据目的地对订单进行筛选以及空驶调度影响可用运力的未来空间分布，达到提高订单匹配量的目的。

      本研究基于模型预测控制方法的框架，设计了双层“分配层-执行层”动态调度与派单算法。分配层将在线预测和在线优化相结合，根据对未来一段时间内各区域供给和需求的预测结果，制定订单匹配策略和空驶调度策略，作为控制信号传入执行层中，影响执行层中每一次供需匹配。本研究设计实验场景以及两组供需数据进行仿真实验，将匹配结果和现有算法结果进行对比。实验结果表明当供需存在时空不平衡性时，是否存在空驶调度的派单算法均对订单匹配量有较为明显的提升。并通过某网约车平台公司的真实供需数据进一步验证了算法的有效性。相比已有工作，本研究的创新之处在于提出考虑未来供需情况并具有较强可解释性的在线网约车调度与派单算法，并分析真实供需数据，在实际场景中验证了算法有效性。