解密Uber 系統深層，乘客、司機配對演算法，即時動態市場供需最佳化計算供需如何平衡？
有關於Über.lyft.Grab這類所謂的共享經濟共乘經濟，尤其是Über 的他們的背後的一些演算法的機制，以及他們遇到的一些乘客與司機即時配對，當初我覺得大家（台灣的交通部）都多少想的太簡單，所以才有交通部的官員說：「我們也可以做」，然後最後當然是什麼也做不出來，其實派車系統最重要的問題，是你要怎麼把乘客跟司機配對，使那對使用者（乘客vs司機）來講感覺使用很方便，這很簡單嗎？感覺乘客就打開你的App然後你輸入你要去什麼地方？然後Uber App他在告訴你現在附近的Uber 司機幾分鐘會到？在此模型上就是配對最近的就好了，但實際上不然。
你看到第一組(A+B)的B乘客叫車服務的按鈕幾分鐘以後就會有一個A司機來把B接起來？但是在B乘客等待A司機的過程中，因爲隱藏在背後是還有新的人進入，當時若是有其他好幾組的C司機+D乘客又同時間進來，這些組別該如何處理？有沒有現在離你最近的司機可以載你？剛剛配對的那第一組是不是有產生對Über 系統配對最佳化的不良影響？
配對離最近的這一組就好了嗎？不久就會發現，其實如果說乘客進入系統叫車，如果永遠是使用「貪婪演算法」把最近的司機指派給他，其實這樣子是沒有辦法達到整個Uber 系統最佳。
一個可能對這個司機跟乘客配對模組：
第一組：12分鐘
A+B=4分鐘
C+D=8分鐘
第二組：11分鐘
A+D=6分鐘
C+D=5分鐘
重新配置之後，很明顯的第二組對整個Uber 系統最爲有利，這就是Uber 系統在考慮的條件，當然不會只有這麼簡單的模型，在實務上每一個半徑三公里內的變動供需，都得納入考慮，若再加上部分司機啟動精英、樂聚、尊榮「雙開」或「三開」，或是司機啟動「順風」，系統固定的「無縫接軌」，這些都是可變數，如何在眾多變數中決定演算法能產生Über 最高獲利模式，這就是Uber 勝出之處。
爲什麼Uber 的人資條件裏大量的使用經濟學者？這也是Uber 神秘莫測之處，劉伯烏有機會再說。
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