ALIGN-HOLD：滴滴大规模网约车实时保留控制经验对齐
原文标题：ALIGN-HOLD: Experience Alignment for Real-Time Hold Control in Large-Scale Ride-Hailing Matching at DiDi
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论文提出ALIGN-HOLD，从订单轨迹、司机轨迹和局部匹配图中构建偏好对，训练经验奖励模型，用于学习网约车实时保留策略。在滴滴平台28天随机A/B实验中，日均约10万乘客请求，行程完成率和司机收入显著提升，乘客取消率显著下降。系统已全面上线服务滴滴巴西市场。
深读 · 结论先行AI 生成展开看要点与影响 ↓
滴滴ALIGN-HOLD用经验奖励模型学实时保留策略，28天A/B中完成率与司机收入显著提升
- •实时保留控制通过选择性推迟司机-订单对，等待更好匹配机会；现有生产系统EXHOLD依赖人工组合完成、取消、等待、司机付出等奖励
- •难点：市场偏好异质，观测到的司乘行为稀疏、有噪声，且受动态供需影响，手工设计奖励越来越难
- •ALIGN-HOLD从订单轨迹、司机轨迹和同期局部匹配图构建互补偏好对，用平衡多视图采样与模型自适应难偏好采样训练经验奖励模型
- •部署：滴滴平台28天随机A/B，日均约10万乘客请求，行程完成率和司机收入显著提升、乘客取消率显著下降，已上线巴西市场
为什么重要：这是少见的、带随机A/B和全量上线的大规模派单策略论文，对做实时匹配与激励设计的平台团队参考价值高。
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