GSM-14 NovaFour

Tên dự án: AI Agent tối ưu phân bổ và huy động xe giờ cao điểm

AI Agent dự báo nguy cơ thiếu xe theo vùng và đề xuất kế hoạch điều chuyển có kiểm soát của con người dưới sự ảnh hưởng của mưa trong giờ cao điểm

Mô tả

AI Agent hỗ trợ người vận hành điều phối xe theo khu vực (zone) tại đô thị, giải quyết bài toán mất cân đối cung–cầu theo thời gian thực. Hệ thống dự báo nhu cầu 15-30 phút tới, phát hiện điểm nóng thiếu xe (hotspot), và đề xuất kế hoạch điều chuyển xe tối ưu, kèm mô phỏng trước–sau để người vận hành xem xét, chỉnh sửa, phê duyệt hoặc từ chối trước khi thực thi.

Mô tả chi tiết

1. Bài toán

Trong vận hành đội xe theo khu vực, cung và cầu luôn lệch nhau theo thời gian và không gian: có khu vực dư xe trong khi khu vực khác đang thiếu nghiêm trọng, đặc biệt vào giờ cao điểm hoặc khi trời mưa. Người vận hành hiện phải tự quan sát và ra quyết định điều xe theo kinh nghiệm, không có công cụ dự báo trước hoặc mô phỏng tác động trước khi hành động dẫn đến quyết định chậm, thiếu cơ sở, và khó giải trình.

Kiểm chứng trên dữ liệu thực tế (30 khu vực, dựng từ vị trí, dân cư, mật độ tòa nhà và lịch sử mưa thật của Hà Nội): nếu không có bất kỳ can thiệp nào, tỷ lệ thời điểm xảy ra thiếu xe cục bộ (hotspot) lên tới ~51%, và gần như 100% vào các khung giờ cao điểm kết hợp trời mưa — cho thấy đây là vấn đề xảy ra thường xuyên, không phải tình huống hiếm gặp.

2. Giải pháp kỹ thuật

Hệ thống vận hành theo luồng end-to-end, gồm 3 model nối tiếp và 1 tầng kích hoạt tài xế:

• Model 1 — Dự báo: dự báo nhu cầu và nguồn cung tại mỗi khu vực cho 15 và 30 phút tới, dựa trên lịch sử gần nhất, yếu tố thời gian (giờ cao điểm, ngày lễ) và thời tiết (mưa hiện tại + dự báo mưa ngắn hạn).
• Model 2 — Phát hiện hotspot: xác định khu vực nào sắp thiếu xe nghiêm trọng dựa trên kết quả dự báo, theo ngưỡng kết hợp cả mức cung tối thiểu tuyệt đối và tỷ lệ thiếu hụt tương đối.
• Model 3 — Tối ưu điều phối: đề xuất kế hoạch chuyển xe giữa các khu vực (thuật toán greedy theo mức độ ưu tiên), tuân thủ ràng buộc ngân sách, khoảng cách tối đa, và mức cung tối thiểu phải giữ lại ở khu vực nguồn.
• Simulator trước–sau: mô phỏng tác động của kế hoạch trước khi thực thi, cho người vận hành thấy rõ chênh lệch trước/sau khi ra quyết định.
• Activation Engine: chọn tài xế ứng viên phù hợp, tính mức thưởng khuyến khích di chuyển, gửi đề nghị qua ứng dụng tài xế (nhận/từ chối).
• Giao diện vận hành (HITL): người vận hành có thể chỉnh sửa, phê duyệt hoặc từ chối kế hoạch trước khi thực thi — mọi quyết định đều được lưu lại lịch sử.