Учёт математической вероятности при распределении заказов между такси важен, потому что позволяет оптимизировать процесс, учитывая различные факторы. 13 Например:

• Удалённость от места назначения. 1 Это позволяет избежать перепробегов автомобилей, которые увеличивают себестоимость заказа и время на его обслуживание. 1
• Тип автомобиля. 1 Если к заказанному автомобилю предъявляются дополнительные требования (наличие кондиционера, логотипа, детского сидения и др.), диспетчер тратит время на поиск подходящего варианта. 1
• Процент выполнения дневного плана. 1 Одни водители успевают его перевыполнить, а другие закрывают смену с недостачей. 1
• Вероятность того, что далее последует заказ. 3 Когда появляется новый пин (то есть пользователь только вводит данные о заказе в приложение), алгоритмы машинного обучения оценивают вероятность того, что далее последует заказ, и решают, учитывать ли его при буферном поиске водителей. 3

Таким образом, учёт математической вероятности помогает минимизировать суммарное время подачи автомобилей, максимизировав количество выполненных заказов. 3