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算法基本原理
乘客发出订单后，订单将进入等待找车的状态，并按照如下流程
进行派单计算：
一、配对。首先将待找车订单和所有可派单司机进行配对，形成若干个”订单 - 司机“对。
二、过滤。按照一定的规则，过滤掉不符合要求的”订单 - 司机“对，过滤规则主要包括政策要求和司乘意愿两大类。政策要求规则举例：尾号限行司机不能与途径限行区域的订单配对。司乘意愿举例：设置了顺路目的地的司机不能与目的地是反向的订单配对。
三、算分。主要根据订单和司机距离及司机口碑值等因素，计算”订单 - 司机“对的分数，距离是影响分数的最大因素，距离越近，分数高。
四、匹配。将订单和司机进行一一匹配，得到最终匹配结果。特殊的，若某个区域乘客呼叫多而司机少，产生了乘客排队，为保证排队公平性，则按照乘客排队顺序依次进行派单。乘客排队场景下，可能存在排名靠后的乘客先走的情况，如司机设置了顺路，只有排名靠后的乘客与司机顺路。
1. 就近派单原则
就滴滴的派单策略而言，最大的原则是“就近派单”原则，从派单结果看，70%-80% 的订单都是派给距离最近的司机，若距离相同，则会派给口碑值分数更高的司机，以激励司机为乘客提供更好的出行服务。
2. 全部乘客效率最优原则
在就近派单的基础上，滴滴同时会考虑站在全局视角，去满足尽可能多的出行需求，提高车辆运营效率。举例说明：如图 1 所示，如果两位乘客同时叫车，完全按照“就近派单”的模式，会将 1 号乘客与 1 号司机进行匹配，但会导致 2 号乘客等待时间过长甚至超出最大派单距离不到车。
在此情况下，滴滴采取的算法是，把距离较远的 2 号车派给 1 号乘客，把 1 号车派给 2 号乘客。在这种算法下，虽然 1 号乘客等待时间有所增加，但 1 号乘客和 2 号乘客的整体等待时间是变短的，1 号司机和 2 号司机的整体的空驶时间也会变短。（如图 2 所示）
算法应用场景
分单算法的应用场景是在网约车产品（包括滴滴出行 app 和微信、支付宝等渠道的小程序、滴滴车主 app）中，乘客通过 app 或者小程序呼叫一个或多个品类的车型，平台通过分单现订单匹配结果，将合适接单的司机信息返回给乘客手机，并将乘客的订单信息发给司机的滴滴车主 app。算法目的意图平台派单的目标是，在考虑时间、距离等客观限制条件以及司机和乘客公平性感知的情况下，尽可能满足多乘客和司机的体验需求，实现乘客打车成功和平台司机接单收入的最优。
