[論文レビュー] Fighting the E-commerce Giants: Efficient Routing and Effective Consolidation for Local Delivery Platforms

Albert H. Schrotenboer, Michiel A.J. uit het Broek+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 28, 2021

Urban and Freight Transport Logistics参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、動的ローカル配達プラットフォームにおける注文の統合と配達の緊急性のバランスをとるために、列生成を用いた2パラメータのコスト関数近似（CFA）を提案する。ベンチマークと比較して、顧客満足度を著しく向上させ、遅延配達と走行時間を削減するが、システムのさまざまな状態においても安定性を保つ。

ABSTRACT

Local delivery platforms are collaborative undertakings where local stores offer instant-delivery to local customers ordering their products online. Offering such delivery services both cost-efficiently and reliably is one of the main challenges for local delivery platforms, as they face a complex, dynamic, stochastic dynamic pickup-and-delivery problem. Orders need to be consolidated to increase the efficiency of the delivery operations and thereby enable a high service guarantee towards the customer and stores. But, waiting for consolidation opportunities may jeopardize delivery service reliability in the future, and thus requires anticipating future demand. This paper introduces a generic approach to balance the consolidation potential and delivery urgency of orders. Specifically, it presents a newly developed parameterized Cost-Function Approximation (CFA) approach that modifies a set-packing formulation with two parameters. This CFA approach not only anticipates future demand but also utilizes column generation to search the large decision space related to pickup-and-delivery problems fast. Inspired by a motivating application in the city of Groningen, the Netherlands, numerical experiments show that our CFA approach strongly increases perceived customer satisfaction while lowering the total travel time of the vehicles compared to various benchmark policies. Furthermore, our CFA also reduces the percentage of late deliveries, and their lateness, to a minimum. Finally, our approach may assist managers in practice to manage the non-trivial balance between consolidation opportunity and delivery urgency.

研究の動機と目的

• 注文の統合と配達の緊急性のバランスをとらなければならない動的で確率的なピックアップ・デリバリー問題に対処すること。
• 不確実性とソフトデッドラインを伴う状況下でも、リアルタイムのルーティング意思決定が可能で、スケーラブルかつ計算的に効率的な手法を開発すること。
• 配達時間とソフトデッドラインを一般関数としてモデル化することで、期待される顧客満足度を最大化すること。
• オンラインシミュレーションが高コストであるのを避けるために、オフライン学習と解釈可能なパラメータを用いて実用的導入を可能にすること。
• 注文量、車両数、ペナルティ関数の変動に対して、その性能が安定していることを示すこと。

提案手法

• 2つのパラメータを用いて、集合パッキング定式化を変更することで、統合の可能性と配達の緊急性のトレードオフを制御するパラメータ化されたコスト関数近似（CFA）を採用する。
• 顧客の不満度を、配達時刻とソフトデッドラインとの相関に基づいて一般ペナルティ関数でモデル化する。
• リアルタイムで膨大なピックアップ・デリバリー経路の意思決定空間を効率的に探索するために、列生成を用いる。
• 履歴データを用いたオフライン学習により、リアルタイムでのシナリオ評価なしに高速なオンライン意思決定を可能にする。
• 将来の需要を予測し、戦略的に注文を統合する動的プログラミングフレームワークに本アプローチを統合する。
• さまざまな需要条件と目的関数条件下で期待ペナルティコストを最小化するように、CFAパラメータを数値実験によりチューニングする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的ルーティングシステムは、効率性のための注文統合と、ソフトデッドラインを満たすための緊急配達のトレードオフをどのようにバランスさせるか？
• RQ2 固定コストと可変コストの異なるペナルティ関数（遅延コスト）が、最適なCFAパラメータ設定とシステムパフォーマンスに与える影響は何か？
• RQ3 提案されたCFAアプローチは、顧客満足度、遅延配達、総走行時間の観点から、ベンチマーク政策と比較してどのように異なるか？
• RQ4 CFAアプローチは、車両数や注文量が異なるさまざまなシステム規模に対しても、安定的に適用可能か？
• RQ5 2つのCFAパラメータの関係は何か？また、異なる目的関数下で、非線形的に性能に与える影響はどのようなものか？

主な発見

• CFAアプローチは、最良のベンチマーク政策（DSP）と比較して、遅延配達の割合を最大40%削減した。LIML-4シナリオでは、デッドライン超過の割合も25%減少した。
• 遅延配達の平均遅延時間は、DSPと比較して最大50%短縮された。LIML-4ケースでは、CFAは平均8分の遅延を記録したのに対し、DSPは18分であった。
• 総走行時間は、DSPと比較して最大10.4%短縮された。LIML-4シナリオでは、CFAは918分、DSPは1084分であった。
• CFAアプローチは、ペナルティコストを最小化することで顧客満足度を向上させ、特に遅延に対する固定コストが高いペナルティ関数下では、緊急性の優先が図られた。
• 最適なCFAパラメータには非線形な関係が見られ、手動によるチューニングは効果がなく、本手法の自動パラメータ化が不可欠であることが示された。
• 本アプローチは、注文サイズ、車両数、ペナルティ関数の変動に対しても安定しており、優れた一般化能力を示した。