論文の概要: Learning to Optimize Industry-Scale Dynamic Pickup and Delivery Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12899v1
- Date: Thu, 27 May 2021 01:16:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-28 16:25:22.667032
- Title: Learning to Optimize Industry-Scale Dynamic Pickup and Delivery Problems
- Title（参考訳）: 産業規模の動的ピックアップとデリバリー問題の最適化のための学習
- Authors: Xijun Li, Weilin Luo, Mingxuan Yuan, Jun Wang, Jiawen Lu, Jie Wang,
Jinhu Lu and Jia Zeng
- Abstract要約: 動的ピックアップ・デリバリー問題 (DPDP) は、配送注文が事前に分かっていない場合のコストを最小限に抑えるため、複数のサイト間で車両を動的にスケジューリングすることを目的としている。
産業規模のDPDPを解決するために,データ駆動型空間時間支援ダブルグラフネットワーク(ST-DDGN)を提案する。
本手法は,ST-DDGNデータから隣接車両のリレーショナル表現を周期的に学習し,補正することが可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.076557377480444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The Dynamic Pickup and Delivery Problem (DPDP) is aimed at dynamically
scheduling vehicles among multiple sites in order to minimize the cost when
delivery orders are not known a priori. Although DPDP plays an important role
in modern logistics and supply chain management, state-of-the-art DPDP
algorithms are still limited on their solution quality and efficiency. In
practice, they fail to provide a scalable solution as the numbers of vehicles
and sites become large. In this paper, we propose a data-driven approach,
Spatial-Temporal Aided Double Deep Graph Network (ST-DDGN), to solve
industry-scale DPDP. In our method, the delivery demands are first forecast
using spatial-temporal prediction method, which guides the neural network to
perceive spatial-temporal distribution of delivery demand when dispatching
vehicles. Besides, the relationships of individuals such as vehicles are
modelled by establishing a graph-based value function. ST-DDGN incorporates
attention-based graph embedding with Double DQN (DDQN). As such, it can make
the inference across vehicles more efficiently compared with traditional
methods. Our method is entirely data driven and thus adaptive, i.e., the
relational representation of adjacent vehicles can be learned and corrected by
ST-DDGN from data periodically. We have conducted extensive experiments over
real-world data to evaluate our solution. The results show that ST-DDGN reduces
11.27% number of the used vehicles and decreases 13.12% total transportation
cost on average over the strong baselines, including the heuristic algorithm
deployed in our UAT (User Acceptance Test) environment and a variety of vanilla
DRL methods. We are due to fully deploy our solution into our online logistics
system and it is estimated that millions of USD logistics cost can be saved per
year.
- Abstract（参考訳）: dynamic pickup and delivery problem (dpdp) は,事前注文が分かっていない場合にコストを最小化するために,複数のサイト間で車両を動的にスケジューリングすることを目的としている。
DPDPは現代のロジスティクスやサプライチェーン管理において重要な役割を担っているが、最先端のDPDPアルゴリズムは依然としてソリューションの品質と効率に制限されている。
実際には、車両やサイトの数が大きくなるにつれて、スケーラブルなソリューションを提供できない。
本稿では,産業規模のDPDPを解決するために,データ駆動型空間時間援用ダブルディープグラフネットワーク(ST-DDGN)を提案する。
本手法では,配車時の配送需要の時空間分布をニューラルネットワークが知覚する時空間予測法を用いて,まず配送需要の予測を行う。
さらに、グラフベースの値関数を確立することにより、車両のような個人の関係をモデル化する。
ST-DDGNはDouble DQN (DDQN) とアテンションベースのグラフ埋め込みを組み込んでいる。
そのため、従来の手法に比べて車両間の推論をより効率的に行うことができる。
提案手法は完全にデータ駆動であり,隣接車両のリレーショナル表現をst-ddgnによって周期的に学習・修正することができる。
ソリューションを評価するために,実世界データに関する広範な実験を行った。
その結果、ST-DDGNは使用車両の11.27%を削減し、UAT(User Acceptance Test)環境に展開されるヒューリスティックアルゴリズムや様々なバニラDRL手法を含む、強力なベースライン上での平均輸送コストを13.12%削減した。
ソリューションをオンラインロジスティクスシステムに完全にデプロイする予定で、年間数百万ドルのusdロジスティクスコストを節約できると見積もられています。
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