論文の概要: Probability estimation and structured output prediction for learning
preferences in last mile delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10269v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 12:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 23:35:22.702587
- Title: Probability estimation and structured output prediction for learning
preferences in last mile delivery
- Title（参考訳）: 最終マイル配送における学習嗜好の確率推定と構造化出力予測
- Authors: Rocsildes Canoy, Victor Bucarey, Yves Molenbruch, Maxime Mulamba,
Jayanta Mandi, Tias Guns
- Abstract要約: 最終マイル配送の文脈でドライバーとプランナーの好みを学習する問題について検討する。
1つは、停止(またはゾーン)間の遷移確率を学習する確率推定法である。
ゾーン遷移確率推定は良好に動作し、構造化された出力予測学習によりさらなる結果が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.23854308665717
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the problem of learning the preferences of drivers and planners in
the context of last mile delivery. Given a data set containing historical
decisions and delivery locations, the goal is to capture the implicit
preferences of the decision-makers. We consider two ways to use the historical
data: one is through a probability estimation method that learns transition
probabilities between stops (or zones). This is a fast and accurate method,
recently studied in a VRP setting. Furthermore, we explore the use of machine
learning to infer how to best balance multiple objectives such as distance,
probability and penalties. Specifically, we cast the learning problem as a
structured output prediction problem, where training is done by repeatedly
calling the TSP solver. Another important aspect we consider is that for
last-mile delivery, every address is a potential client and hence the data is
very sparse. Hence, we propose a two-stage approach that first learns
preferences at the zone level in order to compute a zone routing; after which a
penalty-based TSP computes the stop routing. Results show that the zone
transition probability estimation performs well, and that the structured output
prediction learning can improve the results further. We hence showcase a
successful combination of both probability estimation and machine learning, all
the while using standard TSP solvers, both during learning and to compute the
final solution; this means the methodology is applicable to other, real-life,
TSP variants, or proprietary solvers.
- Abstract（参考訳）: 我々は,ラストマイル配送の文脈において,ドライバとプランナーの嗜好を学習する問題について検討する。
歴史的決定とデリバリの場所を含むデータセットを考えると、目標は意思決定者の暗黙の好みを捉えることだ。
1つは、停止(またはゾーン)間の遷移確率を学習する確率推定法である。
これは高速で正確な方法であり、最近vrp設定で研究された。
さらに,距離や確率,ペナルティといった複数の目的を最適にバランスさせる方法について,機械学習を用いて推測する。
具体的には,tspソルバを繰り返し呼び出すことで学習を行う構造化出力予測問題として学習問題をキャストする。
もうひとつの重要な側面は、ラストマイルデリバリでは、すべてのアドレスが潜在的なクライアントであり、従ってデータは極めてスパースであることです。
そこで我々は,まずゾーンレベルの選好を学習してゾーンルーティングを計算し,その後にペナルティベースのtspがストップルーティングを計算する2段階アプローチを提案する。
その結果,ゾーン遷移確率推定は良好に動作し,構造化された出力予測学習によりさらなる結果が得られた。
そこで我々は,確率推定と機械学習の両組み合わせを,学習中と最終解を計算する際に,標準のTSPソルバを用いて実現し,その方法論が他の実生活,TSP変種,あるいはプロプライエタリな解法に適用可能であることを示す。
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