論文の概要: Neural Approximate Dynamic Programming for the Ultra-fast Order Dispatching Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12975v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 20:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:10:15.473535
• Title: Neural Approximate Dynamic Programming for the Ultra-fast Order Dispatching Problem
• Title（参考訳）: 超高速順序ディスパッチ問題に対するニューラルネットワーク近似動的計画法
• Authors: Arash Dehghan and Mucahit Cevik and Merve Bodur
• Abstract要約: 我々は,集中倉庫における宅配業者への注文のマッチングと送達を含む超高速オーダーディスパッチ問題(ODP)に焦点を当てる。 我々は、より現実的な操作表現を提供し、納品効率を向上させるために、注文ポリシーや明示的なクーリエ割り当てなどの超高速ODPに重要な拡張を導入する。 我々は,ODPに適した4つの異なる現実的データセットを用いて提案手法を検証し,NeurADPの性能を筋電図およびDRLベースラインと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.519321208145928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Same-Day Delivery (SDD) services aim to maximize the fulfillment of online orders while minimizing delivery delays but are beset by operational uncertainties such as those in order volumes and courier planning. Our work aims to enhance the operational efficiency of SDD by focusing on the ultra-fast Order Dispatching Problem (ODP), which involves matching and dispatching orders to couriers within a centralized warehouse setting, and completing the delivery within a strict timeline (e.g., within minutes). We introduce important extensions to ultra-fast ODP such as order batching and explicit courier assignments to provide a more realistic representation of dispatching operations and improve delivery efficiency. As a solution method, we primarily focus on NeurADP, a methodology that combines Approximate Dynamic Programming (ADP) and Deep Reinforcement Learning (DRL), and our work constitutes the first application of NeurADP outside of the ride-pool matching problem. NeurADP is particularly suitable for ultra-fast ODP as it addresses complex one-to-many matching and routing intricacies through a neural network-based VFA that captures high-dimensional problem dynamics without requiring manual feature engineering as in generic ADP methods. We test our proposed approach using four distinct realistic datasets tailored for ODP and compare the performance of NeurADP against myopic and DRL baselines by also making use of non-trivial bounds to assess the quality of the policies. Our numerical results indicate that the inclusion of order batching and courier queues enhances the efficiency of delivery operations and that NeurADP significantly outperforms other methods. Detailed sensitivity analysis with important parameters confirms the robustness of NeurADP under different scenarios, including variations in courier numbers, spatial setup, vehicle capacity, and permitted delay time.
• Abstract（参考訳）: 同日配達(SDD)サービスは、配送遅延を最小限にしつつ、オンライン注文の履行を最大化することを目的としている。 本研究の目的は,集中型倉庫環境下での宅配業者への注文のマッチングとディスパッチを行い,厳格なスケジュール(例えば数分以内)で配送を完了する超高速注文派遣問題(ODP)に焦点を当て,SDDの運用効率を向上させることである。 オーダバッチや明示的なクーリエ割り当てといった超高速 odp への重要な拡張を導入し,ディスパッチ操作をよりリアルに表現し,デリバリ効率を向上させる。 解法として、我々は主にADP(Approximate Dynamic Programming)とDRL(Deep Reinforcement Learning)を組み合わせた方法論であるNeurADPに焦点をあてる。 NeurADPは、ニューラルネットワークベースのVFAを通して複雑な一対多のマッチングとルーティングの複雑さに対処するため、特に超高速なODPに適している。 我々は,ODPに適した4つの異なる現実的データセットを用いて提案手法を検証し,NeurADPの性能を筋電図やDRLベースラインと比較した。 以上の結果から,注文バッチ処理やクーリエキューの導入により,配送作業の効率が向上し,NeurADPが他の手法よりも優れていたことが示唆された。 重要なパラメータを用いた詳細な感度解析により、クーリエ数、空間設定、車両容量、許容遅延時間などの異なるシナリオ下でのNeurADPの堅牢性を確認する。

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