論文の概要: Learning Dynamic Selection and Pricing of Out-of-Home Deliveries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13983v3
- Date: Wed, 30 Oct 2024 13:56:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:24:39.571015
- Title: Learning Dynamic Selection and Pricing of Out-of-Home Deliveries
- Title（参考訳）: 宅配便の動的選択と価格の学習
- Authors: Fabian Akkerman, Peter Dieter, Martijn Mes,
- Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワークへの入力として、新しい時空間状態符号化を用いたアルゴリズムパイプラインであるOOH(DSPO)の動的選択と価格設定を提案する。
実世界のデータによって導かれた我々の広範な数値研究により、DSPOはOOH位置のない状況と比較して19.9%のコストを節約できることが明らかとなった。
我々は、OOHデリバリーのダイナミクスと価格戦略に影響された顧客の行動の間の複雑な相互作用に関する総合的な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
- License:
- Abstract: Home delivery failures, traffic congestion, and relatively large handling times have a negative impact on the profitability of last-mile logistics. A potential solution is the delivery to parcel lockers or parcel shops, denoted by out-of-home (OOH) delivery. In the academic literature, models for OOH delivery were so far limited to static settings, contrasting with the sequential nature of the problem. We model the sequential decision-making problem of which OOH location to offer against what incentive for each incoming customer, taking into account future customer arrivals and choices. We propose Dynamic Selection and Pricing of OOH (DSPO), an algorithmic pipeline that uses a novel spatial-temporal state encoding as input to a convolutional neural network. We demonstrate the performance of our method by benchmarking it against two state-of-the-art approaches. Our extensive numerical study, guided by real-world data, reveals that DSPO can save 19.9%pt in costs compared to a situation without OOH locations, 7%pt compared to a static selection and pricing policy, and 3.8%pt compared to a state-of-the-art demand management benchmark. We provide comprehensive insights into the complex interplay between OOH delivery dynamics and customer behavior influenced by pricing strategies. The implications of our findings suggest practitioners to adopt dynamic selection and pricing policies.
- Abstract（参考訳）: 宅配の失敗、交通渋滞、そして比較的大きな処理時間は、ラストマイル・ロジスティクスの収益性に悪影響を及ぼす。
潜在的な解決策は、宅配(OOH)と呼ばれるパーセルロッカーやパーセルショップへの配送である。
学術文献では、OOHデリバリーのモデルは、この問題のシーケンシャルな性質とは対照的に、これまで静的な設定に限られていた。
我々は、今後の顧客の到着や選択を考慮して、到着する顧客に対するインセンティブに対して、OOHロケーションが提供すべきシーケンシャルな意思決定問題をモデル化する。
本稿では、畳み込みニューラルネットワークへの入力として、新しい時空間状態符号化を用いたアルゴリズムパイプラインであるOOH(DSPO)の動的選択と価格設定を提案する。
本稿では,2つの最先端手法に対してベンチマークを行い,本手法の性能を実証する。
実世界のデータによって導かれた大規模な数値研究により、DSPOはOOHロケーションのない状況と比較して19.9%のコスト削減が可能であり、静的な選択と価格政策と比較して7%、最先端の需要管理ベンチマークに比べて3.8%のコスト削減が可能であることが判明した。
我々は、OOHデリバリーのダイナミクスと価格戦略に影響された顧客の行動の間の複雑な相互作用に関する総合的な洞察を提供する。
本研究の意義は,動的選択と価格設定を実践者が採用することを示唆している。
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