論文の概要: Multi-Agent Learning of Efficient Fulfilment and Routing Strategies in
E-Commerce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16171v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 10:32:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:05:50.022051
- Title: Multi-Agent Learning of Efficient Fulfilment and Routing Strategies in
E-Commerce
- Title（参考訳）: 電子商取引における効率的ファーム化とルーティング戦略のマルチエージェント学習
- Authors: Omkar Shelke and Pranavi Pathakota and Anandsingh Chauhan and Harshad
Khadilkar and Hardik Meisheri and Balaraman Ravindran
- Abstract要約: 電子商取引における製品配送コストを最小化するための統合的アルゴリズムフレームワークを提案する。
電子商取引における大きな課題の1つは、複数の顧客からの時間的に多様な注文が大量にあることだ。
本稿では,グラフニューラルネットワークと強化学習を組み合わせたノード選択と車両エージェントの学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.421159751635667
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an integrated algorithmic framework for minimising
product delivery costs in e-commerce (known as the cost-to-serve or C2S). One
of the major challenges in e-commerce is the large volume of spatio-temporally
diverse orders from multiple customers, each of which has to be fulfilled from
one of several warehouses using a fleet of vehicles. This results in two levels
of decision-making: (i) selection of a fulfillment node for each order
(including the option of deferral to a future time), and then (ii) routing of
vehicles (each of which can carry multiple orders originating from the same
warehouse). We propose an approach that combines graph neural networks and
reinforcement learning to train the node selection and vehicle routing agents.
We include real-world constraints such as warehouse inventory capacity, vehicle
characteristics such as travel times, service times, carrying capacity, and
customer constraints including time windows for delivery. The complexity of
this problem arises from the fact that outcomes (rewards) are driven both by
the fulfillment node mapping as well as the routing algorithms, and are
spatio-temporally distributed. Our experiments show that this algorithmic
pipeline outperforms pure heuristic policies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,eコマースにおける製品提供コストを最小化するための統合的アルゴリズムフレームワークを提案する。
電子商取引における大きな課題の1つは、複数の顧客からの大量の時空間的な注文であり、それぞれが車両群を使用して複数の倉庫の1つから満たされなければならない。
これは2段階の意思決定をもたらす。
(i)各順序(将来の時刻に延期するオプションを含む。)の充足ノードの選択
二 車両の経路(いずれも同一倉庫から発する複数の注文を運べるもの)
本稿では,グラフニューラルネットワークと強化学習を組み合わせたノード選択と車両ルーティングエージェントの訓練手法を提案する。
倉庫の在庫容量、旅行時間、サービス時間、輸送能力、配送の時間窓を含む顧客の制約など、現実的な制約が含まれています。
この問題の複雑さは、結果(逆)がフルフィルメントノードマッピングとルーティングアルゴリズムの両方によって駆動され、時空間分布が時空間分布であるという事実から生じる。
実験の結果,このパイプラインは純粋ヒューリスティックな政策よりも優れていた。
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