論文の概要: A Short-Term Predict-Then-Cluster Framework for Meal Delivery Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08466v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 15:59:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:53:35.287290
• Title: A Short-Term Predict-Then-Cluster Framework for Meal Delivery Services
• Title（参考訳）: 食事デリバリーサービスのための短期予測クラスタフレームワーク
• Authors: Jingyi Cheng, Shadi Sharif Azadeh,
• Abstract要約: 本研究では,オンデマンド給食サービスのための短期予測クラスタフレームワークを提案する。 制約付きK平均クラスタリング(CKMC)と反復制約付き階層クラスタリング(CCHC-ICE)を導入する。 ヨーロッパと台湾のケーススタディの評価は,提案手法が従来の時系列手法よりも精度と計算効率の両面で優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Micro-delivery services offer promising solutions for on-demand city logistics, but their success relies on efficient real-time delivery operations and fleet management. On-demand meal delivery platforms seek to optimize real-time operations based on anticipatory insights into citywide demand distributions. To address these needs, this study proposes a short-term predict-then-cluster framework for on-demand meal delivery services. The framework utilizes ensemble-learning methods for point and distributional forecasting with multivariate features, including lagged-dependent inputs to capture demand dynamics. We introduce Constrained K-Means Clustering (CKMC) and Contiguity Constrained Hierarchical Clustering with Iterative Constraint Enforcement (CCHC-ICE) to generate dynamic clusters based on predicted demand and geographical proximity, tailored to user-defined operational constraints. Evaluations of European and Taiwanese case studies demonstrate that the proposed methods outperform traditional time series approaches in both accuracy and computational efficiency. Clustering results demonstrate that the incorporation of distributional predictions effectively addresses demand uncertainties, improving the quality of operational insights. Additionally, a simulation study demonstrates the practical value of short-term demand predictions for proactive strategies, such as idle fleet rebalancing, significantly enhancing delivery efficiency. By addressing demand uncertainties and operational constraints, our predict-then-cluster framework provides actionable insights for optimizing real-time operations. The approach is adaptable to other on-demand platform-based city logistics and passenger mobility services, promoting sustainable and efficient urban operations.
• Abstract（参考訳）: マイクロデリバリーサービスはオンデマンドの都市ロジスティクスに有望なソリューションを提供するが、その成功は効率的なリアルタイム配送と艦隊管理に依存している。 オンデマンドのフードデリバリープラットフォームは、都市全体の需要分布に対する予測的な洞察に基づいて、リアルタイムなオペレーションを最適化しようとしている。 これらのニーズに対処するために、オンデマンドの食事デリバリーサービスのための短期予測クラスタフレームワークを提案する。 このフレームワークは,多変量特徴を持つ点数および分布予測のためのアンサンブル学習手法を利用して,需要動態を捉える。 本稿では,制約付きK-平均クラスタリング(CKMC)と制約付き階層クラスタリング(CCHC-ICE)を導入し,ユーザ定義の運用制約に合わせて,予測要求と地理的近接に基づいて動的クラスタを生成する。 ヨーロッパと台湾のケーススタディの評価は,提案手法が従来の時系列手法よりも精度と計算効率の両面で優れていることを示している。 クラスタリングの結果, 需要不確実性に効果的に対処し, 運用上の洞察の質を向上させることが示唆された。 さらに、アイドルフリート再バランスや配送効率の大幅な向上など、積極的な戦略に対する短期需要予測の実践的価値を示すシミュレーション研究を行った。 需要の不確実性と運用上の制約に対処することにより、予測クラスタフレームワークはリアルタイム操作を最適化するための実用的な洞察を提供する。 このアプローチは、他のオンデマンドプラットフォームベースの都市ロジスティクスおよび乗客移動サービスに適応し、持続的で効率的な都市運営を促進する。

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