Automating Food Drop: The Power of Two Choices for Dynamic and Fair Food Allocation

要約

食料廃棄と食料不安は、密接に関連する 2 つの差し迫った世界的問題です。
世界中の食料救助団体が、この 2 つの問題に対処することを目的としたプログラムを実施しています。
この論文では、廃棄されたトラック一杯分の食品を埋め立て地からフードバンクに転送するプログラムである \emph{Food Drop} を主導するインディアナ州の非営利団体と提携しています。
現在、トラックに積まれたフードバンクへのマッチングの決定は、パートナー組織の従業員によって行われています。
これは非常に時間のかかる作業であることに加えて、おそらく人によるマッチングの決定から予想されることですが、配分が偏っていることがよくあります。寄付先候補者のごく一部が寄付金の大部分を受け取ります。
このパートナーシップにおける私たちの目標は、Food Drop を完全に自動化することです。
その際、食品を受け取るフードバンクの公平性の確保とトラック運転手の効率の最適化のバランスをとる、リアルタイムの意思決定を行うためのマッチングアルゴリズムが必要です。
このペーパーでは、パートナー組織のために構築および展開したプラットフォームでのアルゴリズムの選択を決定づけた理論的保証と実験について説明します。
私たちの研究は、負荷分散やボールをビンに入れるゲームに関する文献にも貢献しており、それらは独立した関心を引く可能性があります。
具体的には、$m$ 重み付けされたボールを $n$ 重み付けされたビンに割り当てることを研究します。各ボールには、不均一にサンプリングされたランダムなビンの選択肢が 2 つあり、任意のビンの最大荷重に関して高い確率で保持される上限を証明します。
。

要約(オリジナル)

Food waste and food insecurity are two closely related pressing global issues. Food rescue organizations worldwide run programs aimed at addressing the two problems. In this paper, we partner with a non-profit organization in the state of Indiana that leads \emph{Food Drop}, a program that is designed to redirect rejected truckloads of food away from landfills and into food banks. The truckload to food bank matching decisions are currently made by an employee of our partner organization. In addition to this being a very time-consuming task, as perhaps expected from human-based matching decisions, the allocations are often skewed: a small percentage of the possible recipients receives the majority of donations. Our goal in this partnership is to completely automate Food Drop. In doing so, we need a matching algorithm for making real-time decisions that strikes a balance between ensuring fairness for the food banks that receive the food and optimizing efficiency for the truck drivers. In this paper, we describe the theoretical guarantees and experiments that dictated our choice of algorithm in the platform we built and deployed for our partner organization. Our work also makes contributions to the literature on load balancing and balls-into-bins games, that might be of independent interest. Specifically, we study the allocation of $m$ weighted balls into $n$ weighted bins, where each ball has two non-uniformly sampled random bin choices, and prove upper bounds, that hold with high probability, on the maximum load of any bin.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google