Fleet Sizing for the Flash Delivery Problem from Multiple Depots a Case Study in Amsterdam

要約

このホワイトペーパーでは、顧客のリクエストに数分以内に応える必要がある時間制限のある配送サービスであるフラッシュ配送のコンテキストにおけるフリートサイジングの新しいアプローチを紹介します。
当社のアプローチは、個々の配送リクエストを効果的にグループに結合し、単一の車両または自律型ロボットで実行できる最適化された運用計画を生成します。
グループは、フラッシュ配信の問題に対して修正されたルーティング アプローチを使用して形成されます。
グループを運用計画に結合することは、整数線形問題を解くことによって行われます。
私たちのアプローチの有効性を評価するために、固定車両ルート、非プール配送、およびリクエストのプールを奨励する戦略という 3 つの代替方法と比較します。
この結果は、私たちが提案したアプローチの価値を実証し、フリートを最適化し、運用効率を向上させる能力を示しています。
私たちの実験分析は、オランダの小売業者から提供された現実世界のデータセットに基づいており、これにより、フラッシュ配送業務の設計に関する貴重な洞察を得ることができ、最大許容遅延の影響や商品を受け取る店舗の数を分析することができます。
そして採用されたコスト関数。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel approach for fleet sizing in the context of flash delivery, a time-sensitive delivery service that requires the fulfilment of customer requests in minutes. Our approach effectively combines individual delivery requests into groups and generates optimized operational plans that can be executed by a single vehicle or autonomous robot. The groups are formed using a modified routing approach for the flash delivery problem. Combining the groups into operational plans is done by solving an integer linear problem. To evaluate the effectiveness of our approach, we compare it against three alternative methods: fixed vehicle routing, non-pooled deliveries and a strategy encouraging the pooling of requests. The results demonstrate the value of our proposed approach, showcasing its ability to optimize the fleet and improve operational efficiency. Our experimental analysis is based on a real-world dataset provided by a Dutch retailer, allowing us to gain valuable insights into the design of flash delivery operations and to analyze the effect of the maximum allowed delay, the number of stores to pick up goods from and the employed cost functions.

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