On-Time Delivery in Crowdshipping Systems: An Agent-Based Approach Using Streaming Data

要約

小包配送では、小包ハブから顧客までの「ラストワンマイル」にコストがかかり、特に到着後数時間以内に完了する必要がある時間に敏感な配送タスクの場合はコストがかかります。
最近、クラウドシッピングは従来の配信モードに代わる新たな手段として注目を集めています。
クラウドシッピングでは、民間人 (「群衆」) が日常生活の中で短い寄り道をして、少額のインセンティブと引き換えに小包の配達に貢献します。
ただし、群衆は非常に動的であり、自律的で利己的な個人で構成されているため、望ましい群衆の行動を達成することは困難です。
時間制限のある配送にクラウドシッピングを活用することは、依然として未解決の課題です。
この論文では、群衆に対して時間どおりに荷物を配達するためのエージェントベースのアプローチを紹介します。
当社のシステムは、配送業者のスマートフォンのセンサーデータに対してデータストリーム処理を実行し、配送遅延を予測します。
遅延が予測されるたびに、システムは現在の配達業者から近くのより有望な配達業者に荷物を転送するための契約を締結しようとします。
私たちの実験では、正確な遅延予測と目的を持ったタスク転送によって、私たちのアプローチがなければ発生するであろう多くの遅延を防止できることが示されています。

要約(オリジナル)

In parcel delivery, the ‘last mile’ from the parcel hub to the customer is costly, especially for time-sensitive delivery tasks that have to be completed within hours after arrival. Recently, crowdshipping has attracted increased attention as a new alternative to traditional delivery modes. In crowdshipping, private citizens (‘the crowd’) perform short detours in their daily lives to contribute to parcel delivery in exchange for small incentives. However, achieving desirable crowd behavior is challenging as the crowd is highly dynamic and consists of autonomous, self-interested individuals. Leveraging crowdshipping for time-sensitive deliveries remains an open challenge. In this paper, we present an agent-based approach to on-time parcel delivery with crowds. Our system performs data stream processing on the couriers’ smartphone sensor data to predict delivery delays. Whenever a delay is predicted, the system attempts to forge an agreement for transferring the parcel from the current deliverer to a more promising courier nearby. Our experiments show that through accurate delay predictions and purposeful task transfers many delays can be prevented that would occur without our approach.

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