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论文标题：（基于群智物流的城市包裹派送：最小化群智工作者的努力）

期刊：

作者：Sijing CHENG, Chao CHEN, Shenle PAN, Hongyu HUANG, Wei ZHANG, Yuming FENG

发表时间：24 Dec 2021

DOI：

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导读

当前大多数群智物流商的目标是最小化物流系统成本和最大化派送容量，但群智工作者的努力几乎被忽视。在基于“顺风车”的包裹派送过程中，司机通常需要长途绕行。本研究考虑了群智工作者的努力，并提出了一种集成离线轨迹数据挖掘和在线路由和调度优化的方法，为包裹和出租车司机寻找最佳派送路线。具体来说，提出了一个两阶段框架来进行派送路径规划和派送调度。在第一阶段，离线挖掘历史轨迹数据以构建包裹运输网络。在第二阶段，将派送路径规划和包裹 -出租车匹配建模为整数线性规划问题，并使用 Gurobi 优化器对其进行求解。之后通过一个巧妙设计的调度策略来让出租车以最优的派送路径来派送包裹。本文使用真实数据集进行了实验，结果表明，该方法能够以较高的成功率和较少的出租车司机的额外努力完成城市包裹派送。研究结果为群智物流实践提供了理论和实践意义。

文章精要

摘要

Most current crowdsourced logistics aim to minimize systems cost and maximize delivery capacity, but the efforts of crowdsourcers such as drivers are almost ignored. In the delivery process, drivers usually need to take long-distance detours in hitchhiking rides based package deliveries. In this paper, we propose an approach that integrates offline trajectory data mining and online route-and-schedule optimization in the hitchhiking ride scenario to find optimal delivery routes for packages and drivers. Specifically, we propose a two-phase framework for the delivery route planning and scheduling. In the first phase, the historical trajectory data are mined offline to build the package transport network. In the second phase, we model the delivery route planning and package-taxi matching as an integer linear programming problem and solve it with the Gurobi optimizer. After that, taxis are scheduled to deliver packages with optimal delivery paths via a newly designed scheduling strategy. We evaluate our approach with the real-world datasets; the results show that our proposed approach can complete citywide package deliveries with a high success rate and low extra efforts of taxi drivers.

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