VeLP: Vehicle Loading Plan Learning from Human Behavior in Nationwide Logistics System
Notice bibliographique
Résumé
For a nationwide logistics transportation system, it is critical to make the vehicle loading plans (i.e., given many packages, deciding vehicle types and numbers) at each sorting and distribution center. This task is currently completed by dispatchers at each center in many logistics companies and consumes a lot of workloads for dispatchers. Existing works formulate such an issue as a cargo loading problem and solve it by combinatorial optimization methods. However, it cannot work in some real-world nationwide applications due to the lack of accurate cargo volume information and effective model design under complicated impact factors as well as temporal correlation. In this paper, we explore a new opportunity to utilize large-scale route and human behavior data (i.e., dispatchers' decision process on planning vehicles) to generate vehicle loading plans (i.e., plans). Specifically, we collect a five-month nationwide operational dataset from JD Logistics in China and comprehensively analyze human behaviors. Based on the data-driven analytics insights, we design a Vehicle Loading Plan learning model, named VeLP, which consists of a pattern mining module and a deep temporal cross neural network, to learn the human behaviors on regular and irregular routes, respectively. Extensive experiments demonstrate the superiority of VeLP, which achieves performance improvement by 35.8% and 50% for trunk and branch routes compared with baselines, respectively. Besides, we deployed VeLP in JDL and applied it in about 400 routes, reducing the time by approximately 20% in creating plans. It saves significant human workload and improves operational efficiency for the logistics company.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».