Heatmap Design for Probabilistic Driver Repositioning in Crowdsourced Delivery
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes the use of heatmaps as a control lever to manage the probabilistic repositioning of independent drivers in crowdsourced delivery platforms. The platform aims to maximize order fulfillment by dynamically matching drivers and orders and selecting heatmaps that trigger the probabilistic flow of unmatched drivers to balance driver supply and delivery requests across the service region. We develop a Markov decision process (MDP) model to sequentially select matching and heatmap decisions in which the repositioning behavior of drivers is captured by a multinomial logit discrete choice model. Because of the curse of dimensionality and the endogenous uncertainty of driver repositioning, the MDP model is solved using a rolling-horizon stochastic lookahead policy. This policy decomposes matching and heatmap decisions into two optimization problems: a two-stage stochastic programming upper bounding problem for matching decisions and a mixed-integer programming problem for heatmap decisions. We also propose a simple policy for efficiently solving large-scale problems. An extensive computational study on instances derived from the Chicago ride-hailing data set is conducted. Computational experiments demonstrate the value of heatmaps in improving order fulfillment beyond the level achieved by matching alone (up to 25%) and identify conditions that affect the benefit of using heatmaps to guide driver repositioning. Funding: The authors gratefully acknowledge the support of the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada through Discovery Grants [Grants RGPIN-2024-04881, RGPIN-2020-04498, and RGPIN-2019-06207] awarded to the first, second, and third authors, respectively. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/trsc.2022.0418 .
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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».