The Delivery Time Performance Study of a Novel Collaborative Delivery System Integrating Drones and Ground Public Transit for Urban Last‐Mile Delivery
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid expansion of e‐commerce, effectively managing last‐mile delivery while satisfying consumer demands for timeliness and convenience has become increasingly imperative. Traditional delivery systems, which predominantly depend on human labor and freight vehicles, encounter significant challenges, including traffic congestion, escalating labor expenses, and environmental degradation. The advancements in drone technology present a promising solution for the logistics domain. This study proposes a novel collaborative delivery system that integrates drones with ground public transit, and aims to assess the delivery time performance of this system. Within this system, drones are responsible for direct parcel delivery to customers, while ground public transportation vehicles handle the transportation of drones and parcels between designated stops. The study develops a delivery strategy and establishes an operational framework to attain the delivery time for each customer. Subsequently, this study assesses the delivery time performance of this delivery system by introducing relevant metrics. Numerical experiments conducted across three distinct scenarios validate the proposed methodology, demonstrating the system’s potential in urban last‐mile delivery. The findings indicate that the collaborative delivery system exhibits good performance, especially in multi‐parcel delivery mode compared to single‐parcel delivery mode. Moreover, sensitivity analyses are performed to explore the effects of departure intervals and dwell time and obtain valuable insights on system operations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».