Parametric design of time-sensitive routing with recipient-dependent contributions
Notice bibliographique
Résumé
Last-mile delivery complexities intensify for perishable goods, which must maintain quality, mainly when transported on non-refrigerated vehicles. If recipients are unavailable, delivery failure may prolong the delivery of perishable goods, thus jeopardizing their integrity. This study proposes recipient-dependent last-mile delivery solutions for perishable goods with time-sensitive delivery routes where the recipients contribute to the process. We explore applications of Autonomous Vehicles (AVs) in recipient-dependent deliveries of perishable goods and compare traditional truck delivery with a proposed AV pickup policy and other multi-echelon routing policies. We propose a parametric design of the policies, characterizing each policy by a set of variables inspired by the network design literature. In this study, routes are regarded as length-constrained, which is essential for the time-sensitive delivery of perishable goods. We compare the optimal cost of policies in length-bounding (time-sensitive) with capacity-bounding routes. A detailed dominance space analysis highlights the optimal policy under various cost structures and shows that the status quo for truck delivery is dominated as the number of deliveries increases. Increasing hand-off costs also lead to the dominance of AV and hybrid policies over traditional truck delivery. We validate the proposed managerial insights through a case study of a Walmart location delivery service in Toronto, proving the applicability of the models. This research contributes to the strategic integration of AVs in last-mile delivery of perishable goods.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».