动态路网中的食物分批匹配
在食品配送行业中，重要的是尽量减少配送时间，以实现最大的客户满意度。这个问题包括几个子问题：我们需要找到最佳的车辆分配策略，创建在同一车辆中批量处理多个订单的规则，考虑动态车辆位置，并找到可以足够快速地计算出的算法。
最近在arxiv.org上发表的一篇论文表明，最小化问题是NP难的并且是不可近似的。建议使用一种称为FOODMATCH的算法。它使用解决方案来解决二部图中最小权重完美匹配的已知问题。与基线策略相比，FOODMATCH算法可以将交货时间缩短30%，并导致每公里的订单交付量更高。将发布第一个真实的大规模食品配送数据，以供进一步的学术研究和研究之用。
给定一连串的食品订单和可用的送货车辆，应如何将订单分配给车辆，以使送货时间最短?必须做出几个决定：(1)将订单分配给车辆;(2)将订单分组以应对有限的车辆可用性;(3)适应送货车辆的动态位置。我们表明最小化问题不仅是NP难的，而且在多项式时间内也是不可近似的。为了缓解此计算瓶颈，我们开发了一种称为FoodMatch的算法，该算法将车辆分配问题映射到二部图上最小权重完美匹配的问题。为了进一步降低二部图的二次构造成本，我们部署了“最佳优先”搜索以仅计算极有可能包含最小匹配项的子图。通过将批处理减少到图形聚类问题并通过角距离预测车辆的动态位置，可以进一步提高解决方案的质量。对来自大城市的食品配送数据进行的大量实验表明，在许多指标上，FoodMatch明显优于基准策略，同时足以处理实际工作量。
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