CN109583634A - 一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明为基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，基于我们提出的基于空间众包(SC)的系统，提供让外卖包裹搭乘现有的出租车的机会，加快配送进程，提高用户体验。首先基于已有算法处理乘客乘坐查询，然后使用改进的基于区域重要性水平排序的算法将适当的食物递送请求插入到已有路径中。最后，我们提出了一个基于现代投资组合理论的排序模块来推荐配送路径，从而在配送成本和及时服务之间达到平衡。基于三个真实世界数据集的评价表明，我们所提出的算法能够为参与的司机提供至少17％的利润上升。
Description
技术领域
本发明涉及众包外卖配送交付网络以及对车辆轨迹的分析处理领域，尤其涉及基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法。
背景技术
近年来，随着智能移动设备的迅速普及和无线通信技术的进步，越来越多的人关注在线服务，如网上购物，在线外卖食品等。特别是，外包订购和交付(TOD)从方便和高效的角度来看已成为一项新兴服务。与传统的食品配送系统不同，TOD服务系统与不同餐厅的员工分别向用户提供外卖食品，共享在平台上注册的专业配送人员的第三方资源，以降低运营成本。然而，当前的在线订购平台仍然存在许多限制。首先，TOD服务主要由自行车或电动车完成，其限制了其产生的运输成本，由于速度慢，可能导致有限的交付范围。即使在某些平台上通过汽车提供外卖食品，现有的交付策略只考虑短期利益的最大化，而不管可能导致长期激增的不合理的交付路径成本。其次，大多数食品订单集中在午餐时间和晚餐时间，因此由于员工人数有限，很难保证准时交货。如果平台招募更多员工，他们中的大多数将处于闲置状态，因为一天中的大部分时间都有很少的外卖订单。第三，理想情况下，每个订单应该在准备好的时间立即拿到并按目标到达时间交付，这个目标必须与有限的快递员的现实相协调，特别是在当天的高峰时段。因此，并不总是可以在订购时立即提取订单并立即交付，这可能导致订单服务质量下降和违反规定交货时间的风险。
发明内容
本发明提出了一种基于空间众包的滚动时域重复匹配系统，以便让现有出租车搭载乘客的同时搭乘包裹，并采用基于现代投资组合理论的方法，平衡短期效率和长期服务质量。
本发明的技术方案为：
一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，包括以下步骤：
S1：全局分配：使用现有的大数据路径规划算法为每辆出租车分配合理乘客；
S2：本地调度：根据餐馆和用户的分布，将合适的外卖配送请求纳入部分时间表；
S3：路径排序：基于现代投资组合理论，自动检测和评估外卖配送路径的可靠性。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，所述S1中采用滚动时域匹配的方式，为每一个时间段内所提交的乘客请求和外卖配送请求分配合适的车辆。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，S2中所述合适的外卖配送请求为基于区域重要性水平排序的改进插入方法。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，所述基于区域重要性水平排序具体包括：
S21：计算每个网格内的餐馆，用户和过往车辆的数量，以描绘网格的重要性级别impi；
S22：基于系数ci和每个网格中的车辆通过的次数，使用如下公式计算中心网格的辐射能力rad_c，
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，在完成所有任务后，出租车将停在更有影响力的网格中。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，每次成功插入完成后，检查总的行程时间成本，并以较短的行程时间保存更好的路径和插入位置。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，所述S3还包括以下步骤：
S31：对所请求的交货订单检测每个交货路径的潜在到货时间风险；
S32：通过考虑交付成本和用户对及时服务的关注度来推荐路径；
S33：自动检测和评估路径的可靠性。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，所述S31具体包括：
S311：首先计算各个分配方案的行车时间和出租车在各个停车点的偏移时间并进行排序；
S312：计算每一种可行的分配方案下的预期收益和预期风险
其中偏移时间风险αp是具有偏移时间风险rp的点p的权重。
进一步地，一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，所述S32具体包括：
S321：计算分配方案的权重：S322：得到投资组合中各个分配方案的排序，并以权重递减的顺序向系统推荐分配方案。
本发明的有益效果为：本发明为基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，基于我们提出的基于空间众包(SC)的系统CrowDNet(Crowd Delivery Network)，提供让外卖包裹搭乘现有的出租车的机会，加快配送进程，提高用户体验。首先基于已有算法处理乘客乘坐查询，然后使用改进的基于区域重要性水平排序的算法将适当的食物递送请求插入到已有路径中。最后，我们提出了一个基于现代投资组合理论的排序模块来推荐配送路径，从而在配送成本和及时服务之间达到平衡。基于三个真实世界数据集的评价表明，我们所提出的算法能够为参与的司机提供至少17％的利润上升。
附图说明
图1为本发明实例中基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法流程图；
图2为出租车参与和不参与外卖配送的两个方案对比图；
图3为配送区域辐射能力图；
图4为偏移时间风险坐标轴图。
具体实施方式
下面结合附图来进一步描述本发明的技术方案：
如附图1所示：一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：全局分配：使用现有的大数据路径规划算法为每辆出租车分配合理乘客；考虑到送餐操作的高度动态性和紧迫性，我们提出在CrowDNet中使用基于滚动水平匹配的方法。我们将带有时间戳的历史轨迹数据投影到地图上，以基于现有算法生成道路网络，为每一个时间段内所提交的乘客请求和外卖配送请求分配合适的车辆。
S2：局部调度：根据餐馆和用户的分布，将合适的外卖配送请求纳入部分时间表；所述合适的外卖配送请求为基于区域重要性水平排序的改进插入方法。具体包括：
S21：计算每个网格内的餐馆，用户和过往车辆的数量，以描绘网格的重要性级别impi；一个网格中的餐馆和用户越多，该网格就越重要，并且可以生成更多的请求。在高峰时段有更多过往车辆的电网具有更强的能力来提供新的食品交付请求，这意味着它更符合插入要求。在这里，我们使用具有九个网格的块来测量中心网格的辐射能力；
S22：基于系数ci和每个网格中的车辆通过的次数，使用如下公式计算中心网格的辐射能力rad_c，
其中，每个网格的系数与高斯分布有关。二维高斯函数如下所示。
为了将高斯滤波器模板作为平滑块，可以对高斯函数进行离散化，并将得到的函数值用作模板系数。在我们的问题中，我们需要生成一个3×3高斯滤波器模板，并将模板的中心(0,0)作为坐标的原点。然后，我们按照每个网格的辐射能力的降序对食物输送请求进行分类。因此，当系统分配出租车以提供食物递送请求时，优先考虑重要且强烈的请求。
在完成所有任务后，出租车将停在更有影响力的网格中。每次成功插入完成后，检查总的行程时间成本，并以较短的行程时间保存更好的路径和插入位置。
S3：路径排序：基于现代投资组合理论，自动检测和评估外卖配送路径的可靠性。
基于上面的算法，我们可以得到几个全局路径。为了实现更多利润和良好服务评估的共同目标，我们为用户排列路径并推荐满意的路径。为了实现总的最短旅行时间和降低用户体验风险之间的平衡，我们提出了一个基于现代投资组合理论的路径推荐选择方法。现代投资组合理论首先在金融领域提出，主要关注金融市场的投资问题。现代投资组合理论侧重于规避风险的投资者如何构建投资组合，以根据给定的市场风险水平优化或最大化预期收益，其中风险是高回报的固有部分。在我们的问题中，我们希望选择n个方案的全局交付路径规划，以最小化降低用户体验和最大化利润的风险，并且现代投资组合理论可用于解决这个双重目标优化问题。投资组合φ可表示如下：
其中，wi是分配方案si的权重，他表示系统需要分配多少的注意力在出租车司机的这一分配方案上。因此，权重可以作为一个衡量方案和给方案推荐排名的一个参数。在学习权重wi之前，先定义投资组合的利润：
其中，Δi是根据行车时间对配送方案进行的排名。同时，我们将投资组合的预期风险定义如下：
其中，是根据偏移时间风险对配送方案进行的排名。Jij是方案i和方案j之间的偏移时间风险相关性，从偏移时间风险的定义可以看出，它与出租车到达目标点的偏移时间有关。
S31：对所请求的交货订单检测每个交货路径的潜在到货时间风险；
S311：首先计算各个分配方案的行车时间和出租车在各个停车点的偏移时间并进行排序；
在我们的问题中，我们定义了这个风险。首先我们建立了到达时间的坐标轴。目标到达时间是坐标的原点。根据偏移时间的长短，将其划分为三个等级：最佳、可接受和不满意到达期。例如，如果我们要送食物并且要求它在下午5点到达目的地，那么在4点45到下午5点15之间到达将是令人满意的。此外，不早于下午4:30，不迟于下午5:30仍然可以接受。我们将不同的权重分配给这些到达周期，然后来计算方案的偏移时间风险：
其中，αp是具有偏移时间风险rp的点p的权重。
S312：计算每一种可行的分配方案下的预期收益和预期风险
S32：通过考虑交付成本和用户对及时服务的关注度来推荐路径；具体包括：
S321：计算分配方案的权重：
S322：得到投资组合中各个分配方案的排序，并以权重递减的顺序向系统推荐分配方案。
通过两个方案的节点数来估计两个方案之间的风险相关性。基于这一概念，JACARD系数被用来定义两个分配方案的风险相关性：
其中，Ni和Nj是方案i和j的节点数，而Nij是两个方案都通过的节点数。
在计算每个点的风险之后，我们可以按其风险分数的升序排列路径以供推荐。此外，如果一些路径具有相同的风险分数，它们将根据平均请求提交时间进一步排序。
在该模块中，目标是学习一组权重w，用于最大化预期收益和最小化投资组合φ的抵消时间风险：
其中FR指投资组合的未来收益，b是系统所定义的系统风险系数。系数b越大，对偏移时间风险的约束越强。
在上面的算法中，分配方案的权重是通过调整过程确定的，而此类优化问题可以通过基于有效边界的方法来解决。具体来说，我们可以得到最优加权权值的计算公式：
其中，
x＝1Tω-11
y＝1Tω-1E
z＝ETω-1E
S33：自动检测和评估路径的可靠性。
本发明的有益效果为：本发明为基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，基于我们提出的基于空间众包(SC)的系统CrowDNet(Crowd Delivery Network)，提供让外卖包裹搭乘现有的出租车的机会，加快配送进程，提高用户体验。首先基于已有算法处理乘客乘坐查询，然后使用改进的基于区域重要性水平排序的算法将适当的食物递送请求插入到已有路径中。最后，我们提出了一个基于现代投资组合理论的排序模块来推荐配送路径，从而在配送成本和及时服务之间达到平衡。基于三个真实世界数据集的评价表明，我们所提出的算法能够为参与的司机提供至少17％的利润以上。
Claims (9)
1.一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径优化选择方法，包括全局分配，局部调度，路径排序。包括以下步骤：
S1：全局分配：使用现有的大数据路径规划算法为每辆出租车分配合理乘客；
S2：局部调度：根据餐馆和用户的分布，将适当的外卖配送请求纳入部分时间表，并采用基于重要性水平排序的改进插入方法将适当的外卖请求插入请求列表中；
S3：路径排序：首先对所请求的交货订单检测每个交货路径的潜在到货时间风险。之后基于现代投资组合理论开发了一种灵活的优化方法，通过考虑交付成本和用户对及时服务的关注度来推荐路径，从而允许自动检测和评估路径的可靠性。
2.一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：所述S1中采用滚动时域匹配的方式，为每一个时间段内所提交的乘客请求和外卖配送请求分配合适的车辆。
3.根据权利要求1所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：S2中所述合适的外卖配送请求为基于区域重要性水平排序的改进插入方法。
4.根据权利要求3所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：所述基于区域重要性水平排序具体包括：
S21：计算每个网格内的餐馆，用户和过往车辆的数量，以描绘网格的重要性级别impi；
S22：基于系数ci和每个网格中的车辆通过的次数，使用如下公式计算中心网格的辐射能力rad_c：
。
5.根据权利要求4所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：在完成所有任务后，出租车将停在更有影响力的网格中。
6.根据权利要求3-5任一所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：每次成功插入完成后，检查总的行程时间成本，并以较短的行程时间保存更好的路径和插入位置。
7.根据权利要求1所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：所述S3还包括以下步骤：
S31：对所请求的交货订单检测每个交货路径的潜在到货时间风险；
S32：通过考虑交付成本和用户对及时服务的关注度来推荐路径；
S33：自动检测和评估路径的可靠性。
8.根据权利要求5所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：所述S31具体包括：
S311：首先计算各个分配方案的行车时间和出租车在各个停车点的偏移时间并进行排序；
S312：计算每一种可行的分配方案下的预期收益和预期风险其中wi是分配方案i的权重，Δi是分配方案i按照收益排序后的排名，是分配方案i按照风险排序后的排名，Jij是方案i和方案j之间的偏移时间风险相关性。其中偏移时间风险为αp是具有偏移时间风险rp的点p的权重。
9.根据权利要求5所述的一种基于现代投资组合理论的外卖配送路径选择方法，其特征在于：所述S32具体包括：
S321：计算分配方案的权重：
其中，ω是一个矩阵，x＝1Tω-11，y＝1Tω-1E，z＝ETω-1E，
S322：得到投资组合中各个分配方案的排序，并以权重递减的顺序向系统推荐分配方案。
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