面向城市最后一公里配送系统的人力资源工作量平衡的多算法方法
人工智能
2026-01-05 v1 机器学习
摘要
将包裹配送分配给工作人员的工作量是最后一公里包送配送系统中的关键环节。传统方法仅根据地理距离将包裹分配给工作人员，容易导致工作量在配送人员之间不均衡。在本文中，我们关注于最后一公里城市包裹配送系统中人力资源工作量平衡的运营问题。具体而言，提出一种多算法方法以解决该问题。该方法以配送点集合和预定义的工作人员数量为输入，然后以确保每位工作人员每天完成相似数量的工作量为目标，对包裹进行分配。所提出的算法结合距离和工作量考量，以优化包裹的分配。因此，配送点与每位工作人员位置之间的距离也被考虑在内。所提出的多算法方法包括不同版本的k-means、进化方法、基于k-means初始化的不同问题编码的递归分配，以及一种混合进化集成算法。我们在西班牙Azuqueca de Henares地区运营的真实城市最后一公里包裹配送 workforce 中展示了所提出方法的性能。
引用
@article{arxiv.2601.00023,
title = {A multi-algorithm approach for operational human resources workload balancing in a last mile urban delivery system},
author = {Luis M. Moreno-Saavedra and Silvia Jimenez-Fernandez and Antonio Portilla-Figueras and David Casillas-Perez and Sancho Salcedo-Sanz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00023},
year = {2026}
}