超市中的顾客流动与拥堵
物理与社会
2019-12-18 v2 社会与信息网络
概率论
适应与自组织系统
数据分析、统计与概率
摘要
使用人口层面的流动模型来分析和刻画人类流动性，对众多应用至关重要，从城市通勤流估算到国家间贸易流建模均如此。然而，几乎所有这些应用都聚焦于大空间尺度，通常介于城市内部尺度到国家间尺度。在本文中，我们在小得多的空间尺度上研究人口层面的人类流动模型，将其用于估算超市分区之间的顾客流动。我们使用匿名、有序的顾客购物篮数据来推断超市中的经验流动，并应用引力模型与介入机会模型的变体来拟合该流动并估算未观测数据上的流动。我们发现双重约束引力模型与一种扩展辐射模型（一种介入机会模型）可成功估算超市内65–70%的流动。以引力模型为案例，我们进而研究如何利用流动模型减少超市拥堵。我们将每个超市分区建模为一个队列，并使用引力模型识别低拥堵的店铺布局，以分区的最大访问次数或总平均队列大小来衡量拥堵。随后我们使用模拟退火算法寻找比超市原布局拥堵更低的店铺布局。在这些优化后的布局中，我们发现热门分区常位于商店周边。我们的研究既揭示了顾客在超市中的移动方式，也揭示了零售商如何布置商店以减少拥堵，同时还提供了小空间尺度人类流动的一个案例研究。
引用
@article{arxiv.1905.13098,
title = {Customer mobility and congestion in supermarkets},
author = {Fabian Ying and Alisdair O. G. Wallis and Mariano Beguerisse-Díaz and Mason A. Porter and Sam D. Howison},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.13098},
year = {2019}
}