智能在线外卖系统：生成配送策略与小费建议的动态模型
应用统计
2020-02-06 v1 最优化与控制
摘要
由于在线订餐平台的快速发展和需求的迅猛增长，市场即将很快饱和，未来趋势是寻求资源的高效利用。具体而言，餐饮公司必须拥有可靠的算法来帮助其生成高效的配送策略；个体客户需要在此领域进行决策规划。例如，客户为控制或降低延迟而在订单中添加小费。然而，极少有客户知道多少小费足以达到其期望的延迟。因此，在本文中，我们建立了一个动态模型，为公司生成配送策略，为客户生成小费建议。我们相信所设计的系统比当前原始的系统更高效。我们模拟配送过程，并使用遗传退火生成配送策略，因其能逼近近最优解。高质量的配送队列确保这些订单能在可接受的时间量内送达。接下来，我们构建回归以找出多因素与延迟之间的关系，进而生成建议小费金额。最后，我们代入这些数值与期望等待时间，得到建议小费价格。多个指标表明我们的回归结果准确可靠。
引用
@article{arxiv.2002.01713,
title = {Intelligent Online Food Delivery System: A Dynamic Model to Generate Delivery Strategy and Tip Advice},
author = {Hanyi Luo and Mengzhan Liufu and Dongrong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01713},
year = {2020}
}