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Optimization of Rider Scheduling for a Food Delivery Service in O2O BusinessOptimización de la programación de jinetes para un servicio de reparto de comida en el negocio O2O

Resumen

Servicios como Meituan y Uber Eats han revolucionado la forma en que el cliente puede encontrar y pedir a restaurantes. Numerosos restaurantes independientes compiten por los pedidos que hacen los clientes a través de plataformas de pedidos de comida en línea. Los pedidos de comida para llevar a través de aplicaciones para smartphones se han generalizado en los últimos años. Los proveedores de servicios de comida a domicilio tienen que hacer frente a algunos retos operativos, por ejemplo, la demanda de los clientes fluctúa con el tiempo y la región. En este sentido, los proveedores de servicios a veces ignoran el hecho de que algunos clientes pueden estar ociosos en varios periodos de las regiones, mientras que, por el contrario, puede haber escasez de clientes en otras situaciones. Para abordar este problema, introducimos un modelo en dos fases para optimizar la programación de los repartidores de comida instantánea. Una plataforma proveedora de servicios planifica la menor cantidad posible de repartidores para satisfacer la demanda de los clientes en diferentes regiones y periodos de tiempo. Introducimos un modelo de dos etapas que adopta el método de programación entera mixta (MIP), caracterizamos aspectos relevantes del escenario y proponemos un algoritmo de optimización para programar a los repartidores. También dividimos la región y el tiempo de servicio de entrega en partes más pequeñas en términos de granularidad. El algoritmo de búsqueda de grandes vecindarios se valida mediante experimentos numéricos y se demuestra que cumple los objetivos del diseño. Además, este estudio revela que la optimización de los recursos de los repartidores es beneficiosa para reducir el coste total del reparto. Las plataformas de servicio de comida a domicilio deciden los turnos de programación (hora de inicio y duración) de los jinetes para alcanzar un objetivo de nivel de servicio con un coste mínimo. También se examinan otros análisis de sensibilidad, como la estrechez de las ventanas de tiempo asociadas a los pedidos y la familiaridad de los repartidores con las regiones de reparto.

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