为解决在线订单配送效率低、时隙运能分配不均衡和顾客满意度不高的问题,考虑价格和交付期对消费者选择行为的影响建立Logit模型,采用强化学习结合时隙运能分配特点对到达的订单群进行运能分配.算例模拟结果证明:采用强化学习能使每个时隙每辆车的运能分配均衡,且分配方法符合消费者的行为偏好;消费者对时隙价格偏好程度越高商家收益就越低.结论验证了采用强化学习解决时隙运能分配问题的可行性和有效性.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
