| Project/Area Number |
21K14368
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Meiji University (2023-2024)
Aoyama Gakuin University (2021-2022) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | フードデリバリー / クラウドソーシング / 近似アルゴリズム / オペレーションズ・リサーチ / フードテック / 数理最適化 / 区分線形近似 / 在庫管理 / フードテック / フードデリバリーサービス / OR / 最適化 / 配送計画問題 / オンライン最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
オンデマンドのフードデリバリーサービスの需要が世界中で急増している。サービスでは ユーザーからの注文をエリアに点在する配達員に、配達時間が短くなるように割り当てる必要がある。配達時間の短縮方法として、数分間注文を溜めて注文バッチを生成し、そのあとにそれらを配達員にうまく割り当てるという方法がある。バッチ内の注文の割り当て方法は 最適化問題としてモデル化できるが、適切なバッチサイズの求め方は明らかでない。
本研究では、これまで経験的に決められていた注文バッチサイズの最適な決定方法を解き明かし、サービスを取り巻く状況に応じて動的にバッチサイズ決定を行うアルゴリズムを開発を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
On-demand food delivery had become an essential part of urban life. This study aimed to improve such services by coordinating both in-house and crowdsourced couriers.(1) We framed the shift-scheduling problem for crowdsourced couriers as a prize-collecting set multi-cover problem and developed an approximation algorithm with a proven performance guarantee.(2) Using demand forecasts, we built a mixed-integer programming model that assigned orders online, maintained service quality, and reduced labor costs.
Finally, we analyzed social-media data on consumer attitudes toward food tech, especially alternative meats, and discussed how these insights could guide future service design.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
フード領域が直面する近未来の課題に対し本研究は実証・理論的成果を得た。 具体的には、常勤の従業員とクラウドソースワーカーが混在する二重雇用構造がある際のオペレーションの最適化を行った。そこでは理論保証のあるアルゴリズムを提案できた一方で、実務的に効率的な運営を行うための道筋も得ることができた。また、代替肉への消費者受容をSNS解析で定量化し、次世代フードテックのサービス設計に資する知見を提供した。
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