2024 Fiscal Year Final Research Report
| Project/Area Number |
21K14368
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
|
|---|
| Research Institution | Meiji University (2023-2024)
Aoyama Gakuin University (2021-2022) |
|---|
Principal Investigator |
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 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 |
|---|
| 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.
|
| Free Research Field |
オペレーションズ・リサーチ
|
| 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。
|
