Propuesta de un modelo para asignación de pedidos en plataformas de domicilios para restaurantes
Loading...
Date
2021
Director
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Ante el problema de asignar conductores en una plataforma virtual, en múltiples ciudades, tiendas y productos definidos en una ventana de tiempo corta debido a que el servicio se centra en la "Comida Rápida". Se conoce la ubicación de los clientes en el momento de la solicitud y considera conductores cuya ubicación se conoce en tiempo real. Se propone un modelo de puntuación entre los conductores disponibles, que los compara utilizando la distancia entre el conductor y la tienda, el historial de no rechazo, el número de pedidos en la misma tienda, el tiempo de espera en la tienda y el tiempo estimado de los pedidos; Los criterios anteriores se transforman en una escala adimensional con el fin de sumarlos y determinar qué conductor es el adecuado bajo una simulación de tiempo de servicio. Se desarrolla una serie de ecuaciones que describen el comportamiento del proceso relacionando las curvas de tiempo de las tiendas y el tiempo de servicio estimado del domicilio. Dado que el tiempo de servicio es una variable aleatoria, se utiliza un modelo de regresión polinómica para simular el modelo y encontrar un conductor que estadísticamente sea adecuado para realizar la entrega y se hace necesario simular el tiempo de espera y tomar el conductor que estadísticamente tenga el mejor puntaje.
Description
item.page.descriptioneng
The problem of assigning drivers on a virtual platform, in multiple cities, stores and defined products in a short time window due to the service's focus on "Fast Food". The location of customers is known at the time of request and considers drivers whose location is known in real time. A scoring model is proposed among the available drivers, which compares them using the distance between the driver and the store, the no-refusal history, the number of orders in the same store, the waiting time in the store and the estimated time of the order. The above criteria are transformed into a dimensionless scale in order to sum them and determine which driver is suitable under a service time simulation. A series of equations are developed that describe the behavior of the process by relating the time curves of the stores and the estimated home service time. Since the service time is a random variable, a polynomial regression model is used to simulate the model and find a driver that is statistically adequate to perform the delivery, it is necessary to simulate the waiting time and take the driver that statistically has the best score.
Keywords
Domicilios, Heuristica, Restaurantes, Asignación de tareas