フードデリバリーにおける注文のバッチサイズを動的に決定するアルゴリズムの開発

本年度では、以下の成果を得た。(A) 在庫コストや機会損失を表すことができる期待値関数に関して精度と利用する線形関数の数に保証のある区分線形近似の方法フードデリバリーに限らず在庫管理の文脈における最適化では、機会損失や在庫コストを扱うことが多い。これらのコストは需要という不確実な値を含む期待値からなる非線形関数として表現されるため、整数計画などのモデルに組み込む際には区分線形近似などを用いて近似されることが一般的である。従来、区分線形近似を利用する場合は、「精度」と「区分線形関数を構成する線形関数の数」が前もってわからないため、予備実験を行い、適当な区分線形関数の数を決めることが多い。本年度の研究では、これら二つの指標に関して前もって保証のある区分線形近似の方法を提案した。この結果は学会で発表し、現在論文執筆中である。(B) SNSとアンケートを用いたフードテックに関する消費者意識の研究本研究課題で対象としているフードデリバリーサービスはフードテックと呼ばれる領域に分類される。フードテックは日本において強くは浸透しておらず、普及のためにはシステムの最適化といったサービスの改善はもとより、消費者側の意識の把握が重要と考えられる。本研究では前年度から引き続き、SNSとアンケート調査を用いてフードテックに対する消費者意識の調査を行った。これらの結果は国際・国内学会で発表し、前年度と本年度の結果をまとめた論文を現在執筆中である。

本年度では、以下の成果を得た。(A) 在庫コストや機会損失を表すことができる期待値関数に関して精度と利用する線形関数の数に保証のある区分線形近似の方法フードデリバリーに限らず在庫管理の文脈における最適化では、機会損失や在庫コストを扱うことが多い。これらのコストは需要という不確実な値を含む期待値からなる非線形関数として表現されるため、整数計画などのモデルに組み込む際には区分線形近似などを用いて近似されることが一般的である。従来、区分線形近似を利用する場合は、「精度」と「区分線形関数を構成する線形関数の数」が前もってわからないため、予備実験を行い、適当な区分線形関数の数を決めることが多い。本年度の研究では、これら二つの指標に関して前もって保証のある区分線形近似の方法を提案した。この結果は学会で発表し、現在論文執筆中である。(B) SNSとアンケートを用いたフードテックに関する消費者意識の研究本研究課題で対象としているフードデリバリーサービスはフードテックと呼ばれる領域に分類される。フードテックは日本において強くは浸透しておらず、普及のためにはシステムの最適化といったサービスの改善はもとより、消費者側の意識の把握が重要と考えられる。本研究では前年度から引き続き、SNSとアンケート調査を用いてフードテックに対する消費者意識の調査を行った。これらの結果は国際・国内学会で発表し、前年度と本年度の結果をまとめた論文を現在執筆中である。