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J-GLOBAL ID：202002233147464001   整理番号：20A0479848

クロスボーダー-eコマース関連サードパーティ転送ロジスティックス運用のための知的サービス容量割当:深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Intelligent service capacity allocation for cross-border-E-commerce related third-party-forwarding logistics operations: A deep learning approach

著者 (4件)： Ren Shuyun (Guangdong University of Technology, Guangzhou, China) ,  Choi Tsan-Ming (Business Division, Institute of Textiles and Clothing, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Lee Ka-Man (Faculty of Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Lin Lei (Goergen Institute for Data Science, University of Rochester, Rochester, NY 14623, USA)
資料名： Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review  (Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review)
巻： 134  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1058A  ISSN： 1366-5545  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 「クロスボーダー-e-コマース」の上昇に伴い,第三次転送-ロジスティックス(3PFL)サービスがますます一般的になっている。従来の第三次ロジスティックス(3PL)サービスとは異なり,3PFL会社は,異なるe-テーラー/プラットフォームから次数を強化することにより,効率的に転送サービスを提供する。順序のランダム到着は大きな挑戦を生み出す。既存の研究の大部分と異なり,深い学習ベースの一段階統合最適意思決定アプローチS2SCL(Seq2SeqベースCNN-LSTM)を,在庫最適化と需要予測プロセスを知的に統合する本論文で提案した。CNNとLSTMネットワークを統合したSeq2Seqベースの予測アーキテクチャは,ロジスティックスサービスのための様々な需要におけるシステムダイナミックスと信頼性関係をモデル化することができる。ポイント予測結果を作り出すこと以外に,提案した方式は,動的分布を通して需要不確実性を定量化することができて,ロジスティックスサービス能力配分に関する最適決定を作った。中国の大湾地域における3PFL会社から得られた実データによる事例研究解析を通して,2つのタスクに対して,一段階統計ベース統合アプローチARIMAと二段階最適化ベースアプローチPSO-ELMを含む二つのベンチマークモデルと提案したS2SCLを比較した。(1)ポイント予測と(2)最適ロジスティックサービス容量(LSC)配分。実験結果は,S2SCLが両方のタスクにおいて2つのベンチマークモデルより著しく優れていることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロジスティックス ,  *学習 ,  ベンチマーク ,  最適化 ,  システムダイナミックス ,  意思決定 ,  事例研究 ,  信頼性 ,  需要予測 ,  電子商取引 ,  計算機アーキテクチャ ,  新聞
準シソーラス用語： 在庫 ,  サードパーティーロジスティクス ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 国境横断電子商取引 ,  多製品新聞売り ,  ロジスティクスサービス容量(LSC)割当 ,  サードパーティ転送ロジスティクス(3PFL) ,  深層学習

分類 (1件)： 交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (9件)： ボーダー ,  Eコマース ,  サードパーティ ,  転送 ,  ロジスティックス ,  運用 ,  サービス ,  容量割当 ,  深層学習