Introduzione

La gestione del carico di lavoro operativo delle risorse umane è critica nel sistema di consegna last mile. I metodi tradizionali di assegnazione delle consegne ai lavoratori basati sulla vicinanza geografica possono essere ineffici e portare a una distribuzione non equilibrata del carico di lavoro tra i lavoratori.

Problema

La gestione del carico di lavoro operativo delle risorse umane nel sistema di consegna last mile è un problema complesso che richiede l'ottimizzazione dell'allocazione delle consegne ai lavoratori. La distribuzione non equilibrata del carico di lavoro può portare a problemi come la fatica, la disidratazione e le lesioni tra i lavoratori.

Proposta

L'approccio multi-algoritmo proposto utilizza una combinazione di considerazioni di distanza e carico di lavoro per ottimizzare l'allocazione delle consegne ai lavoratori. La proposta include diverse versioni del k-means, approcci evolutivi, assegnazioni ricorsive basate su k-means inizializzazione con differenti codifiche dei problemi e un ensemble di algoritmi evolutivi ibridi.

Esempio

La proposta è stata applicata a un sistema di consegna last mile operante a Azuqueca de Henares, Spagna. I risultati hanno mostrato che l'approccio multi-algoritmo può ottimizzare significativamente la distribuzione del carico di lavoro tra i lavoratori.

Conclusioni

La gestione del carico di lavoro operativo delle risorse umane nel sistema di consegna last mile è un problema complesso che richiede l'ottimizzazione dell'allocazione delle consegne ai lavoratori. L'approccio multi-algoritmo proposto utilizza una combinazione di considerazioni di distanza e carico di lavoro per ottimizzare l'allocazione delle consegne ai lavoratori.

Risultati

La proposta è stata applicata a un sistema di consegna last mile operante a Azuqueca de Henares, Spagna. I risultati hanno mostrato che l'approccio multi-algoritmo può ottimizzare significativamente la distribuzione del carico di lavoro tra i lavoratori.

Future Work

La ricerca futura potrebbe concentrarsi sulla validazione dell'efficacia dell'approccio multi-algoritmo in ambienti diversi e sulla sperimentazione di nuovi algoritmi per migliorare ulteriormente l'allocazione delle consegne ai lavoratori.