{TriDeliver}: UAV、配達員、クラウドソーシングによる地上車両を用いた協調型の即時配送

要旨: 即時配送、つまり重要な締切の前に荷物を届けることは、日常生活において不可欠である。配達員（クーリエ）、無人航空機（UAV）、クラウドソーシングによるエージェントなど、複数の配送エージェントが広く活用されてきた一方で、それぞれが本質的な制約（例えば、効率の低さ／労働力不足、飛行制御、動的能力など）を抱えており、単独では高まる需要に対応できない。本論文では、人間のクーリエ、UAV、クラウドソーシングされた地上車両（GV）を統合して効率的な即時配送を実現する、最初の階層的協調枠組み { m \sf TriDeliver} を提案する。GVおよびUAVのための初期スケジューリング知識を得るとともに、協調配送の性能を向上させるために、クーリエの行動履歴から配送知識を抽出し、微調整（fine-tuning）によってその知識をUAVおよびGVへ転移する、転移学習（TL）ベースのアルゴリズムを設計する。これにより効率的な配送のために荷物を配車（dispatch）できる。1か月分の実世界の軌跡および配送データセットで評価した結果、1) クーリエ、UAV、およびクラウドソーシングGVを統合することで、UAVとクーリエによる最先端の協調配送に比べて配送コストを65.8\%削減できること、2) 転移された知識の表現を単純なニューラルネットワークで行う場合でも、配送時間（-17.7\%）、配送コスト（-9.8\%）、ならびにクラウドソーシングGVの元のタスクへの影響（-43.6\%）の点でさらなる改善が達成されること、がそれぞれ示された。