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Optimizing delivery for quick commerce factoring qualitative assessment of generated routes

Created by
  • Haebom

저자

Milon Bhattacharya, Milan Kumar

개요

인도의 전자상거래 시장 성장에 따라, 라스트마일 배송 비용 절감이 중요해짐. 본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 차량 경로 문제(VRP) 기반 솔루션에서 생성된 경로를 평가하고, 효율적인 배송 계획을 우선시하는 프레임워크를 제안함. LLM 기반 평가는 기존 거리 및 시간 기반 지표를 넘어 효율성, 배송 신뢰성, 지속 가능성을 향상시킬 수 있음. 실험 결과, 오픈소스 LLM은 79%, 독점 추론 모델은 86% 정확도로 라우팅 문제를 식별.

시사점, 한계점

LLM 기반 평가를 통해 VRP 솔루션의 효율성을 높일 수 있음.
비구조적 주소, 불완전한 지도, 계산 제약 등의 현실적인 문제를 해결하는 데 기여.
인도와 같은 개발도상국의 라스트마일 물류 효율성 개선에 기여 가능.
오픈소스 LLM과 독점 모델 간의 성능 차이 존재.
모델의 정확도와 성능을 더욱 향상시키기 위한 추가 연구 필요.
정책 기반 평가 기준의 정의 및 구현에 대한 추가적인 연구 필요.
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