Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу
Customers are now more able to purchase goods over the phone or the Internet, and the ability for those purchases to be delivered safely to the customer’s location is proliferating. On-request meal delivery, where customers submit their food orders online, and riders deliver them, is growing in popu...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/279772 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-279772 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
краудсорсинг гібридна оптимізація доставка їжі на вимогу алгоритм k-найближчих сусідів оптимізація маршруту традиційний пошук міська логістика crowd-sourcing hybrid optimization on-demand food-delivery k nearest neighbor algorithm (KNN) route optimization traditional search (ts) urban logistic |
| spellingShingle |
краудсорсинг гібридна оптимізація доставка їжі на вимогу алгоритм k-найближчих сусідів оптимізація маршруту традиційний пошук міська логістика crowd-sourcing hybrid optimization on-demand food-delivery k nearest neighbor algorithm (KNN) route optimization traditional search (ts) urban logistic Paithane, Pradip Wagh, Sarita Jibhau Kakarwal, Sangeeta Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| topic_facet |
краудсорсинг гібридна оптимізація доставка їжі на вимогу алгоритм k-найближчих сусідів оптимізація маршруту традиційний пошук міська логістика crowd-sourcing hybrid optimization on-demand food-delivery k nearest neighbor algorithm (KNN) route optimization traditional search (ts) urban logistic |
| format |
Article |
| author |
Paithane, Pradip Wagh, Sarita Jibhau Kakarwal, Sangeeta |
| author_facet |
Paithane, Pradip Wagh, Sarita Jibhau Kakarwal, Sangeeta |
| author_sort |
Paithane, Pradip |
| title |
Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| title_short |
Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| title_full |
Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| title_fullStr |
Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| title_full_unstemmed |
Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу |
| title_sort |
оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-nn для доставки їжі на вимогу |
| title_alt |
Optimization of route distance using k-NN algorithm for on-demand food delivery |
| description |
Customers are now more able to purchase goods over the phone or the Internet, and the ability for those purchases to be delivered safely to the customer’s location is proliferating. On-request meal delivery, where customers submit their food orders online, and riders deliver them, is growing in popularity. The cutting-edge urban food application necessitates incredibly efficient and adaptable continuous delivery administrations toward quick delivery with the shortest route. However, signing up enough food parcels and training them to use such food-seeking frameworks is challenging. This article describes a publicly supported web-based food delivery system. IoT (Internet of Things) and 3G, 4G, or 5G developments can attract public riders to act as publicly sponsored riders delivering meals using shared bikes or electric vehicles. The publicly funded riders are gradually distributed among several food suppliers for food delivery. This investigation promotes an online food ordering system and uses K-Nearest Neighbor calculations to address the Traveling Salesman Problem (TSP) in directing progress. The framework also uses the Global Positioning System (GPS) on Android-compatible mobile devices and the TOM-TOM Routing API to obtain coordinates for planning purposes. To evaluate the presentation of the proposed approach, recreated limited scope and certifiable enormous scope on-request food delivery occurrences are used. Compared to the conventional methodology, the proposed strategy reduces the delay time. Each rider will receive the most direct route to the order delivery address. The delivery delay time is reduced by approximately 10–15 minutes for every order. The food supplier can determine whether an item is available to the rider; thus, the food supplier can add an order to the rider having the shortest way. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/279772 |
| work_keys_str_mv |
AT paithanepradip optimizationofroutedistanceusingknnalgorithmforondemandfooddelivery AT waghsaritajibhau optimizationofroutedistanceusingknnalgorithmforondemandfooddelivery AT kakarwalsangeeta optimizationofroutedistanceusingknnalgorithmforondemandfooddelivery AT paithanepradip optimízacíâmaršrutnoídistancíízvikoristannâmalgoritmuknndlâdostavkiížínavimogu AT waghsaritajibhau optimízacíâmaršrutnoídistancíízvikoristannâmalgoritmuknndlâdostavkiížínavimogu AT kakarwalsangeeta optimízacíâmaršrutnoídistancíízvikoristannâmalgoritmuknndlâdostavkiížínavimogu |
| first_indexed |
2024-04-08T15:08:13Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:08:13Z |
| _version_ |
1795779611661959168 |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2797722023-05-24T21:28:17Z Optimization of route distance using k-NN algorithm for on-demand food delivery Оптимізація маршрутної дистанції з використанням алгоритму k-NN для доставки їжі на вимогу Paithane, Pradip Wagh, Sarita Jibhau Kakarwal, Sangeeta краудсорсинг гібридна оптимізація доставка їжі на вимогу алгоритм k-найближчих сусідів оптимізація маршруту традиційний пошук міська логістика crowd-sourcing hybrid optimization on-demand food-delivery k nearest neighbor algorithm (KNN) route optimization traditional search (ts) urban logistic Customers are now more able to purchase goods over the phone or the Internet, and the ability for those purchases to be delivered safely to the customer’s location is proliferating. On-request meal delivery, where customers submit their food orders online, and riders deliver them, is growing in popularity. The cutting-edge urban food application necessitates incredibly efficient and adaptable continuous delivery administrations toward quick delivery with the shortest route. However, signing up enough food parcels and training them to use such food-seeking frameworks is challenging. This article describes a publicly supported web-based food delivery system. IoT (Internet of Things) and 3G, 4G, or 5G developments can attract public riders to act as publicly sponsored riders delivering meals using shared bikes or electric vehicles. The publicly funded riders are gradually distributed among several food suppliers for food delivery. This investigation promotes an online food ordering system and uses K-Nearest Neighbor calculations to address the Traveling Salesman Problem (TSP) in directing progress. The framework also uses the Global Positioning System (GPS) on Android-compatible mobile devices and the TOM-TOM Routing API to obtain coordinates for planning purposes. To evaluate the presentation of the proposed approach, recreated limited scope and certifiable enormous scope on-request food delivery occurrences are used. Compared to the conventional methodology, the proposed strategy reduces the delay time. Each rider will receive the most direct route to the order delivery address. The delivery delay time is reduced by approximately 10–15 minutes for every order. The food supplier can determine whether an item is available to the rider; thus, the food supplier can add an order to the rider having the shortest way. Сьогодні можливість клієнтів купувати товари в Інтернеті чи по телефону і безпечно транспортувати до місця розташування клієнта швидко зростає. Стає поширеною послуга доставки їжі за запитом, коли клієнти розміщують запити на їжу в Інтернеті, а пасажири передають ці замовлення. Нове застосування столичних харчових продуктів вимагає продуктивних і універсальних безперервних адміністрацій транспортування для швидкої доставки найкоротшим шляхом. Складно зареєструвати достатню кількість пакетів їжі та навчити їх працювати з такими структурами запиту їжі. У цій роботі подано загальнодоступний веб-підхід до транспортування їжі за запитом. У співпраці з IOT (Інтернет речей) і досягненнями 3G, 4G або 5G громадські гонщики можуть бути залучені до подорожей як громадські гонщики, які перевозять їжу за допомогою спільних велосипедів або електромобілів. Підтримувані громадськістю райдери поступово розподіляються між різними постачальниками їжі для її транспортування. У дослідженні створено систему запитів на їжу в Інтернеті та застосовано обчислення KNN для вирішення проблеми комівояжера (TSP). Платформа додатково використовує технологію глобальної системи позиціонування (GPS) у мобільних пристроях, що підтримують Android, і використовує API маршрутизації TOM-TOM для координат для планування розташування. Для оцінювання запропонованого підходу використовуються відтворені події обмеженого обсягу та сертифікованого великого обсягу за запитом. Такий підхід зменшує час затримки доставки (до 10–15 хв). Кожен пасажир отримає оновлене місце призначення доставки замовлення найкоротшим маршрутом. Постачальник продуктів харчування може отримати статус харчового продукту, доступного на райдері. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2023-03-30 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/279772 10.20535/SRIT.2308-8893.2023.1.07 System research and information technologies; No. 1 (2023); 85-101 Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2023); 85-101 Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2023); 85-101 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/279772/274467 |