Geri Dön

Preference learning application in peer-to-peer logistics platforms

Eşler-arası lojistik platformlarında tercih öğrenme uygulaması

  1. Tez No: 685424
  2. Yazar: FATEMEH GHOLIZADEHFOTOUHABADI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI, YRD. DOÇ. DR. EZGİ KARABULUT TÜRKSEVEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 31

Özet

Eşler-arası lojistik platformlar, hizmet sunmaya istekli aracıları taleplerle yinelemeliolarak eşleştirir. Bazı durumlarda platform, aracıların tercihleri hakkında tam bil-giye sahip olmayabilir. Bu belirsizliği azaltmak için platform, her aracıya bir istekmenüsü sunabilir. Platform, her bir karar döneminde aracıların tercih bilgilerinitoplayarak, aracıların geçmiş verilerine erişim sağlar. Toplanan bilgiler, platfor-mun zaman içinde aracıların amaç fonksiyonlarını öğrenmesine yardımcı olur. Butezde eşler-arası lojistik platform olarak bir araç paylaşımı sistemini simüle ediy-oruz, her sürücü için yinelemeli olarak istek menüleri oluşturuyoruz ve sürücülerinfayda fonksiyonlarını öğrenmek ve gelecekteki seçimlerini tahmin etmek için herdönemde sürücülerin tercih bilgilerini kullanıyoruz. Sürücülerin yardımcı fonksiy-onlarını öğrenirken, çok fazla seçenek sunmanın, sürücünün platformun optimal işeşleştirmesinden sapmasına neden olabileceğini, bu nedenle öğrendikçe menü boyu-tunu küçültmenin faydalı olduğunu gösteriyoruz.

Özet (Çeviri)

Peer-to-peer logistics platforms iteratively match free agents willing to offer services to the demand requests. In some settings, the platform may not have full information about the agents' request preferences. To reduce this uncertainty, the platform can offer a menu of requests to each agent. By collecting the agents' preference information in each decision period, the platform has access to the historical data of agents. The gathered information helps the platform learn the agents' utility functions over time. We simulate a ride-sharing setting, iteratively generating menus of requests for each driver and using the drivers' preference information in each period to learn the drivers' utility functions and predict their future choices. We show that as we learn the drivers' utility functions, offering too many options might cause the driver to deviate from the platform's optimal request assignment therefore, it is beneficial to decrease the menu size as we learn.

Benzer Tezler

  1. Karma öğrenme temelli özel öğretim yöntemleri dersinin fen ve teknoloji öğretmen adaylarının öz yönetimli öğrenmelerine etkisi ve çevrimiçi tartışmaların içerik analizi

    Effect of science methods course based on blended learning approach on preservice science teachers? self directed learning and content analysis of online discussions

    AYŞE FİZAN SASA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN NAFİZ KAYA

  2. Kaynaştırma eğitiminde takım destekli bireyselleştirme tekniğinin öğrencilerin ders başarısı derse karşı tutum ve sosyal kabul düzeylerine etkisi

    The effect of team-assisted individualization technique on the academic successes of the students, attitude to lessons and social acceptance in inclusive education

    OSMAN AKTAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    PROF. DR. YUSUF BUDAK

  3. Süreç özdeğerlendirmesi için bir model önerisi

    A Model proposaş for process self assesment

    BARIŞ DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ

  4. The effects of hypermedia annotation types and learning styles on mobile assisted vocabulary learning , recall and retention

    Hipermetin açıklayıcı ipucu türlerinin ve farklı öğrenme stillerinin mobil destekli kelime öğrenme üzerine etkileri

    SERKAN GÜRKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve ÖğretimYeditepe Üniversitesi

    Yabancı Dil Olarak İngilizce Öğretimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP BANU KOÇOĞLU

  5. Makine öğrenmesi teknikleriyle mobil ödemede sahtekarlık tespiti

    Fraud detection in mobile payment with machine learning methods

    ÖZLEM GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ARAS