Preference learning application in peer-to-peer logistics platforms
Eşler-arası lojistik platformlarında tercih öğrenme uygulaması
- Tez No: 685424
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAHA AKHAVAN TABATABAEI, YRD. DOÇ. DR. EZGİ KARABULUT TÜRKSEVEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, İşletme, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Yönetim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İş Analitiği Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2011
Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesiİlköğretim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NAFİZ KAYA
- 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
- Süreç özdeğerlendirmesi için bir model önerisi
A Model proposaş for process self assesment
BARIŞ DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ
- 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
2018
Eğitim ve ÖğretimYeditepe ÜniversitesiYabancı Dil Olarak İngilizce Öğretimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP BANU KOÇOĞLU
- Makine öğrenmesi teknikleriyle mobil ödemede sahtekarlık tespiti
Fraud detection in mobile payment with machine learning methods
ÖZLEM GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ARAS