arXiv cs.AI· Kriti Mahajan, Patrick Bloebaum·· 10 小时前AI 评分26
跨境履约中心选择：基于双稳健估计与线性规划的优化模型
Cross-Border Fulfillment Center Selection via Doubly Robust Estimation and Linear Programming
AI 导读
研究者提出跨境履约中心（XB FC）选择模型，将预测、双稳健估计与线性规划结合，为每条发货弧选择最优来源国履约中心，在固定国内网络下同时优化配送时效、成本、利润与发货量。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出跨境（XB）履约中心（FC）选择模型：一个多阶段优化框架，结合预测、双重稳健估计和线性规划来选择最优来源履约中心。对于每条来源-目的地运输弧，目标是在固定国内网络下，选择来源国履约中心的子集，以最小化配送时间和成本，同时最大化利润和发货量。我们使用 12 个月的货运数据，在一家大型电子商务公司的三条生产规模国际航运走廊上评估该模型，采用聚合离线回放和货运级反事实最近邻匹配两种方法。在所有航运走廊上，相对于人类专家定义的履约中心选择策略，XB 履约中心选择模型实现了 8.5-51.1% 的配送时间缩短和 4.4-48.3% 的物流成本降低，5/5 目标合规率（5 天、5 美元）提升高达 6.5 个百分点。帕累托分析表明，该模型在效率-再分配前沿上始终优于单目标排序策略和无约束线性规划，所有结果均具有统计显著性。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.14174 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.14174v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.14174 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
提交历史
来自：Kriti Mahajan [查看电子邮件]
[v1]
2026年11月10日星期二 15:01:03 UTC（3,945 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org