[ca] Avui en dia, la gent desitja un repartiment ràpid de les seves comandes. Aleshores, per tal de disminuir el temps d'espera entre la comanda i l'entrega, les rutes d'entrega s'han de planejar sota demanda, i no pel següent dia. Tot i que actualment tenim lliuraments al cap de minuts, un nou problema ha aparegut. El nombre de comandes rebudes pot excedir la capacitat del sistema de repartiment, causant que algunes comandes no puguin ser efectuades pel sistema i s'hagin de tractar amb uns altres mitjans. Aquest treball presenta un mètode per a predir si una comanda serà repartida o no. Primer, una Xarxa Neuronal Profunda (DNN) millora la representació dels robots de repartiment. Després, una segona DNN utilitza la representació millorada dels robots i altra informació que s'obté de l'estat del problema, per tal de predir si la comanda es repartirà. Una simulació de milers de comandes és generada en el centre d'Amsterdam. Utilitzant aquestes comandes, es simula una operació de repartiment sota demanda per diversos dies. La solució proposada en aquest treball obté millors resultats que una heurística quan intentem detectar comandes que no es repartiran. La solució millora l'àrea sota la corba Característica Operativa del Receptor (AUC-ROC) en un 12% i l'area sota la corba de Precisió-Reclam (AUC-PR) en un 310%. Els resultats es poden usar per a disminuir el temps de reacció a una comanda que no es repartirà. També es poden fer servir per a filtrar les comandes abans d'aplicar els algorismes existents. D'aquesta manera es disminueix el temps de computació, i per tant, es pot tractar problemes de major dimensionalitat.

[es] Hoy en día, la gente desea una entrega rápida de sus pedidos. Para minimizar los tiempos de entrega, las rutas de distribución tiene que ser planeadas bajo demanda y no para el día siguiente. Aunque actualmente haya entregas en el orden de minutos, un nuevo problema ha aparecido. El número de pedidos puede sobrepasar las capacidades de reparto que tiene el sistema, causando que algunos pedidos no puedan ser repartidos por el sistema y se tengan que tratar mediante otros medios. Este trabajo presenta un método para predecir, cuando se recibe un nuevo pedido, si se repartirá. Primero, se utiliza una Red Neuronal Profunda (DNN) para mejorar la representación de los robots de reparto. Después, una segunda DNN usa la representación mejorada de los robots y otra información que se extrae del estado del problema, para predecir si el pedido se repartirá o no. Una simulación de miles de pedidos es generada en el centro de Ámsterdam. Estos pedidos son utilizados para simular una operación de distribución bajo demanda durante varios días. La solución propuesta en este trabajo obtiene mejores resultados en la detección de pedidos que no se reparten que una solución mediante una heurística. La área bajo la curva Característica Operativa del Receptor (AUC-ROC) es mejorada en un 12% y la área bajo la curva de Precisión-Exhaustividad (AUC-PR) es mejorada en un 310%. Los resultados se pueden emplear para disminuir el tiempo de reacción. También pueden ser usados para filtrar los pedidos antes de aplicar los algoritmos existentes, y así, poder tratar problemas de mayor dimensionalidad.