Benders Decomposition for Production Routing Under Demand Uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The production routing problem (PRP) is a generalization of the inventory routing problem and concerns the production and distribution of a single product from a production plant to multiple customers using capacitated vehicles in a discrete- and finite-time horizon. In this study, we consider the stochastic PRP with demand uncertainty in two-stage and multistage decision processes. The decisions in the first stage include production setups and customer visit schedules, while the production and delivery quantities are determined in the subsequent stages. We introduce formulations for the two problems, which can be solved by a branch-and-cut algorithm. To handle a large number of scenarios, we propose a Benders decomposition approach, which is implemented in a single branch-and-bound tree and enhanced through lower-bound lifting inequalities, scenario group cuts, and Pareto-optimal cuts. For the multistage problem, we also use a warm start procedure that relies on the solution of the simpler two-stage problem. Finally, we exploit the reoptimization capabilities of Benders decomposition in a sample average approximation method for the two-stage problem and in a rollout algorithm for the multistage problem. Computational experiments show that instances of realistic size can be solved to optimality for the two-stage and multistage problems, and that Benders decomposition provides significant speedups compared to a classical branch-and-cut algorithm.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle