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Enregistrement W2035935080 · doi:10.1287/opre.48.5.671.12410

The Uncapacitated Facility Location Problem with Client Matching

2000· article· en· W2035935080 sur OpenAlexaff
Éric Gourdin, Martine Labbé, Gilbert Laporte

Notice bibliographique

RevueOperations Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFacility Location and Emergency Management
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacility location problemMatching (statistics)Computer scienceMathematical optimizationHeuristic1-center problemGreedy algorithmLocation-allocationTriangle inequalityMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Uncapacitated Facility Location Problem with Client Matching (LCM) is an extension of the Uncapacitated Facility Location Problem (UFLP), where two clients allocated to a facility can be matched. As in the UFLP, facilities can be opened at any of m predefined locations with given fixed costs, and n clients have to be allocated to the open facilities. In classical location models, the allocation cost is the distance between a client and an open facility. In the LCM, the allocation cost is either the cost of a return trip between the facility and the client, or the length of a tour containing the facility and two clients. The similarities of the LCM with the classical UFLP and the matching problem are exploited to derive valid inequalities, optimality cuts, and polyhedral results. A greedy heuristic and a branch-and-cut algorithm are developed, and several separation procedures are described. Computational experiments confirm the efficiency of the proposed approach.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,005

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations43
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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