Differential evolution algorithm for multi-commodity and multi-level of service hub covering location problem
Notice bibliographique
Résumé
The hub location problem involves a network of origins and destinations over which transportation takes place.There are many studies associated with finding the location of hub nodes and the allocation of demand nodes to these located hub nodes to transfer the only one kind of commodity under one level of service.However, in this study, carrying different commodity types from origin to destination under various levels of services (e.g.price, punctuality, reliability or transit time) is studied.Quality of services experienced by users such as speed, convenience, comfort and security of transportation facilities and services is considered as the level of service.In each system, different kinds of commodities with various levels of services can be transmitted.The appropriate level of service that a commodity can be transmitted through is chosen by customer preferences and the specification of the commodity.So, a mixed integer programming formulation for single allocation hub covering location problem, which is based on the idea of transferring multi commodity flows under multi levels of service is presented.These two are applied concepts, multi-commodity and multi-level of service, which make the model's assumptions closer to the real world problems.In addition, a differential evolution algorithm is designed to find near-optimal solutions.The obtained solutions using differential evolution (DE) algorithm (upper bound), where its parameters are tuned by response surface methodology, are compared with exact solutions and computed lower bounds by linear relaxation technique to prove the efficiency of proposed DE algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».