A Lagrangean Heuristic for Hub-and-Spoke System Design with Capacity Selection and Congestion
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
Hub-and-spoke networks are widely applied in a variety of industries such as transportation, postal delivery, and telecommunications. Although they are designed to exploit economies of scale, hub-and-spoke networks are known to favour congestion, jeopardizing the performance of the entire system. This paper looks at incorporating congestion and capacity decisions in the design stage of such networks. The problem is formulated as a nonlinear mixed-integer program (NMIP) that explicitly minimizes congestion, capacity acquisition, and transportation costs. Congestion at hubs is modeled as the ratio of total flow to surplus capacity by viewing the hub-and-spoke system as a network of M/M/1 queues. To solve the NMIP, we propose a Lagrangean heuristic where the problem is decomposed into an easy subproblem and a more difficult nonlinear subproblem. The nonlinear subproblem is first linearized using piecewise functions and then solved to optimality using a cutting plane method. The Lagrangean lower bound is found using subgradient optimization. The solution from the subproblems is used to find a heuristic solution. Computational results indicate the efficiency of the methodology in providing a sharp bound and in generating high-quality feasible solutions in most cases.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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