MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116675171 · doi:10.1287/trsc.1030.0057

Vehicle Routing Problem with Time Windows, Part II: Metaheuristics

2005· article· en· W2116675171 sur OpenAlexaff
Olli Bräysy, Michel Gendreau

Notice bibliographique

RevueTransportation Science · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicle routing problemMetaheuristicHeuristicsBenchmark (surveying)Mathematical optimizationSet (abstract data type)Routing (electronic design automation)Computer sciencePoint (geometry)Interval (graph theory)Operations researchMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper surveys the research on the metaheuristics for the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). The VRPTW can be described as the problem of designing least cost routes from one depot to a set of geographically scattered points. The routes must be designed in such a way that each point is visited only once by exactly one vehicle within a given time interval; all routes start and end at the depot, and the total demands of all points on one particular route must not exceed the capacity of the vehicle. Metaheuristics are general solution procedures that explore the solution space to identify good solutions and often embed some of the standard route construction and improvement heuristics described in the first part of this article. In addition to describing basic features of each method, experimental results for Solomon’s benchmark test problems are presented and analyzed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations826
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation ScienceMême sujetVehicle Routing Optimization MethodsTravaux en français237 207