MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132499281 · doi:10.1287/ijoc.1060.0208

The Integrated Production and Transportation Scheduling Problem for a Product with a Short Lifespan

2007· article· en· W2132499281 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Texas at Dallas
Mots-clésMathematical optimizationJob shop schedulingScheduling (production processes)Computer scienceProduction scheduleHeuristicOperations researchScheduleMemetic algorithmHeuristicsGenetic algorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integrated production and transportation scheduling problem (PTSP) with capacity constraints is common in many industries. An optimal solution to PTSP requires one to simultaneously solve the production scheduling and the transportation routing problems, which requires excessive computational time, even for relatively small problems. In this study, we consider a variation of PTSP that involves a short shelf life product; hence, there is no inventory of the product in process. Once a lot of the product is produced, it must be transported with nonnegligible transportation time directly to various customer sites within its limited lifespan. The objective is to determine the minimum time required to complete producing and delivering the product to meet the demand of a given set of customers over a wide geographic region. This problem is NP-hard in the strong sense. We analyze the properties of this problem, develop lower bounds on the optimal solution, and propose a two-phase heuristic based on the analysis. The first phase uses either a genetic or a memetic algorithm to select a locally optimal permutation of the given set of customers; the second phase partitions the customer sequence and then uses the Gilmore-Gomory algorithm to order the subsequences of customers to form the integrated schedule. Empirical observations on the performance of this heuristic are reported.

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 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 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 enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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