Modeling Demand Uncertainty in Two-Tier City Logistics Tactical Planning
Notice bibliographique
Résumé
We consider the complex and not-yet-studied issue of building the tactical plan of a two-tiered city logistics system while explicitly accounting for the uncertainty in the forecast demand. We describe and formally define the problem and then propose a general modeling framework, which takes the form of a two-stage stochastic programming formulation, the first stage selecting the first-tier service network design and the general workloads of the intertier transfer facilities, and the second stage determines the actual vehicle routing on the second tier as well as some limited adjustments of the first-stage service design decisions. Four different strategies of adapting the plan to the observed demand are introduced together with the associated recourse formulations. These strategies are then experimentally compared through an evaluation procedure that, based on Monte Carlo principles, mimics the decision process of a priori planning followed by repetitively applying the adjusted plan to the periods of the planning horizon. The performances of the city logistics system under the adjustment strategies are contrasted through performance measures relative to the costs of operating the system, including those of additional vehicle capacity and movements required when the plan does not provide sufficient transportation means, the utilization of the various types of vehicles, the intensity of the vehicle presence within the city, and the utilization of the intertier transfer facilities. The comparisons are discussed both based on the numerical figures obtained through simulation and from the point of view of managerial insights into the implication for managing city logistics physical and human resources. The analysis emphasizes the interest of flexibility in managing resources and operations for the overall performance of the system, discusses the associated trade-offs, and underlines the benefits of consolidation in terms of system efficiency and impact on the city. The comparisons also show that even when demand variability and management constraints are explicitly taken into account, our approach is still able to build good tactical plans.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».