Green open location-routing problem considering economic and environmental costs
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new bi-objective vehicle routing problem that integrates the Open Location Routing Problem (OLRP), recently presented in the literature, coupled with the growing need for fuel consumption minimization, named Green OLRP (G-OLRP).Open routing problems (ORP) are known to be NP-hard problems, in which vehicles start from the set of existing depots and are not required to return to the starting depot after completing their service.The OLRP is a strategic-level problem involving the selection of one or many depots from a set of candidate locations and the planning of delivery radial routes from the selected depots to a set of customers.The concept of radial paths allows us to use a set of constraints focused on maintaining the radiality condition of the paths, which significantly simplifies the set of constraints associated with the connectivity and capacity requirements and provides a suitable alternative when compared with the elimination problem of sub-tours traditionally addressed in the literature.The emphasis in the paper will be placed on modeling rather than solution methods.The model proposed is formulated as a bi-objective problem, considering the minimization of operational costs and the minimization of environmental effects, and it is solved by using the epsilon constraint technique.The results illustrate that the proposed model is able to generate a set of trade-off solutions leading to interesting conclusions about the relationship between operational costs and environmental impact.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».