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Enregistrement W2557690748 · doi:10.1109/cec.2016.7744235

A Pareto non-dominated solution approach for the vehicle routing problem with multiple time windows

2016· article· en· W2557690748 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre interuniversitaire de recherche sur les reseaux d'entreprise, la logistique et le transportKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésVehicle routing problemTabu searchMathematical optimizationBenchmark (surveying)Pareto principleNash equilibriumComputer scienceSet (abstract data type)HeuristicVariable (mathematics)Variable neighborhood searchRouting (electronic design automation)Multi-objective optimizationMetaheuristicMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a hybrid tabu search variable neighborhood (HVNTS) heuristic that chooses Pareto non-dominated solutions from the search space of solutions that satisfy a set of Nash equilibrium conditions for a multiple-agent game theory model. The framework is general and can tackle different classes of Vehicle Routing Problems (VRP). It is herein applied to the VRP with Multiple Time Windows (VRPMTW) and tested on three objectives: minimizing the total travel cost (expressed in time units), maximizing the minimal customers' utility, and maximizing the minimal drivers' utility. The results for benchmark instances highlight the benefits of the multiple-criteria model; an important motivation to the transportation industry for its real life implementation.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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