A Unified Decomposition Matheuristic for Assembly, Production, and Inventory Routing
Notice bibliographique
Résumé
While the joint optimization of production and outbound distribution decisions in a manufacturing context have been intensively studied in the past decade, the integration of production, inventory, and inbound transportation from suppliers have received much less attention despite its practical relevance. This paper aims to fill the gap by introducing a general model for the assembly routing problem (ARP), which consists of simultaneously planning the assembly of a finished product at a plant and the routing of vehicles collecting materials from suppliers to meet the inventory requirements imposed by the production. We formulate the problem as a mixed-integer linear program and we propose a three-phase decomposition matheuristic that relies on the iterative solution of different subproblems. The first phase determines a setup schedule while the second phase optimizes production quantities, supplier visit schedules and shipment quantities. The third phase solves a vehicle routing problem for each period in the planning horizon. The algorithm is flexible, and we show how it can also be used to solve two well-known outbound distribution problems related to the ARP: the production routing problem and the inventory routing problem. Using the same parameter setting for all problems and instances, we obtain 781 new best-known solutions out of 2,628 standard IRP and PRP test instances. In particular, on large-scale multivehicle instances, the new algorithm outperforms specialized state-of-the-art heuristics for these two problems. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/ijoc.2018.0817 .
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».