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Enregistrement W2600608404 · doi:10.1287/trsc.2018.0857

Integrated Shift Scheduling and Load Assignment Optimization for Attended Home Delivery

2019· article· en· W2600608404 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.

Notice bibliographique

RevueTransportation Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScheduling and Timetabling Solutions
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScheduling (production processes)Operations researchPlan (archaeology)Operational planningComputer scienceOperations managementJob shop schedulingWork (physics)EngineeringBusinessSchedule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we study an integrated shift scheduling and load assignment optimization problem for attended home delivery. The proposed approach is divided into two phases, each one corresponding to a different planning level: tactical and operational. In the tactical planning, a daily master plan is generated for each courier. This master plan defines the working shifts, the origin–destination pairs to visit, and the number of client requests to serve. In the operational planning, delivery orders are allocated to couriers in real time. The stochastic and dynamic nature of client orders is included in the tactical and operational decision levels, respectively. Experimental results demonstrate that our approach provides robust tactical solutions that easily accommodate fluctuations in client orders, preventing additional costs related to the underutilization of couriers and to the use of external couriers to satisfy all delivery requests, when compared with an approach using the mean demand value. Moreover, these results also indicate that the failure to incorporate robust tactical solutions in the operational planning results in infeasible operational plans that are inadmissible regarding the couriers’ working time (e.g., minimum and maximum numbers of working hours) and work regulations (e.g., allocation of consecutive working hours to the couriers).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,275 · 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