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Enregistrement W2742575432 · doi:10.1155/2017/1624328

Analysis of an Automated Vehicle Routing Problem in Logistics considering Path Interruption

2017· article· en· W2742575432 sur OpenAlexvenueno aff
Yong Zhang, Lei Shi, Jing Chen, Xuefeng Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceJiangsu Science and Technology DepartmentNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVehicle routing problemPath (computing)Computer scienceRouting (electronic design automation)Particle swarm optimizationOperations researchAutomated guided vehicleShortest path problemTransport engineeringReal-time computingSimulationEngineeringEmbedded systemAlgorithmArtificial intelligenceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of automated vehicles in logistics can efficiently reduce the cost of logistics and reduce the potential risks in the last mile. Considering the path restriction in the initial stage of the application of automated vehicles in logistics, the conventional model for a vehicle routing problem (VRP) is modified. Thus, the automated vehicle routing problem with time windows (AVRPTW) model considering path interruption is established. Additionally, an improved particle swarm optimisation (PSO) algorithm is designed to solve this problem. Finally, a case study is undertaken to test the validity of the model and the algorithm. Four automated vehicles are designated to execute all delivery tasks required by 25 stores. Capacities of all of the automated vehicles are almost fully utilised. It is of considerable significance for the promotion of automated vehicles in last-mile situations to develop such research into real problems arising in the initial period.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,304 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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