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Enregistrement W2754261999 · doi:10.1287/trsc.2017.0771

Exact Solutions for the Carrier–Vehicle Traveling Salesman Problem

2017· article· en· W2754261999 sur OpenAlex
Claudio Gambella, Andrea Lodi, Daniele Vigo

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 · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesUniversità di BolognaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésTravelling salesman problemRange (aeronautics)Computer scienceMathematical optimizationA priori and a posterioriInteger programmingVehicle routing problemTraveling purchaser problemInteger (computer science)Conic section2-optAlgorithmEngineeringMathematicsRouting (electronic design automation)Computer networkAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carrier–vehicle systems generally consist of a slow carrier (e.g., a ship) with a long operational range and a faster vehicle (e.g., an aircraft) with a limited operational range. The carrier has the role of transporting the faster vehicle and of deploying, recovering, and servicing it. The goal of the carrier–vehicle traveling salesman problem (CVTSP) is to permit the faster vehicle to visit a given collection of targets in the shortest time while using the carrier as a base for possible multiple trips. As a consequence, the carrier and vehicle should be synchronized. The visiting sequence of the targets is not given a priori. We present a mixed-integer, second-order conic programming (MISOCP) formulation for the CVTSP. Computational results are shown for the resolution of the model with commercial solvers. The MISOCP structure and the relationship to the traveling salesman problem are exploited for developing a ranking-based solution algorithm that outperforms the commercial solvers.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,266 · 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