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Enregistrement W2760366578 · doi:10.3141/2610-01

Solution of Two-Echelon Facility Location Problems by Approximation Methods

2017· article· en· W2760366578 sur OpenAlexaffabout
Mahyar Jahangiriesmaili, Sina Bahrami, Matthew J. Roorda

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTruckFacility location problemTransport engineeringConsolidation (business)Site selectionDowntownOperations researchComputer scienceTravel timeOperations managementEngineeringBusinessGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The two-echelon delivery structure is a strategy that can be implemented in urban areas to lower delivery costs by reducing the movement of heavy goods vehicles. In a two-echelon delivery structure, large trucks deliver shipments from a consolidation center to several terminals, where packages are transferred to smaller trucks for last-mile deliveries. This paper formulates a model that solves the two-echelon delivery structure by the use of approximation techniques. Several potential terminal locations and demand areas were identified, and the optimal number and locations of the terminals were examined, as the model evaluated the most cost-effective routes between the consolidation center, potential terminals, and demand areas. Downtown Toronto, Ontario, Canada, was chosen as the case study area to assess the model, and a cost analysis of the number and locations of the terminals was performed. The experiments showed that the number and the locations of the terminals were greatly influenced by the opening cost of the terminals and the transportation cost of the delivery trucks. It was also discovered that the likelihood of selection of terminals that were positioned near both the consolidation center and the center of the service area was higher than the likelihood of selection of terminals at any other location.

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 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)0,007
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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