A Two-Stage Chance Constrained Approach with Application to Stochastic Intermodal Service Network Design Problems
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.
Notice bibliographique
Résumé
Compared with traditional freight transportation, intermodal freight transportation is more competitive which can combine the advantages of different transportation modes. As a consequence, operational research on intermodal freight transportation has received more attention and developed rapidly, but it is still a young research field. In this paper, a stochastic intermodal service network design problem is introduced in a sea-rail transportation system, which considers stochastic travel time, stochastic transfer time, and stochastic container demand. Given candidate train and ship services, we develop a two-stage chance constrained programming model for this problem with the objective of minimising the expected total cost. The first stage allows for the selection of operated services, while the second stage focuses on the determination of intermodal container routes where capacity and on-time delivery chance constraints are presented. A hybrid heuristic algorithm, incorporating sample average approximation and ant colony optimisation, is employed to solve this model. The proposed model is applied to a realistic intermodal sea-rail network, which demonstrates the performance of the model and algorithm as well as the influence of stochasticity on transportation plans. Hence, the proposed methodology can improve effectively the performance of intermodal service network design scheme under stochastic conditions and provide managerial insights for decision-makers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle