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Enregistrement W2955754236 · doi:10.1287/trsc.2018.0881

Exact Solution of Several Families of Location-Arc Routing Problems

2019· article· en· W2955754236 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
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésArc routingMathematical optimizationTraverseRouting (electronic design automation)GraphComputer scienceSet (abstract data type)Vehicle routing problemMathematicsMixed graphSocial connectednessConstraint (computer-aided design)Theoretical computer scienceLine graph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We model and solve several families of location-arc routing problems on an undirected graph. These problems extend the multidepot rural postman problem to the case where the depots are not fixed. The aim is to select the facility locations and to construct a set of routes traversing each required edge of the graph, where each route starts and ends at the same facility. The models differ from each other in their objective functions and on whether they include a capacity constraint. Alternative formulations are presented that use only binary variables, and are valid even when the input graph is not complete. This applies, in particular, to a compact two-index formulation for problems minimizing the overall routing costs, with or without facility setup costs. This formulation incorporates a new set of constraints that force the routes to be consistent and return to their original depots. A polyhedral study is presented for some of the formulations, which indicates that the main families of constraints are facet defining. All formulations are solved by branch and cut, and instances with up to 200 vertices are solved to optimality. Despite the difficulty of the problems, the numerical results demonstrate the good performance of the algorithm.

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 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 enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · 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