Heuristics for the dynamic facility location problem with modular capacities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper studies the Dynamic Facility Location Problem with Modular Capacities (DFLPM). It generalizes several facility location problems and consists in determining locations and sizes of facilities to minimize location and demand allocation costs with decisions taken periodically over a planning horizon. The DFLPM is solved using heuristics tailored for different scenarios and cost structures. We propose three linear relaxation based heuristics (LRH) and an evolutionary heuristic that hybridizes a genetic algorithm with a variable neighborhood descent (GA+VND). We adapt benchmark instances from the literature to yield several representations of scenarios and parameters structures. Experiments are reported comparing the heuristics to a state-of-the-art mixed integer programming (MIP) formulation for the problem. We show that the performance of the methods depends on the characteristics of the instance solved. For the benchmark instances, the LRH improved by VND finds solutions within 0.02% of the optimal ones in less than half of the time of the MIP. For the scenarios where construction costs are higher and module sizes are lower, the GA+VND proved to be effective to solve the problem, outperforming the LRH and the MIP. We also discuss the results from a practitioner point of view to identify situations where each method is preferable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».