MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2969271328 · doi:10.1080/01605682.2019.1650625

A two-echelon location-routing problem with synchronisation

2019· article· en· W2969271328 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Operational Research Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban and Freight Transport Logistics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceRouting (electronic design automation)Vehicle routing problemFacility location problemHeuristicOperations researchMathematical optimizationHeuristicsSpace (punctuation)Service (business)Computer networkMathematicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by an actual problem of a national postal service company, we introduce and define a new two-echelon location-routing problem (2E-LRP). The 2E-LRP is defined in a two-echelon distribution system where products are transported from origins to destinations through intermediate facilities. A major question that arises in a two-echelon distribution system is how to synchronise the flows of the two echelons at intermediate facilities. The synchronisation is important due to limited storage space or waiting times for transshipments at the intermediate facilities. In our new 2E-LRP, the activities in the two echelons are organised into two waves; a delivery wave, where products are sent from the primary facility to the customers through the intermediate facilities, and a following pickup wave, where the flow of products is reversed. The model only considers temporal constraints, assuming that capacities are never binding; the vehicles are always large enough given the constraints on time. As a solution approach, we propose a decomposition-based heuristic. Besides the solution approach, we propose data-driven schemes for use in combination with the model and we provide the computational results for different sets of instances.

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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,246

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,284
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