A Benders Decomposition Method for Designing Reliable Supply Chain Networks Accounting for Multimitigation Strategies and Demand Losses
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the design of reliable supply networks to make them resilient to unpredictable disruptions. We develop an optimization model that incorporates several features, including (1) partial failure of facilities (instead of complete shutdown) resulting in interrupted supply capacity, (2) the effect of disruption on customer demand, and (3) the possibility to use multistrategies to mitigate disruption. We formulate a mixed-integer linear programming model to determine the optimal location of facilities and assignment of customers to opened facilities. An accelerated Benders decomposition method with valid inequalities is proposed to solve the problem. We discuss the computational efficiency of this decomposition procedure using two case studies as well as randomized data. For medium- and large-sized instances, our approach can decrease computational times by as much as 60% on average. We analyze the effect of multimitigation policies on the optimal solution and the model performance. Compared with the existing single-mitigation strategy models, we find that our model reduces the need for redundancy by as much as 50% and improves the total cost by as much as 8% in our case studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».