Team Orienteering with Time-Varying Profit
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
This paper studies the team orienteering problem, where the arrival time and service time affect the collection of profits. Such interactions result in a nonconcave profit function. This problem integrates the aspect of time scheduling into the routing decision, which can be applied in humanitarian search and rescue operations where the survival rate declines rapidly. Rescue teams are needed to help trapped people in multiple affected sites, whereas the number of people who could be saved depends as well on how long a rescue team spends at each site. Efficient allocation and scheduling of rescue teams is critical to ensure a high survival rate. To solve the problem, we formulate a mixed-integer nonconcave programming model and propose a Benders branch-and-cut algorithm, along with valid inequalities for tightening the upper bound. To solve it more effectively, we introduce a hybrid heuristic that integrates a modified coordinate search (MCS) into an iterated local search. Computational results show that valid inequalities significantly reduce the optimality gap, and the proposed exact method is capable of solving instances where the mixed-integer nonlinear programming solver SCIP fails in finding an optimal solution. In addition, the proposed MCS algorithm is highly efficient compared with other benchmark approaches, whereas the hybrid heuristic is proven to be effective in finding high-quality solutions within short computing times. We also demonstrate the performance of the heuristic with the MCS using instances with up to 100 customers. Summary of Contribution: Motivated by search and rescue (SAR) operations, we consider a generalization of the well-known team orienteering problem (TOP) to incorporate a nonlinear time-varying profit function in conjunction with routing and scheduling decisions. This paper expands the envelope of operations research and computing in several ways. To address the scalability issue of this highly complex combinatorial problem in an exact manner, we propose a Benders branch-and-cut (BBC) algorithm, which allows us to efficiently deal with the nonconcave component. This BBC algorithm is computationally enhanced through valid inequalities used to strengthen the bounds of the BBC. In addition, we propose a highly efficient hybrid heuristic that integrates a modified coordinate search into an iterated local search. It can quickly produce high-quality solutions to this complex problem. The performance of our solution algorithms is demonstrated through a series of computational experiments.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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