Planification tactique du cargo aérien : comparaison entre deux formulations en programmation linéaire
Notice bibliographique
Résumé
Cargo companies, just like any other company, are striving to do better and be more profitable.In order to do so, this continuous improvement has to include strategic decisions about evaluating and adapting the network.The company has to study the optimal shipment of the forecasted demand in the network for the following season.Given a set of demands to be transported from origins to destinations and a set of flights, the objective is to deliver the freight to destination through the network as efficiently as possible.However, operations are constrained by the physical characteristics of the infrastructure and the operational policies of the airports.To this end, we describe two different formulations of the problem and their implementations.At this level of planning, the aim is to determine an efficient allocation of physical and human resources to improve the transportation system.As we are not concerned with day-to-day operations, data is aggregated to decrease the size of the problem and also to improve the demand forecasting.Once the demand is aggregated, it needs to be transported through the existing service network.To do so, we created two linear programming mathematical models.The main goal is to compare their efficiency.The first formulation, flow variables are defined on arcs, whereas in the second one, flow variables are defined on paths.This study showed that path-based models are more efficient when it comes to solving large-scale problems such as this industrial case.Also, an a priori generation of paths is more convenient to formulate complex non-linear constraints.In addition to that, Air Canada Cargo has an entirely functional router that takes into consideration all the problem constraints.v
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».