Multimodal Capacitated Hub Location Problems with Multi-Commodities: An Application in Freight Transport
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Notice bibliographique
Résumé
Hub location problems (HLPs) support decision making on multimodal transport strategic planning. It is related to the location of hubs and the allocation of origin/destination (O/D) flow in a system. Classical formulations assume that these flows are predefined paths and direct delivery is not available. This applied research presents a mixed integer linear programming (MILP) model for a capacitated multimodal, multi-commodity HLP. Furthermore, an application on the export process in a Latin American country is detailed. The new proposed model, unlike the traditional HLP, allows direct shipment, and its O/D flows are part of the decision model. Situations with up to 100 nodes, six products, and two transport modes are used, working with initial and projected flows. All instances can be solved optimally using the commercial solver, Gurobi 7.5.0, in computational times less than a minute. Results indicate that only one hub is profitable for the case study, both for the initial and projected scenarios. The installation of a hub generates transport savings over 1% per year. Two factors affect the location decision: low concentration and distance between the hubs and destinations. Long distances involve an exhaustive use of trains instead of trucks, which leads to lower transport cost per unit.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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