GRASP‐ILS and set cover hybrid heuristic for the synchronized team orienteering problem with time windows
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wildfires are a natural phenomenon that regularly occurs in many terrestrial ecosystems. Due to global warming, the rate and the span of wildfires have remarkably increased during the last years, causing important economic losses and human casualties. Several initiatives have been undertaken in the last years in order to apply operations research tools to help firefighting teams schedule and optimize their protection activities when dealing with wildfires. In this context, a recent variant of the Team Orienteering Problem, referred to as the Asset Protection Problem, was proposed in van der Merwe et al. (2015). In this problem, firefighting teams provide a protective service to a set of assets endangered by wildfires. These activities can be performed by a heterogeneous fleet of vehicles and occur within specific time intervals estimated on the basis of fire fronts progression. This problem incorporates three additional constraints: time windows, synchronized visits, and compatibility constraints between vehicles and assets. In this paper, we propose a hybrid approach that combines a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure coupled with an Iterated Local Search (GRASP ILS) and a post‐optimization phase based on a set covering formulation. Interestingly, GRASP ILS incorporates an adaptive candidate list‐based insertion heuristic and a Variable Neighborhood Descent search procedure. Detailed computational tests were carried out on benchmark instances from the literature. The results show that our method outperforms the other methods in the literature, since it improves all the best‐known solutions on medium‐ and large‐size instances, while maintaining shorter computational times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».