Integrated production-inventory-routing problem for multi-perishable products under uncertainty by meta-heuristic algorithms
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to introduce an integrated production-inventory-routing problem (PIRP) with a mixed-integer linear programming model, remarking a multi-perishable product, multi-period, and heterogeneous fleets with time windows in a distribution network. The objective of the proposed model is to maximise the total profit, which equals the selling revenue subtract the aggregation of the holding, production, transportation, and utility preference costs. At the production level, a multi-period production system with production capacity constraints is considered, in which the inventory at each stage of production is intended to compute the related holding costs and schedule more appropriate planning. The vehicle routing problem is tackled at the distribution level regarding vehicles with various capacities in a multi-period condition. Consequently, a fuzzy chance-constrained programming model is used to deal with fuzzy parameters. Furthermore, two evolutionary algorithms, namely a hybrid imperialist competitive algorithm (HICA) and self-adaptive differential evolution (SADE), are proposed to solve the given problem. Subsequently, several numerical examples with managerial insights are solved to evaluate the performances of the proposed algorithms and show their effectiveness and efficiency. Computational results demonstrate the superiority of the proposed algorithms for this problem. Finally, the applicability of the proposed algorithms is investigated by a real-case study.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».