A stochastic online algorithm for unloading boxes from a conveyor line
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the problem of unloading a sequence of boxes from a single conveyor line with a minimum number of moves. The problem under study is efficiently solvable with dynamic programming if the complete sequence of boxes is known in advance. In practice, however, the problem typically occurs in a real-time setting where the boxes are simultaneously placed on and picked from the conveyor line. Moreover, a large part of the sequence is often not visible. As a result, only a part of the sequence is known when deciding which boxes to move next. We develop an online algorithm that evaluates the quality of each possible move with a scenario-based stochastic method. Two versions of the algorithm are analyzed: in one version, the quality of each scenario is measured with an exact method, while a heuristic technique is applied in the second version. We evaluate the performance of the proposed algorithms using extensive computational experiments and establish a simple policy for determining which version to choose for specific problems. Numerical results show that the proposed approach consistently provides high-quality results, and compares favorably with the best known deterministic online algorithms. Indeed, the new approach typically provides results with relative gaps of 1–5% to the optimum, which is about 20–80% lower than those obtained with the best deterministic approach.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».