Study on the Optimization of Hub-and-Spoke Logistics Network regarding Traffic Congestion
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The design of the hub-and-spoke network has wide applications in the freight transportation system. This design involves the location of a group of hubs as well as the allocation between nonhub nodes and the hubs after the location. On the basis of the traditional single distribution hub-and-spoke network, the congestion flow waiting model (CFWM) and the congestion flow redistribution model (CFRM) are proposed in this paper after considering traffic waiting and traffic diversion, respectively, in the case of hub congestion. The presented models focus on the design of single distribution hub-and-spoke logistics network under traffic congestion. The objective function minimizes the total cost of the road network on the premise of ensuring the normal operation of the logistics network, which effectively balances the contradiction between the economic benefits of traffic scale and the congestion cost. Given the complexity of the problem, the congestion cost function is linearized, and the mutational particle swarm optimization (MPSO) is employed for the solution. Additionally, certain calculation experiments and sensitivity analysis of the congestion optimization model are conducted to verify the effectiveness and applicability of the constructed hub-and-spoke network and the congestion solutions. The results indicate that the optimized logistics network may effectively alleviate congestion, balance the network freight flow, and improve the stability of the hub-and-spoke network.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 découle