Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates a logistics problem facing companies that export their products to other countries. The problem is called export intermodal transportation problem. In the export intermodal transportation problem, goods ordered by overseas customers need to be transported from production plants or warehouses of an export company to the customers destinations overseas. The transportation involves using multiple transportation modes such as trucks and rails for the inland portion and ocean liners for the overseas portion, and its objective is to have the goods moved and the cost minimized subject to various constraints. Cost can be minimized by combining orders from different customers to reduce the number of trucks, rails, or ocean containers used, and by selecting the appropriate transportation modes, routes and carriers. This study provides a formulation of the export intermodal transport problem and proposes two approaches to solve a relaxed version of the problem, where the time constraints are ignored. The first approach divides the problem into three sub-problems: order consolidation on ocean container, ocean port and carrier selection, and inland transportation mode and carrier selection. Order consolidation on ocean container is formulated as the bin packing problem and is solved by the first-fit decreasing algorithm. Ocean port and carrier selection is formulated as minimum cost maximum flow and prototyped with the cycle cancelling algorithm. And finally inland transportation mode and carrier selection is formulated as variable sized bin packing with costs and is solved by a proposed heuristics algorithm. The second approach is a backtracking approach aimed at getting the optimal solution for smaller problem instances and establishing a baseline to compare solutions obtained by the first approach. Both approaches are implemented as prototypes and evaluated with historical real world data provided by a large food export company. For all data sets, both prototypes produce solutions with transportation cost less than that obtained by the company manually. On average the prototypes reduce the cost by 3% and save $30,000 for each data set. The three stage solution approach prototype runs much faster than the backtracking approach prototype. For almost all larger data sets, it takes too long for the backtracking prototype to complete. If we let the backtracking prototype run for 30 minutes and keep the best solution, the solutions obtained by both prototypes are comparable in terms of their cost. As for time, the three stage solution approach prototype takes about 2 seconds to obtain each solution.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,060 | 0,005 |
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 ».