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Enregistrement W4210476644 · doi:10.1155/2022/3927268

Exact Algorithms for Practical Instances of the Railcar Loading Problem at Marine Container Terminals

2022· article· en· W4210476644 sur OpenAlexvenueno aff
ManWo Ng, Dung‐Ying Lin

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésDOCKTrainContainer (type theory)TraverseTerminal (telecommunication)Computer scienceStack (abstract data type)Freight trainsContainerizationAlgorithmOperations researchEngineeringMarine engineeringComputer networkMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growth in global trade and its environmental footprint, sustainable modes of freight movement are increasingly important in today’s globalized world. This study focuses on on-dock rail, where the rail terminal is located within the marine container terminal. On-dock rail has in recent years become an essential mode of transportation to move containers out of congested marine container terminals. This study contributes to the literature by presenting tailored exact solution algorithms for a recently proposed optimization model to optimize the loading of double-stack trains. In particular, a 3-stage solution framework is presented for the case when rail cars have a single well. A complementary solution algorithm for the case when a rail car has multiple wells is also provided. Our results show that computational times can be drastically reduced, from 2+ hours to a matter of seconds, rendering the model suitable for practical use.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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