Pick‐Up and Delivery Problem for Sequentially Consolidated Urban Transportation with Mixed and Multi‐Purpose Vehicle Fleet
Notice bibliographique
Résumé
Different urban transportation flows (e.g., passenger journeys, freight distribution, and waste management) are conventionally separately handled by corresponding single‐purpose vehicles (SVs). The multi‐purpose vehicle (MV) is a novel vehicle concept that can enable the sequential sharing of different transportation flows by changing the so‐called modules, thus theoretically improving the efficiency of urban transportation through the utilization of higher vehicles. In this study, a variant of the pick‐up and delivery problem with time windows is established to describe the sequential sharing problem considering both MVs and SVs with features of multiple depots, partial recharging strategies, and fleet sizing. MVs can change their load modules to carry all item types that can also be carried by SVs. To solve the routing problem, an adaptive large neighborhood search (ALNS) algorithm is developed with new problem‐specific heuristics. The proposed ALNS is tested on 15 small‐size cases and evaluated using a commercial MIP solver. Results show that the proposed algorithm is time‐efficient and able to generate robust and high‐quality solutions. We investigate the performance of the ALNS algorithm by analyzing convergence and selection probabilities of the heuristic solution that destroy and repair operators. On 15 large‐size instances, we compare results for pure SV, pure MV, and mixed fleets, showing that the introduction of MVs can allow smaller fleet sizes while approximately keeping the same total travel distance as for pure SVs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».