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Enregistrement W4283795539 · doi:10.1080/23302674.2022.2092660

Robust design of service systems with immobile servers, general arrival and service patterns, and demand uncertainty

2022· article· en· W4283795539 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systems Science Operations & Logistics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Portfolio Optimization
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematical optimizationComputer scienceQueueing theoryServerPiecewise linear functionPiecewiseQuadratic equationRobustness (evolution)Service (business)Quality of serviceNonlinear systemMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the problem of robustly designing a service system consisting of immobile servers, each modelled as a G/G/1 queuing system, when the arrival rates are not known with certainty. The problem involves locating service centers, determining their capacities and assigning customers to them to minimize the total cost, which includes the setup, access and waiting costs. Besides the nominal problem, two robust problems with budget and ball uncertainty sets are considered. A piecewise-linear approximation is applied to handle the nonlinear waiting cost, which enables all the problems to be tightly approximated as mixed-integer quadratic programs. We also propose a Lagrangian approach that is capable of finding high-quality solutions and strong bounds for instances of practical sizes. Numerical experiments were conducted to validate the proposed models and solution methods and to study the effect of the problem parameters, the uncertainty set size and the objective function approximations on the optimal 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.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,233 · 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