Multi-depot heterogeneous fleet vehicle routing problem with time windows: Airline and roadway integrated routing
Notice bibliographique
Résumé
In transportation, the multi-depot heterogeneous fleet vehicle routing problem with time windows (MDHFVRPTW) is one of the hard-to-solve real-life problems. In the study, a new node-based MDHFVRPTW has been developed. Unlike other studies in the literature, heterogeneous fleets including both airline and roadway vehicles are used for routing. In the model, real-life data of the airline and roadway are taken into consideration. In particular, important aviation constraints such as the range of the aircraft, landing and take-off cycle (LTO) cost according to the engine type, and the penalty cost are presented in the model. The problem is analysed by using narrow and wide time windows, which is the realization of fast and normal demand. A new hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search (HGA-VNS) has been proposed for the solution of the MDHFVRPTW model. In the solution of the model, remarkable results have been obtained with the HGA-VNS algorithm compared to the genetic algorithm and off-the-shelf solvers. Also, the HGA-VNS algorithm has been tested with small and large-scale instances and compared with other studies in the literature. It is thought that the proposed MDHFVRPTW model and the developed HGA-VNS algorithm will bring a different perspective to transportation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».