The Value of Preemptive Pick-Up Services in Dynamic Vehicle Routing for Last-Mile Delivery: Space-Time Network-Based Formulation and Solution Algorithms
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.
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, with the increase of emerging pick-up requests during service, logistics companies have been driven to integrate delivery and pick-up service in a dynamic environment. To provide a balanced and robust approach to cope with delivery requests and emerging pick-up requests, this article aims at considering and modeling a practically useful service principle as preemptive services. To our knowledge, most existing studies assume that the dynamically arriving requests are handled in a non-preemptive processing sequence; that is, once the delivery person is allocated to a task, the process is noninterruptible till it gets completed. In the preemptive service, a service suspension of the delivery process (with low service utility) is allowed to satisfy the pick-up requests (with high service utility) first. To provide a systematic assessment on the value of preemptive service for evolving urban logistics systems, a dynamic vehicle routing problem with preemptive pick-up service (VRPPS) is proposed to systematically describe the problem with potentially complex dynamic priorities among different tasks. Based on a dynamically constructed space-time network, this study formulates a multicommodity flow model that aims at optimizing the generalized service utility and the operating cost simultaneously. To provide a fast value approximation, we present a solution framework deploying the augmented Lagrangian relaxation approach with embedded dynamic programming algorithms. This framework jointly integrates the processes of updating request information and obtaining optimal routes. Finally, the validity and effectiveness of the proposed methods are evaluated on an illustrative network and a real-world last-mile delivery network operated by a logistics company.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle