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Enregistrement W4312762464 · doi:10.1115/msec2022-81991

Solving the Open Route Capacitated Periodic Vehicle Routing Problem With Time Windows to Service Microgrids Powered by Uncertain Renewable Generation

2022· article· en· W4312762464 sur OpenAlexaff
Waleed Shawky, Ahmed Azab, Sally Kassem

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicle routing problemComputer scienceGridMathematical optimizationTime horizonElectric vehicleRenewable energyAnt colony optimization algorithmsPower (physics)Operations researchRouting (electronic design automation)EngineeringComputer networkElectrical engineeringMathematicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Supply Chain and logistics operations are high-cost operations that require planning to keep costs minimum. One of the most crucial supply chain stages is the distribution stage, including delivering products to retailers and/or customers. The problem of products’ distribution consumes considerable amounts of time and money and is modeled in many situations as a Vehicle Routing Problem (VRP). In this paper, servicing and provision of power transactions to an electric micro-grid using a fleet of mobile energy storage systems (MESSs) during a specific time horizon is targeted using the developed model for the well-known Capacitated VRP with Time Windows (CVRPTW). The process of servicing power transactions of an electric micro-grid is repeated for each station periodically, which results in a problem known as periodic VRP (PVRP). The MESSs in the developed model do not necessarily return back to their original trip starting point (depot); hence, the problem at hand is considered as Open-Route as well. Therefore, the Open Route Capacitated Periodic VRP with Time Windows (OCPVRPTW) is studied in this paper. The model is formulated and solved using commercial software to obtain exact solutions to the tackled problem instances. For future work and due to the combinatorial nature of the problem, Ant Colony Optimization will be used to solve larger instances of the problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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