A Mixed-Integer Linear Formulation for a Dynamic Modified Stochastic p-Median Problem in a Competitive Supply Chain Network Design
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Dynamic Modified Stochastic p-Median Problem (DMS-p-MP) is an important problem in supply chain network design, as it deals with the optimal location of facilities and the allocation of demand in a dynamic and uncertain environment. Methods: In this research paper, we propose a mixed-integer linear formulation for the DMS-p-MP, which captures the key features of the problem and allows for efficient solution methods. The DMS-p-MP adds two key features to the classical problem: (1) it considers the dynamic nature of the problem, where the demand is uncertain and changes over time, and (2) it allows for the modification of the facility locations over time, subject to a fixed number of modifications. The proposed model uses robust optimization in order to address the uncertainty of demand by allowing for the optimization of solutions that are not overly sensitive to small changes in the data or parameters. To manage the computational challenges presented by large-scale DMS-p-MP networks, a Lagrangian relaxation (LR) algorithm is employed. Results: Our computational study in a real-life case study demonstrates the effectiveness of the proposed formulation in solving the DMS p-Median Problem. The results show that the number of opened and closed buildings remains unchanged as the time horizon increases due to the periodic nature of our demand. Conclusions: This formulation can be applied to real-world problems, providing decision-makers with an effective tool to optimize their supply chain network design in a dynamic and uncertain environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».