On the value of shipment consolidation and machine learning techniques for the optimal design of a multimodal logistics network
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
We study a multimodal logistics network for a multi-echelon supply chain (SC) with multiple products, considering economic and environmental sustainability and shipment consolidation (ShC). The SC logistics network is modelled as a Mixed Integer Linear Program (MILP) and then tested on randomly generated but realistic test instances. The effects of ShC in SC network design on economic and environmental costs are analyzed, showing that consolidation decreases the SC cost, especially when the distance between the shipper and receiver is significant. Moreover, machine learning (ML) approaches for predicting stochastic parameters using historical data are evaluated compared to the more traditional stochastic programming approaches over multiple prediction periods. The three ML models utilized; namely, Attention CNN-LSTM, Attention ConvLSTM and an ensemble of both models using Support Vector Regression, performed significantly better than the stochastic programming approaches considered (simple recourse and chance-constrained) in all scenarios. The numerical examples show that the MILP models using the predictions from the ML algorithms provide the highest value of the stochastic solution and the lowest expected value of perfect information. This study makes a case for the continued integration of ML prediction methodologies into stochastic optimization modelling in the setting of sustainable SC logistics design problems.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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