A Three-Front Parallel Branch-and-Cut Algorithm for Production and Inventory Routing Problems
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
Production and inventory routing problems consider a single-product supply chain operating under a vendor-managed inventory system. A plant creates a production plan and vehicle routes over a planning horizon to replenish its customers at minimum cost. In this paper, we present two- and three-index formulations, implement a branch-and-cut algorithm based on each formulation, and introduce a local search matheuristic-based algorithm to solve the problem. In order to combine all benefits of each algorithm, we design a parallel framework to integrate all three fronts, called the three-front parallel branch-and-cut algorithm (3FP-B&C). We assess the performance of our method on well-known benchmark instances of the inventory routing problem (IRP) and the production routing problem (PRP). The results show that our 3FP-B&C outperforms by far other approaches from the literature. For the 956 feasible small-size IRP instances, our method proves optimality for 746, being the first exact algorithm to solve all instances with up to two vehicles. 3FP-B&C finds 949 best known solutions (BKS) with 153 new BKS (NBKS). For the large-size set, our method provides two new optimal solutions (OPT), and finds 82% of BKS, being 70% of NBKS for instances with up to five vehicles. This result is more than twice the number of BKS considering all heuristic methods from the literature combined. Finally, our 3FP-B&C finds the best lower bounds (BLB) for 1,169/1,316 instances, outperforming all previous exact algorithms. On the PRP, our method obtained 278 OPT out of the 336 instances of benchmark set of small- and medium-size instances being 19 new ones in addition to 335 BKS (74 NBKS) and 313 BLB (52 new ones). On another set of PRP with medium- and large-size instances, our algorithm finds 1,105 BKS out of 1,440 instances with 584 NBKS. Besides that, our 3FP-B&C is the first exact algorithm to solve the instances with an unlimited fleet, providing the first lower bounds for this subset with an average optimality gap of 0.61%. We also address a very large-size instance set, the second exact algorithm to address this set, outperforming the previous approach by far. Finally, a comparative analysis of each front shows the gains of the integrated approach. History: This paper has been accepted for the Transportation Science Special Issue: DIMACS Implementation Challenge: Vehicle Routing. Funding: C. M. Schenekemberg was supported by the São Paulo Research Foundation (FAPESP) [Grant 2020/07145-8]. A. A. Chaves was supported by FAPESP [Grants 2018/15417-8 and 2016/01860-1] and Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico [Grants 312747/2021-7 and 405702/2021-3]. L. C. Coelho was supported by the Canadian Natural Sciences and Engineering Research Council [Grant 2019-00094]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/trsc.2022.0261 .
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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 | 0,001 |
| 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 découle