Distributed appointment assignment and scheduling under uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
We investigate a stochastic distributed appointment assignment and scheduling problem, which consists of assigning appointments to distributed service units and determining service sequences at each service unit. In particular, the service time duration and release time uncertainties are well-considered. The solution to this generic problem finds interesting applications in distributed production systems, healthcare systems, and post-disaster operations. We formulate the problem as a two-stage stochastic program to minimise the total transportation cost and expected makespan, idle time or overtime, and apply the sample average approximation method to make the problem tractable. We then develop a stochastic logic-based Benders decomposition method, decomposing the problem into a master problem and a subproblem. The master problem determines the appointment assignment variables, and the subproblem handles the sequence and service start time variables. Benders optimality cuts are generated from the subproblem's solution and added to the master problem. The developed stochastic logic-based method is advantageous since it can manage many scenarios in parallel. We further consider each appointment's due date, minimise the weighted earliness and tardiness, and adjust the developed method to solve this variant. Experiments on random instances demonstrate the excellent performance of the proposed model and methods.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».