Insights into the application of the traveling salesman problem to logistics without considering financial risk: A bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
Suppliers can use different strategies to distribute their products, Among the most common complex optimization problems related to the transportation of products is the traveling salesman problem. In the traveling-salesman problem, a route is chosen that visits each node exactly once, taking into account the shortest travel time, and finally returns to the original node. In this problem, all nodes must be visited. If we consider the application of this problem in logistics, we can study the necessity of this problem in transportation means such as trucks or drones. The upcoming paper is thoroughly studied and researched considering the related articles published in the last three decades, and bibliometric analysis is used for the details of this problem. This paper aims to statistically evaluate the influence and importance of the traveling salesman on logistics without considering financial risk by presenting an analysis of the works published between 1983 and 2023. As part of our comprehensive literature review table with analysis of export, we will conduct a comprehensive review of the most relevant articles in the field from 2020 to 2023 to better understand the trend in the subject in the last few years. Data were obtained from the Web of Science and focused on metrics such as the total number of publications, citations, average citations per publication, and trending countries. Graphical and statistical analysis was performed using Excel and R-Studio. China, the USA, and Germany are the countries with the most publications. Laporte is the most prolific author with 8 publications. Much research has been done on this topic, especially in the Journal of transportation research part E-logistic with 43 articles, and the main application areas are logistics, vehicles, and drones. These data may prove useful to researchers seeking an overview of the traveling salesman problem to determine future research directions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».