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Enregistrement W4393454360 · doi:10.5281/zenodo.8177271

Continent-scale inventory routing solutions

2023· dataset· en· W4393454360 sur OpenAlexaff
Louis Bouvier, Guillaume Dalle, Axel Parmentier, Thibaut Vidal

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Routing (electronic design automation)Computer scienceEnvironmental scienceGeographyCartographyComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset of inventory routing solutions is a fruit of our partnership between Renault Group and the CERMICS laboratory at Ecole des Ponts. The related instances (also publicly available) are continent-scale with hundreds of customers, 21 days horizon, and 15 depots on average. Routes can last several days (continuous-time), and 30 types of commodities are involved, leading to bin packing problems when filling trucks. In our paper "Solving a Continent-Scale Inventory Routing Problem at Renault" we introduce a new large neighborhood search to solve those instances. This dataset contains the solutions provided both by our algorithm and by a benchmark we implement, as shown in the computational experiments section of our paper. We hope that sharing them publicly will motivate research on real-world and large-scale inventory routing. Environmental and economical impacts at stake are substantial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,061

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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