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Enregistrement W4400450924 · doi:10.1080/00207543.2024.2374845

The picker routing problem in mixed-shelves, multi-block warehouses

2024· article· en· W4400450924 sur OpenAlexafffund
Mustapha Haouassi, Yannick Kergosien, Jorge E. Mendoza, Louis-Martin Rousseau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Production Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Manufacturing and Logistics Optimization
Établissements canadiensHEC MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHEC MontréalCanada First Research Excellence FundInstitut de Valorisation des DonnéesRWTH Aachen University
Mots-clésWarehouseBlock (permutation group theory)Routing (electronic design automation)Computer scienceOperations researchEngineeringBusinessMathematicsComputer networkCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike conventional warehouses, where the inventory of an item is concentrated on a single shelf, the inventory in mixed-shelves warehouses is broken down into units and dispersed throughout the warehouse. As a result, the locations from where items are to be retrieved must be chosen when designing the picker tour. The rare research on the picker routing problem (PRP) in mixed-shelves warehouses focuses on (and heavily exploits the properties of) 1-block warehouses, which are warehouses with only two cross aisles. Here, we tackle the more general PRP in mixed-shelves, multi-block warehouses. To solve the problem, we propose a logic-based Benders decomposition method whereby the master problem selects the locations from where each item is retrieved and the subproblem designs the associated picker tour. We introduce tailored optimality cuts and prove their validity. In addition, we propose a set of various techniques to enhance the performance of the logic-based Benders decomposition, including a lower bounding function and valid inequalities. We show the efficiency and effectiveness of the proposed method through extensive computational experiments carried out on both standard instances from the literature (for the 1-block setting) and newly generated instances (for our case). We also leverage our algorithms to generate managerial insights into the benefits of multi-block layouts and mixed-shelves policies in warehousing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,309 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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