The Cooperative Maximal Covering Location Problem with ordered partial attractions
Notice bibliographique
Résumé
The Maximal Covering Location Problem (MCLP) is a classical location problem where a company maximizes the demand covered by placing a given number of facilities, and each demand node is covered if the closest facility is within a predetermined radius. In the cooperative version of the problem (CMCLP), it is assumed that the facilities of the decision maker act cooperatively to increase the customers’ attraction towards the company. In this sense, a demand node is covered if the aggregated partial attractions (or partial coverings) of open facilities exceed a threshold. In this work, we generalize the CMCLP introducing an Ordered Median function (OMf), a function that assigns importance weights to the sorted partial attractions of each customer and then aggregates the weighted attractions to provide the total level of attraction. We name this problem the Ordered Cooperative Maximum Covering Location Problem (OCMCLP). The OMf serves as a means to compute the total attraction of each customer to the company as an aggregation of ordered partial attractions and constitutes a unifying framework for CMCLP models. We introduce a multiperiod stochastic non-linear formulation for the CMCLP with an embedded assignment problem characterizing the ordered cooperative covering. For this model, two exact solution approaches are presented: a MILP reformulation with valid inequalities and an effective approach based on Generalized Benders’ cuts. Extensive computational experiments are provided to test our results with randomly generated data and the problem is illustrated with a case study of locating charging stations for electric vehicles in the city of Trois-Rivières, Québec (Canada).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».