A metaheuristic for a time-dependent vehicle routing problem with time windows, two vehicle fleets and synchronization on a road network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we extend the time-dependent vehicle routing problem with time windows on a road network by considering two types of vehicles, large and small, to serve customers. Motivated from city logistics applications, large vehicles are forbidden from the downtown area. Accordingly, goods must be transferred from large to small vehicles to serve downtown customers. This leads to synchronization issues at transfer points, which are special locations without storage capacity. The problem is not a pure two-echelon vehicle routing problem, since customers outside of the downtown area can be served directly by large vehicles. The problem is further compounded by the presence of time-dependent travel times that are defined on the arcs of the road network and are used to model congestion periods. To solve this difficult problem, we propose an adaptation of the Slack Induction by String Removals metaheuristic, which is state-of-the-art for the classical capacitated vehicle routing problem. Computational results on a set of test instances with different characteristics empirically demonstrate the optimization capabilities of this new metaheuristic on a problem which is much more complicated than the capacitated vehicle routing problem. • A state-of-the-art metaheuristic for the capacitated vehicle routing problem is modified to solve a difficult variant. • The problem considered is motivated by city logistics applications. • The problem involves time dependency and time windows. • The problem also involves two types of vehicles with synchronization at transfer points on a road network. • Computational results are reported using well known benchmark instances for the time-dependent vehicle routing problem with time windows.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle