A novel hybrid epsilon-constraint and NSGA-II method for bi-objective restructuring hierarchical facility location problem
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A multi-objective mixed-integer linear program (MILP) model is developed to address this problem. The primary objective is to minimize the total restructuring cost, while the secondary objective aims to enhance the customer service level. To tackle the NP-hard nature of the problem, the non-dominated sorted genetic algorithm (NSGA-II) and a hybrid NSGA-II with the ɛ-constraint method are employed. The hybrid method combines the strengths of the ɛ-constraint method with NSGA-II. Various performance metrics, including the number of Pareto solutions (NPS), normalized set coverage and spacing metrics, are utilized to compare the characteristics of the non-dominated fronts obtained by NSGA-II and the hybrid methods. Design/methodology/approach The Restructuring Facility Location Problem involves the closure, resizing or opening of a group of facilities and the assignment of customers to these selected facilities. The objective is to provide the required service to customers while minimizing the overall restructuring costs. This paper introduces a novel multi-objective model for hierarchical facilities called the Multi-Objective Restructuring Hierarchical Facility Location Problem (MO-RHFLP). The model specifically includes primary- and secondary-level facilities, with the primary facility offering broad coverage. In MO-RHFLP, customers within the coverage range of the primary facility can receive service from there. Findings The results demonstrate that the NSGA-II-based method performs well in terms of normalized set coverage and spacing metrics. However, the hybrid method outperforms NSGA-II in these aspects. Additionally, the hybrid method achieves a mutation in the NPS metric. Originality/value The present study, from three perspectives, has continued the way of the previous studies in restructuring channels. First, the multi-objective problem of restructuring the bi-level network executed in this study contains both levels of the network opening, closing and resizing. Taking a different perspective, the MO-RHFLP problem is introduced through the formulation of a multi-objective MILP model. This model serves as a framework for addressing the MO-RHFLP. By developing the hybrid ɛ-constraint method with NSGA-II, we solve the proposed problem.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».