Personnel scheduling problem for ready-mixed concrete delivery
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
This paper investigates the personnel scheduling problem for ready-mixed concrete (RMC) delivery. The goal is to create schedules for drivers over a large planning horizon of a week that minimize multiple objectives under tight operational and regulatory constraints. At the operational level, multiple production plants are available to satisfy the requests of several construction sites. A fixed fleet of homogeneous trucks is available at each period of the planning horizon to transport RMC from production plants to construction sites. We formally describe and solve the problem using a metaheuristic algorithm based on a two-stage approach. Computational experiments are conducted on a new set of artificial instances and on a set of instances generated based on real data. Through a sensitivity analysis, we demonstrate that important savings in the cost of the schedules can be achieved with some degree of flexibility in several parameters. However, the well-being of the drivers must always be considered to guarantee the right balance between the cost-effectiveness of the schedules and a good work environment. Real data provided by an industrial partner is used to test the solution approach and compare the quality of our solutions. The results show that our solution approach largely outperforms the approach used by the industrial partner. • We explore personnel scheduling problems for ready-mixed concrete (RMC) delivery. • We formally describe and solve the problem using a metaheuristic algorithm. • We demonstrate that savings in schedule costs can be achieved with flexibility. • We balance driver well-being with cost-effective, efficient schedules. • Our solution approach largely outperforms the approach used by an industrial partner.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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