Two-echelon prize-collecting vehicle routing with time windows and vehicle synchronization: A branch-and-price approach
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
The steady growth in e-commerce and grocery deliveries within cities strains the available infrastructure in urban areas by increasing freight movements, aggravating traffic congestion, and air and noise pollution. This research introduces the Two-Echelon Prize-Collecting Vehicle Routing Problem with Time Windows and Vehicle Synchronization , where deliveries are carried out by smaller low- or zero-emission vehicles and larger trucks. Given their capacity restrictions, the smaller vehicles can only deliver small-sized orders and must be replenished via depot locations or larger-sized trucks. Besides replenishing smaller vehicles at satellite locations, larger trucks can deliver small orders and larger items. Managing these two types of fleets in an urban setting under consideration of capacity limitations, tight delivery time windows, vehicle synchronization, and selective order fulfillment is challenging. We model this problem on a time-expanded network and apply network reduction by considering the time window constraints. In addition, we propose a branch-and-price algorithm capable of solving instances with up to 200 customers, which continuously outperforms a state-of-the-art general-purpose optimization solver. Moreover, we present several managerial insights concerning synchronization, vehicles, and the placement of depot/satellite locations. • We address a novel last-mile distribution problem with vehicle synchronization. • Selective order fulfillment, multiple trips, and tight and long time windows are integrated into a two-echelon setting. • A branch-and-price algorithm is proposed to solve the problem for different-sized instances. • Results show that our method finds optimal solutions for instances with up to 200 customers. • We derive detailed managerial insights by studying the effects of synchronization and different instance structures.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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