RETRACTED ARTICLE: Conic Reformulations of a Class of Discrete Stochastic Location Problems with Congestion
Pourquoi ce travail est-il 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.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Dossier post-publication
OpenAlex signale ce travail comme rétracté, mais aucune notice correspondante de Retraction Watch ne figure dans cette base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
In this paper, we study a class of discrete facility location problems with stochastic demand and congestion that arise in the design of various service systems. The problem is to determine the location and size of the facilities, as well as the assignment of clients to these facilities, to minimize the weighted sum of the total travel time, waiting time and service time at the facilities. Traditionally, these problems are formulated as mixed-integer nonlinear optimization problems that can be computationally challenging even for moderate-sized instances. We reformulate the problem as a mixed-integer second-order cone program and present two new formulations that are further strengthened using polymatroid inequalities. An exact and efficient branch-and-cut algorithm is proposed in which polymatroid inequalities are separated to improve convergence. Through computational experiments, we show that our reformulations are approximately twenty times faster than the exact cutting plane method and outperform other conic reformulations reported in the literature. Furthermore, the average computation time is reduced further by half when polymatroid inequalities are used with the reformulations. Using the proposed method, we solved a large, real-life instance of the optimal location of mammography screening centers in the city of Montreal, Canada, in a reasonable time.
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.
La notice
- Revue
- IISE Transactions
- Thématique
- Facility Location and Emergency Management
- Domaine
- Business, Management and Accounting
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Conic sectionClass (philosophy)Computer scienceMathematical optimizationMathematicsMathematical economicsArtificial intelligenceGeometry
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui