Machine Learning-Empowered Benders Decomposition for Flow Hub Location in E-Commerce
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 studies a flow hub location problem (FHLP) stemming from recent trends in network design for e-commerce businesses. Specifically, e-commerce companies are flexible and agile in reoptimizing their logistics networks, including supplier (origin) and customer zone (destination) decisions. Furthermore, a large number of commodities (flows) and a relatively small sales volume for each product incentivize e-commerce retailers to lease warehouse spaces as hubs, yielding a large number of hub location candidates. As such, the proposed FHLP determines the origin and destination of each flow simultaneously with the hub location and flow routing decisions in contrast to the classical hub location problems, where the origins and destinations of all flows are predetermined. To solve this large-scale optimization problem, we propose an optimization algorithm that combines Lagrangian relaxation and Benders decomposition. Novel acceleration techniques, such as a clustering-empowered multicommodity Benders reformulation, learning-empowered elimination tests, and variable reduction techniques, are further developed to improve the performance and convergence of the algorithm. The efficiency of the proposed algorithm is evaluated via extensive computational experiments. The numerical results show that when compared with five other benchmark methods, the proposed algorithm can achieve optimal solutions faster for small-sized test instances and reduce optimality gaps for large-sized ones. For example, the proposed method achieves optimal solutions for a set of 10 test instances, with node sizes ranging from 225 to 450, within 20 minutes on average. In comparison, the automatic Benders decomposition method implemented in the commercial CPLEX solver achieves an average optimality gap of 2% within one hour. History: Accepted by Russell Bent, Area Editor for Network Optimization: Algorithms & Applications. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2023.0367 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0367 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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