Sugar beet transportation problem under growers’ equity regulations: Metaheuristic approach
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Notice bibliographique
Résumé
We consider the optimization problem related to the sugar beet transportation when supplying sugar mills in the sugar production. The sugar beet transportation comprises of loading the beet collected at storage piles and then delivering it to sugar mills. An essential prerequisite to guarantee a viability of the considered sugar mill, is to transport the required quantities of sugar beet while maximizing technological quality and minimizing transportation costs. Some growers may be privileged to conduct collection activities in days of a planning period when sugar beet is fresh and contains larger amount of sucrose, while others do not. This unfair collect scheduling plan should be avoided to provide equal treatment of growers. We propose an Integer Linear Programming (ILP) model with the aim of simultaneously maximizing the amount of collected sucrose during the planning period while minimizing the number of vehicles of a homogenous vehicle fleet, including constraints that provide equal opportunities for growers in sugar beet collection. The problem is denoted by the Sugar Beet Transportation Problem under Growers’ Equity Regulations (SBT-GER). By applying the weighted sum method, the two objective functions are combined to transform the bi-objective problem into a single-objective one. Equity regulations are expressed through the requirement that the minimum percentage of the quantity of sugar beet is guaranteed to be collected from each grower on the day of harvest. For real-sized instances, we propose two metaheuristic algorithms, based on Variable Neighborhood Search (VNS) and Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP), respectively. The developed mathematical model and the proposed metaheuristic approaches are evaluated on a set of randomly generated test instances. The obtained results show that VNS outperforms exact solver and GRASP for the majority of examples.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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