Optimizing multi-vehicle emergency perishable material distribution across multiple centers with a freshness consideration
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
Optimizing the distribution of perishable emergency materials in the aftermath of sudden disasters holds significant theoretical and practical value. This paper begins by defining the freshness of perishable emergency materials and develops a continuous piecewise function to describe the changes in quality and quantity of these materials at different time stages. Additionally, it considers distinct delivery requirements for each demand point regarding the same perishable emergency materials. Under the minimum freshness constraint, a vehicle distribution optimization model is established for perishable emergency materials, considering multiple distribution centers and multiple vehicles. Depending on whether the distribution center has an adequate number of vehicles, the solution can be classified into three scenarios. In the case of insufficient total emergency supplies but sufficient vehicles, an accurate algorithm is designed to address the model. Alternatively, when both the total emergency supplies and vehicles are insufficient, an approximate algorithm is developed to solve the model. Finally, when the total quantity of perishable emergency materials is inadequate, and some vehicles are sufficient while others are not, the problem is transformed into one of the first two situations to find a solution. To validate the accuracy of the model and the effectiveness of the algorithm, an analysis is conducted using the flood-stricken area in Shouguang, Shandong as a case study.
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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.
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