Fair cost savings allocation in two-stage fixed-cost transportation problem
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 navigates the economic efficiency in a two-stage fixed-cost transportation problem (TS-FCTP), employing cooperative game theory (CGT) for fair allocation in a shared transportation network. Collaboration among Logistics Service Providers (LSPs) in a multi-echelon supply chain network, such as in TS-FCTP, emerges as a pivotal strategy to reduce costs and enhance network efficiency. The allocation of these cost savings among LSPs becomes a crucial question, prompting the introduction of a transportation game (TG) with LSPs as players. Diverse CGT solution concepts are explored to distribute cost savings among participating LSPs. We consider both synthetic and real datasets. For these datasets, we notice that the transportation game is monotonic and superadditive, and the core is non-empty. These properties indicate the willingness of players to form a coalition. Additionally, we determine the most stable cost savings allocation using the core center concept. The optimal coalition formation sequence has been identified using the Shapley monotonic path. Our findings illustrate that LSPs bear lower costs when cooperating with other LSPs. In this TG, individual players’ utility is computed by solving a TS-FCTP. This can be computationally intensive, even for medium-sized problem instances. We propose two valid inequalities (VIs) that significantly reduce the computation time.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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