Integrated and sequential algorithms for the robust two-echelon location-routing problem under demand uncertainty
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 addresses the two-echelon capacitated location-routing problem (2E-CLRP) when faced with demand uncertainty. We assume that the customer’s demands at the second echelon are uncertain and design a two-echelon distribution network where open satellites, served from a single depot, have sufficient capacities to handle the variation in demand. At the same time, the planned routes must remain feasible for all values of demand within an uncertainty set. We propose a robust counterpart for an integrated model of the 2E-CLRP and solve it using an adaptive large neighborhood search heuristic and a branch-and-cut algorithm. We also design four non-integrated solution approaches based on the robust counterparts for the 2E-CLRP subproblems, including the vehicle routing problem (VRP), the facility location problem (FLP), the location-routing problem (LRP), and the two-echelon FLP (2E-FLP). The importance of an integrated approach to 2E-CLRP is demonstrated by comparing it to non-integrated approaches. Results show that early integration of location and routing decisions leads to better location and total costs. We also evaluate the price of robustness and the trade-off between conservative and riskier robust solutions using a Monte Carlo simulation. We perform a series of computational experiments to validate the proposed algorithms using benchmark instances for the deterministic 2E-CLRP, LRP and robust VRP.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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