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Enregistrement W7014241079

Obtaining optimal and approximate solutions to the problem of scheduling inbound and outbound trucks in cross docking operations

2009· article· en· W7014241079 sur OpenAlex

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBorås Academic Digital Archive (University of Borås) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWilfrid Laurier University
Mots-clésTruckHeuristicScheduling (production processes)Job shop schedulingMathematical modelInteger programmingVehicle routing problem
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thesis focuses on optimization of inbound and outbound truck scheduling with the\ngoal of minimizing total operation time of cross docking. A model of cross docking is\ndeveloped; two different methods are applied on the model in order to find an optimal\ndocking sequence for receiving and shipping trucks and their assignment to receiving and\nshipping docks, and product routing from receiving to shipping trucks.\nThe two methods used were mathematical modeling and heuristic algorithm. For the first\nmethod, a mixed integer programming model was developed to minimize total operation\ntime; AMPL modeling language is used for the mathematical modeling for small sized\nproblems. For the second method, a heuristic algorithm was developed to find near\noptimal solutions fast and was used for problems of larger size. In order to examine the\nperformance of heuristic algorithm, small problems were solved by both mathematical\nmodel and the heuristic algorithm.\nThe results from the mathematical model and the heuristic algorithm are very close with\nslight differences in receiving and shipping truck docking sequence, and in product\nrouting between these two methods. In addition, the heuristic algorithm also calculates\nnumber of products transferring from receiving trucks to the temporary storage as well as\nthe number of products transferring from the temporary storage to shipping truck in\ncontrary to the mathematical model. Total number of units of products passing through\nthe temporary storage calculated by heuristic algorithm is presented and it can be seen\nthat the heuristic algorithm transfers to the temporary storage as few products as possible.\nFurthermore, in cases that receiving and shipping trucks are divided into groups or\nclusters in the cross docking operation, heuristic algorithm can be used to calculate\noptimal number of receiving and shipping docks based on preferences of total operation\ntime or total number of products passing through the temporary storage.\nAnother issue which is focused on is the problem of dock door assignment. Close\nshipping docks to each receiving dock are determined and the percentage of products\ntransferred from a receiving dock to its close shipping docks is calculated as a method to\nmeasure the performance of the dock assignment solution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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