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Enregistrement W76685238

A multiple container loading problem based algorithm for efficient allocation of goods to vehicles

2007· article· en· W76685238 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revueinternational conference on Modelling and simulation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnapsack problemComputer scienceBin packing problemVehicle routing problemProduct (mathematics)BinMathematical optimizationOperations researchAlgorithmMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This current paper deals with the first stage of a simulation-based decision support system called CILOSIM (CITY -- LOGISTICS -- SIMULATION). The objective of CILOSIM is to simulate different urban goods movement scenarios by implementing control policies, access/time restrictions, partnerships, technology and real time information provision for logistical decision making. We present the first module of CILOSIM called to Vehicle Assignment Model. The function of Goods to Vehicle Assignment Model is to optimally allocate goods to vehicle which depends upon the product configuration, vehicle capacity and vehicle-product compatibility. It is modelled with a concatenation of two problems known in operations research namely Zero/One three-dimensional Knapsack Problem and the three-dimensional Bin Packing Problem. The problem consists in choosing among n rectangular parcels (items) characterized by a height, a width, a depth, a time windows, a product type and a weight to be packed into m goods vehicles (knapsacks or bins) characterized by a height, a width, a depth and weight capacity to minimize the empty space in each goods vehicle. The items are packed according to their product compatibility and time windows without exceeding each goods vehicle capacity. Different scenarios are simulated to identify the possible way of goods allocation to vehicles.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,378

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 savante0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,244 · 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