MULTIPLE ANT COLONY SYSTEM FOR A VRP WITH TIME WINDOWS AND SCHEDULED LOADING
Bibliographic record
Abstract
RESUMENEl problema de rutas para vehículos con ventanas de tiempo y programación de la carga no solo requiere el diseño de las rutas que satisfagan las restricciones temporales y de capacidad de los vehículos, sino que también la programación de las salidas de los vehículos desde un terminal dado un tiempo de carga debido a los recursos limitados disponibles para cargar las demandas de los clientes en los vehículos.No solo se presenta una formulación del problema de diseño de rutas para vehículos con ventanas de tiempo y programación de la carga, sino que también se propone e implementa una metaheurística basada en múltiples sistemas de colonias de hormigas, cada una con una sola función objetivo, organizadas de manera jerárquica.Se incorpora una forma de actualización de tiempo dentro del procedimiento constructivo para actualizar y programar la salida de un vehículo desde el terminal cuando cada hormiga se mueve a un nuevo cliente.Se utiliza propagación de restricciones para determinar un movimiento factible a un nuevo cliente.Como el [VRPTWSL] incorpora la programación de la salida de los vehículos, el algoritmo presentado en este artículo tiene una directa aplicación a problemas reales, de esta manera, el [VRPTWSL] se puede tomar como un importante avance para problemas de diseño de rutas para vehículos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".