Un Modèle Pour La Conception D’Un Réseau De Distribution Avec Localisation, Aefectation Et Stocks
Bibliographic record
Abstract
RésuméCel article présente un modèle de programmalion linéaire en variables mixtes pour un problème de conception d’un réseau de distribution dans lequel on doit à la fois localiser des entrepôts, atfecter les clients à ces entrepôts, déterminer les niveaux de stocks à maintenir pour répondre a la demande stochastique des clients et choisir les modes de transport a iitiiiser pour le reapprovisionnement. Le problème esl défini sur un horizon de plusieurs périodes au cours desquelles la distribution de la demande peut varier. Afin d’accélérer la résolution du problème par une mèthode de séparation et évaluation, plusieurs inégalités valides sont présentées. Les résultats d’expériences de calcul sont rapportés pour des instances comportant jusqu’à 48 clients. 16 produits et 12 périodes.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.009 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".