Enfoque de generación de columnas para el problema de localización y ruteo con pickup and delivery
Bibliographic record
Abstract
En este trabajo formulamos un modelo de programación entera para el Problema de Localización \ny Ruteo con Pickup and Delivery (PLRPDP). Para modelar este problema se propone un esquema \nde generación de columnas y para el subproblema, se implementa un algoritmo de label-setting, \nque resuelve el problema de camino más corto, con restricciones de Pickup and Delivery y \nventanas de tiempo. Además se propone un conjunto de heurísticas para acelerar este proceso. \nPara validar el modelo, se hace una implementación del esquema de generación de columnas, el \ncual se prueba en diferentes instancias, algunas ya existentes en la literatura actual, como también \notras desarrolladas en este trabajo. Destacando dentro de estas ´ultimas, las instancias \nclusterizadas y las de tipo corredor, las cuales por su geometría especial hacen que la localización \nde los depots sea de suma importancia. También se hace un análisis detallado de como los costos \nde apertura de los depots inciden en la solución óptima. Finalmente se presentan resultados del \nrendimiento de nuestra implementación para cada una de las instancias.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.002 |
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".