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Record W6992928624

Multi-attribute deterministic and stochastic two echelon location routing problems

2023· dissertation· fr· W6992928624 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

fundA Canadian funder is recorded on the work.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicVehicle Routing Optimization Methods
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre interuniversitaire de recherche sur les reseaux d'entreprise, la logistique et le transportUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
KeywordsESPACEDistribution (mathematics)Context (archaeology)Identity (music)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les problèmes de localisation-routage à deux échelons (2E-LRP) sont devenus un domaine de recherche important dans le domaine de la logistique et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Le 2E-LRP représente un problème d'optimisation dans les systèmes de distribution non dirigés, visant à organiser le transport de marchandises entre les plateformes et les clients par le biais d'installations intermédiaires appelées satellites. Ce problème implique de prendre des décisions simultanées concernant l'emplacement d'un ou deux niveaux d'installations (plateformes et/ou satellites) et de créer un ensemble limité d'itinéraires aux deux échelons afin de répondre efficacement à toutes les demandes des clients. Récemment, la communauté scientifique s'est intéressée de plus en plus à l'étude et à la résolution de problèmes plus réalistes. Cet intérêt provient de la reconnaissance du fait que les systèmes de distribution du monde réel sont caractérisés par une multitude de complexités et d'incertitudes qui ont un impact significatif sur l'efficacité opérationnelle, la rentabilité et la satisfaction des clients. Les chercheurs ont reconnu la nécessité d'aborder ces complexités et incertitudes pour développer des solutions pratiques et efficaces.
\n
\nCette thèse comprend trois études différentes, chacune correspondant à un article de recherche autonome. Dans les trois articles, nous nous concentrons sur différents 2E-LRP riches qui comprennent plusieurs attributs en interaction. Ces variantes du problème sont appelées problèmes de localisation-routage à deux échelons et à attributs multiples (2E-MALRP). Pour analyser l'influence des incertitudes sur les solutions optimales et les processus de prise de décision, nous considérons à la fois les perspectives déterministes et stochastiques. Cette approche nous permet de mieux comprendre le comportement de ces problèmes complexes.
\n
\nLe premier document de recherche abordé dans cette thèse se concentre sur un problème de localisation-routage déterministe à deux échelons et à attributs multiples avec synchronisation de la flotte dans les installations intermédiaires (2E-MALRPS). Le cadre du problème comprend divers facteurs, notamment la demande de marchandises multiples dépendant du temps, les fenêtres temporelles, le manque de capacité de stockage dans les installations intermédiaires et la nécessité de synchroniser les flottes opérant à différents échelons. Dans le 2E-MALRPS, tous les paramètres, tels que les demandes des clients, les temps de trajet et les coûts, sont connus avec certitude. 
\nDans cet article, nous introduisons le cadre du problème, présentons une formulation de programmation en nombres entiers mixtes et proposons un cadre de découverte de discrétisation dynamique comme méthode de résolution du problème. 
\n
\nLe deuxième article de cette thèse traite du problème de localisation-routage à deux échelons en cas de demandes stochastiques et corrélées (2E-MLRPSCD). Contrairement au 2E-MALRPS, le 2E-MLRPSCD prend en compte les incertitudes liées aux demandes des clients, ainsi que la corrélation entre ces demandes. Nous formulons le problème sous la forme d'un modèle de programmation stochastique en deux étapes. Au cours de la première étape, des décisions sont prises concernant la conception des installations satellites, tandis qu'au cours de la deuxième étape, des décisions de recours déterminent la manière dont les demandes observées sont servies.
\nNous proposons une métaheuristique de couverture progressive comme méthode de résolution. Dans cette approche, nous incorporons deux structures de population dans le cadre de la couverture progressive. Ces structures renforcent la diversité des décisions de conception obtenues pour chaque sous-problème de scénario et fournissent des informations pertinentes pour améliorer la qualité de la solution. En outre, nous introduisons et comparons trois nouvelles stratégies différentes pour accélérer la recherche de l'espace de solution pour le problème stochastique.
\n
\nFinalement, le troisième article présenté dans cette thèse se concentre sur un problème de localisation-routage multi-attributs à deux échelons avec des temps de trajet stochastiques (2E-MALRPSTT). Le 2E-MALRPSTT combine un problème multi-attributs riche avec des éléments stochastiques, en particulier en considérant des temps de trajet stochastiques. Pour traiter le problème stochastique complet, un cadre de couverture progressive (PH) est proposé en s'appuyant sur les lignes directrices méthodologiques définies dans notre deuxième article pour le 2E-MLRPSCD. En outre, une heuristique basée sur la décomposition est introduite pour accélérer le cadre PH, et deux nouvelles stratégies d'agrégation sont présentées pour accélérer le processus de consensus concernant les décisions de la première étape.
\n
\nLes contributions présentées dans cette thèse couvrent divers aspects de la modélisation et des méthodologies de solution pour les 2E-MALRP riches, à la fois d'un point de vue déterministe et d'un point de vue stochastique. Les trois articles inclus dans cette thèse démontrent l'efficacité des approches proposées à travers des campagnes expérimentales étendues, mettant en évidence leur efficacité de calcul et la qualité des solutions, en particulier dans les cas difficiles. En abordant les aspects déterministes et stochastiques de ces 2E-MALRP, cette thèse vise à contribuer à l'ensemble des connaissances en optimisation de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement, à répondre aux besoins importants de la littérature actuelle et à fournir des informations importantes pour les systèmes de distribution à deux échelons dans divers contextes.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.404
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0060.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.205 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it