Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "cross-docking" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Optimizing the number of docks at transhipment terminals using genetic algorithm
    Autorzy:
    Izdebski, M.
    Jacyna-Gołda, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/242009.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
    Tematy:
    transhipment terminal
    genetic algorithm
    optimization
    cross docking
    Opis:
    This article presents the issue of designating the number of docks at the transhipment terminals using genetic algorithm. Transhipment terminals refer to cross-docking terminals. The main factor that influences on the number of these docks is the stream of cargo flowing into the given terminal. In order to determine this flow of cargo the mathematical model of the distribution of this flow was developed. This model takes into account constraints like those that e.g. processing capacity at the transhipment terminal cannot be exceeded or demand of recipients must be met. The criterion function in this model determines the minimum cost of the flow of cargo between all objects in the transport network. To designate the optimal stream of cargo flowing into the transport network the genetic algorithm was developed. In this article, the stages of construction of this algorithm were presented. The structure processed by the algorithm, the process of crossover and mutation were described. In the article in order to solve the problem of designating the number of docks at the transhipment terminals the genetic algorithm was developed.
    Źródło:
    Journal of KONES; 2017, 24, 4; 369-376
    1231-4005
    2354-0133
    Pojawia się w:
    Journal of KONES
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mixed-integer programming formulations for the truck scheduling problem with fixed outbound departures
    Rozwiązywanie problemu harmonogramowania przewozów przy ustalonych załadunkach
    Autorzy:
    Wolff, Pascal
    Huo, Jiazhen
    Pfohl, Hans-Christian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1835497.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Logistyki
    Tematy:
    cross-docking
    truck scheduling
    mixed-integer programming
    logistics
    optimization
    harmonogramowanie przewozów
    programowanie różnych zmiennych
    logistyka
    optymalizacja
    Opis:
    Truck scheduling at cross-docking terminals has received much academic attention over the last three decades. A vast number of mixed-integer programming models have been proposed to assign trucks to dock-doors and time slots. Surprisingly, only a few models assume fixed outbound truck departures that are often applied in the less-than-truckload or small parcel and express delivery industry. To the best of our knowledge, none of these papers explore whether a discrete-time or continuous-time model formulation has a better computational performance. This paper attempts to close this research gap and tries to shed light on which type of formulation is advantageous. Therefore, a variant of the truck scheduling problem with fixed outbound departures is considered. This problem's objective is to find a feasible truck schedule that minimizes the number of delayed freight units. Methods: We propose two model formulations for the described variant of the truck scheduling problem with fixed outbound departures. Specifically, the problem is formulated as a discrete-time and a continuous-time mixed-integer programming model. Results: A computational experiment is conducted in order to assess the computational performance of the presented model formulations. We compare the discrete-time and continuous-time formulation in terms of both the solution quality and computational time. Conclusions: The computational results show that the proposed discrete-time model formulation can solve problem instances of medium size to proven optimality within less than one minute. The continuous-time model formulation, on the other hand, can solve small instances to optimality. However, it requires longer solution times than the discrete-time formulation. Furthermore, it is unable to solve medium-sized instances within a 5-minute time limit. Thus, it can be summarized that the proposed discrete-time model formulation is clearly superior to the continuous-time model formulation.
    Harmonogramowanie przewozów oraz cross-dockingu leży w zasięgu zainteresowania uczonych już od ponad 30 lat. W tym okresie zaproponowało wiele różnych modeli programistycznych tablic awizacyjnych. Jednak zaledwie kilka modeli bierze pod uwagę stałe załadunki, które często są stosowane w przewozach niepełno samochodowych oraz kurierskich. Według naszego rozeznania, żaden z dostępnych modeli nie stosuje modelowania czasem w sposób dyskretny lub ciągły dla uzyskania lepszego wyniku. Celem pracy jest uzupełnienie tej luki w badaniach. Dlatego też rozważono wariant problemu harmonogramowania przewozów ze stałymi załadunkami z celem nadrzędnym znalezienia takiego sposobu harmonogramowania aby minimalizował on liczbę opóźnionych przewozów. Metody: Zaproponowano dwa modele, opisujące harmonogramowanie przewozów ze stałymi załadunkami. Problem ten został sformułowany poprzez model programistyczny ze zmienną czasu w ujęciu dyskretnym i ciągłym. Wyniki: Przeprowadzono symulację komputerową w celu określenie działania opracowanych modeli. Porównano wyniki pod względem jakości uzyskanego wyniku oraz niezbędnego czasu dla obliczeń. Wnioski: Na podstawie uzyskanych wyników można stwierdzić, że proponowany model dyskretny może rozwiązywać problem średniej wielkości w czasie niższej niż minuta. Model oparty na czasie ciągłym uzyskał z kolei optymalizację przy małych przypadkach. Wymagało to jednak dłuższego czasu obliczeniowego. Dodatkowo nie uzyskano dla rozwiązań średniej wielkości czasu niższego od 5 minut. Dlatego też wysunięto wniosek, że model dyskretny jest lepszym w porównaniu z modelem ciągłym.
    Źródło:
    LogForum; 2021, 17, 2; 243--251
    1734-459X
    Pojawia się w:
    LogForum
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies