論文の概要: Large-Scale Cargo Distribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14187v1
• Date: Tue, 29 Sep 2020 17:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 07:04:05.598255
• Title: Large-Scale Cargo Distribution
• Title（参考訳）: 大規模カーゴ分布
• Authors: Luka Stopar, Luka Bradesko, Tobias Jacobs, Azur Kurba\v{s}i\'c, Miha Cimperman
• Abstract要約: 本研究は,大規模物流ネットワークにおける貨物流通計画作成手法の設計と開発に焦点をあてる。 3つの大きなロジスティクスオペレータのデータを使用し、1つの大きなグラフを使用して国境を越えたロジスティクス操作に重点を置いている。 その結果,提案手法は,ソリューションの品質を保ちながら,最先端技術よりもスケール性が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.047424180164312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study focuses on the design and development of methods for generating cargo distribution plans for large-scale logistics networks. It uses data from three large logistics operators while focusing on cross border logistics operations using one large graph. The approach uses a three-step methodology to first represent the logistic infrastructure as a graph, then partition the graph into smaller size regions, and finally generate cargo distribution plans for each individual region. The initial graph representation has been extracted from regional graphs by spectral clustering and is then further used for computing the distribution plan. The approach introduces methods for each of the modelling steps. The proposed approach on using regionalization of large logistics infrastructure for generating partial plans, enables scaling to thousands of drop-off locations. Results also show that the proposed approach scales better than the state-of-the-art, while preserving the quality of the solution. Our methodology is suited to address the main challenge in transforming rigid large logistics infrastructure into dynamic, just-in-time, and point-to-point delivery-oriented logistics operations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模物流ネットワークにおける貨物流通計画作成手法の設計と開発に焦点をあてる。 3つの大きなロジスティクスオペレータのデータを使用し、1つの大きなグラフを使用して国境を越えたロジスティクス操作に焦点を当てている。 このアプローチではまず3段階の方法論を使用して,ロジスティックインフラストラクチャをグラフとして表現し,グラフを小さな領域に分割し,最後に各領域の貨物分布計画を生成する。 最初のグラフ表現は、スペクトルクラスタリングによって地域グラフから抽出され、さらに配布計画の計算に使用される。 このアプローチでは、各モデリングステップのメソッドを導入している。 大規模ロジスティクスインフラストラクチャの地域化を部分計画生成に活用する提案手法は,数千のドロップオフロケーションへのスケールアップを可能にする。 また,提案手法は,ソリューションの品質を保ちながら,最先端技術よりもスケール性が高いことを示した。 本手法は,大規模ロジスティクスインフラストラクチャを動的,ジャスト・イン・タイム,ポイント・ツー・ポイントの配送指向ロジスティクスに転換する主な課題に対処するのに適した手法である。

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