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A neural branch-and-price for truck scheduling in cross-docks

Science China Mathematics 2024年第6期67卷 1341-1358页

作者： Rahimeh Neamatian Monemi Shahin Gelareh Nelson Maculan Wei-Kun Chen Sharkey Predictim Globe Villeneuve d’Ascq59650France Département R&T IUT de BéthuneUniversitéd’ArtoisBéthuneF-62000France Federal University of Rio de Janeiro COPPE-PESCRio de JaneiroRJ 21941-972Brazil School of Mathematics and Statistics Beijing Institute of TechnologyBeijing100081China

In this paper,we address the complex problem of dock-door assignment and truck scheduling within cross-docking operations.This is a problem that requires frequent resolution throughout the operational day,as disruptions often invalidate the optimal plan.Given the problem's highly combinatorial nature,finding an optimal solution demands significant computational time and resources.However,the distribution of data across problem instances over a lengthy planning horizon remains consistently stable,with minimal concern regarding distribution shift.These factors collectively establish the problem as an ideal candidate for a learn-to-optimize solution strategy.We propose a Dantzig-Wolfe reformulation,solving it via both a conventional branch-and-price approach and a neural branch-and-price approach,the latter of which employs imitation learning.Additionally,we introduce some classes of valid inequalities to enhance and refine the pricing problem through a branch-and-cut scheme.Our computational experiments demonstrate that this methodology is not only feasible but also presents a viable alternative to the traditional branch-and-price algorithms typically utilized for such challenges.

关键词： cross-docking MILP modeling Dantzig-Wolfe decomposition graph convolutional network

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A Genetic Algorithm to Minimize the Makespan in a Two-Machine cross-docking Flow Shop Problem

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Journal of the Operations Research Society of China 2020年第3期8卷 457-476页

作者： Imen Hamdi Mohamed Fadhel Tekaya High Institute of Transport and Logistics University of SousseSousseTunisia MODILS lab Faculty of Economics and ManagementUniversity of SfaxSfaxTunisia

We consider the problem of two-machine cross-docking flow shop scheduling where each job on the second machine cannot be processed unless a job or a set of jobs have been completed on the first machine.The aim is to find a feasible schedule that minimizes the makespan.As the problem is shown to be strongly NP-hard,we propose a genetic algorithm to solve small and large size problems.We test different types for each genetic operator where new ideas are introduced,which leads to propose six versions of the genetic algorithm.We then evaluate their effectiveness through an extensive computational experiments by using many instances generated randomly and by determining the percentage deviation from a lower bound from the literature.

关键词： cross-docking Flow shop Scheduling Makespan Genetic algorithm

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Collaborative Optimization of Dock Door Assignment and Vehicle Scheduling in cross-docking

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Journal of the Operations Research Society of China 2020年第3期8卷 493-514页

作者： Yue Li Rui-Yun Tang Li-Wen MuRong Qian Sun School of Management Shanghai UniversityShanghai 200444China Department of Systems Innovation The University of TokyoTokyo 113-8656Japan

cross-docking is a logistic strategy that can transport goods directly from suppliers or manufacturers to retailers or customers.In daily life,the requirements for timeliness of goods distribution have been continuously improved.cross-docking can realize the rapid transshipment of goods and improve the process efficiency of distribution greatly.Meanwhile,during the cross-docking process,goods are deposited in the temporary storage area,which reduces the storage cost.This paper focuses on the analysis of reasonable vehicle scheduling and dock door allocation problems in cross-docking.The goal is to minimize the working time of cross-docks by the research on this combinatorial optimization problem.This paper proposes the genetic algorithm(GA)and the hybrid particle swarm optimization to solve the three-scale(small,medium and large)cross-docks.Optimal completion time,average completion time and average solution time are considered as factors to evaluate the efficiency of two algorithms on three scales.And then the concept of mixed-mode dock door is introduced.GA is used to conduct numerical experiments with mixed dock doors on different scales.Finally,by comparing the utilization rate of mixed dock doors,we can analyze the influence of mixed dock door on vehicles’waiting time.

关键词： cross-docking cross-docks Storage cost Combinatorial optimization

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新华书店省店配送中心图书退货问题研究

新华书店省店配送中心图书退货问题研究

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作者：韩耀东北京交通大学

学位级别：硕士

随着知识经济和学习型社会的建立，出版业已经成为我们国家的重要产业。然而在图书市场迅速发展的同时，作为图书逆向物流主要内容的图书退货也在不断增大，图书库存越来越高，因此，解决图书退货问题成为出版行业深化流通渠道和体制改... 详细信息

随着知识经济和学习型社会的建立，出版业已经成为我们国家的重要产业。然而在图书市场迅速发展的同时，作为图书逆向物流主要内容的图书退货也在不断增大，图书库存越来越高，因此，解决图书退货问题成为出版行业深化流通渠道和体制改革，进而提高竞争力的关键。长期以来，新华书店系统作为我国图书发行行业的大中盘，承担着60％左右的图书发行销售工作，图书退货也不例外。由于图书发行渠道的固有规则，所有退书也必须按照正向物流模式逐级从基层零售店先退回到省级新华书店，再由省级新华书店退回到出版单位，从这一点来看，新华书店的图书退货处理的好坏直接影响到整个出版发行行业图书退货的效率和效益，解决新华书店图书退货难题又成为解决出版行业退货问题的关键。本文首先对我国图书出版发行行业图书退货问题作了较为全面、系统的研究，从国内图书出版发行渠道和营销模式入手，分析了图书退货的现状、产生的过程、原因等，并以此提出，从整体上看，我国书业逆向物流分为两个层次：社店层(出版社和发行中盘)和发行层(发行中盘和基层零售店)，其中发行层才是消减逆向物流的关键，新华书店系统作为发行层主要组成部分将在图书逆向物流中发挥越来越重要的作用。文章进而以新华书店省店配送中心作为研究对象，分析了省店配送中心图书退货的特点、业务流程、以及在整个退货链条上的中盘作用。随后在对上海新华书店配送中心实地调研的基础上，文章抓住退回图书上架暂存作业是造成退货中心效率低下的主要问题，以上海新华书店的实际退货数据为例，采用数学方法对一次分类上架法和二次分类上架法作了量化比较，得出二次分类法大大优于前者的事实，并指出了影响上架效率的因素，深入探讨了优化其中部分指标的方法。针对教辅类图书集中退货造成退货处理高峰这一问题，文章创新性地提出运用cross-docking方法解决，并对省店配送中心运用cross-docking方法的模式、时间、流程作了详细讨论。

关键词：图书退货图书配送中心二次分类上架法 cross-docking 新华书店

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