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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DISTRICTING AND VEHICLE ROUTING: LEARNING THE DELIVERY COSTS Autor: ARTHUR MONTEIRO FERRAZ
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
THIBAUT VICTOR GASTON VIDAL - ADVISOR
QUENTIN CAPPART - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 61766
Catalogação: 12/01/2023 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61766@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61766@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61766
Resumo:
Título: DISTRICTING AND VEHICLE ROUTING: LEARNING THE DELIVERY COSTS Autor: ARTHUR MONTEIRO FERRAZ
QUENTIN CAPPART - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 61766
Catalogação: 12/01/2023 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61766@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61766@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61766
Resumo:
The districting-and-routing problem is a strategic problem in which basic
geographical units (e.g., zip codes) should be aggregated into delivery regions,
and each delivery region is characterized by a routing cost estimated over an
extended planning horizon. The objective is to minimize the expected routing
costs while ensuring regional separability through the definition of the districts.
Repeatedly simulating routing costs on a set of scenarios while searching for
good districts can be computationally intensive, so existing solution approaches
for this problem rely on approximation functions. In contrast, we propose to
rely on a graph neural network (GNN) trained on a set of demand scenarios,
which is then used within an optimization approach to infer routing costs while
solving the districting problem. Our computational experiments on various
metropolitan areas show that the GNN produces accurate cost predictions.
Moreover, using this better estimator during the search positively impacts the
quality of the districting solutions and leads to 10.35 percent delivery-cost savings
over the commonly-used Beardwood estimator and similar gains compared to
other approximation methods.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |