A New Separable Piecewise Linear Learning Algorithm for the Stochastic Empty Container Repositioning Problem
المؤلفون المشاركون
Zhou, Shaorui
Zhuo, Xiaopo
Chen, Zhiming
Tao, Yi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A common challenge faced by liner operators in practice is to effectively allocate empty containers now in a way that minimizes the expectation of costs and reduces inefficiencies in the future with uncertainty.
To incorporate uncertainties in the operational model, we formulate a two-stage stochastic programming model for the stochastic empty container repositioning (ECR) problem.
This paper proposes a separable piecewise linear learning algorithm (SPELL) to approximate the expected cost function.
The core of SPELL involves learning steps that provide information for updating the expected cost function adaptively through a sequence of piecewise linear separable approximations.
Moreover, SPELL can utilize the network structure of the ECR problem and does not require any information about the distribution of the uncertain parameters.
For the two-stage stochastic programs, we prove the convergence of SPELL.
Computational results show that SPELL performs well in terms of operating costs.
When the scale of the problem is very large and the dimensionality of the problem is increased, SPELL continues to provide consistent performance very efficiently and exhibits excellent convergence performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Shaorui& Zhuo, Xiaopo& Chen, Zhiming& Tao, Yi. 2020. A New Separable Piecewise Linear Learning Algorithm for the Stochastic Empty Container Repositioning Problem. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195406
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Shaorui…[et al.]. A New Separable Piecewise Linear Learning Algorithm for the Stochastic Empty Container Repositioning Problem. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195406
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Shaorui& Zhuo, Xiaopo& Chen, Zhiming& Tao, Yi. A New Separable Piecewise Linear Learning Algorithm for the Stochastic Empty Container Repositioning Problem. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195406
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195406
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر