Παρακαλώ χρησιμοποιήστε αυτό το αναγνωριστικό για να παραπέμψετε ή να δημιουργήσετε σύνδεσμο προς αυτό το τεκμήριο: https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/590
Πλήρης εγγραφή μεταδεδομένων
Πεδίο DCΤιμήΓλώσσα
dc.contributor.authorKarakostas, Panagiotis-
dc.contributor.authorSifaleras, Angelo-
dc.contributor.authorGeorgiadis, Michael C.-
dc.contributor.editorMatsatsinis, Nikolaos F.-
dc.contributor.editorMarinakis, Yannis-
dc.contributor.editorPardalos, Panos M.-
dc.date.accessioned2020-01-22T11:12:32Z-
dc.date.available2020-01-22T11:12:32Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier10.1007/978-3-030-38629-0_13en_US
dc.identifier.isbn978-3-030-38628-3en_US
dc.identifier.isbn978-3-030-38629-0en_US
dc.identifier.issn0302-9743en_US
dc.identifier.issn1611-3349en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_13en_US
dc.identifier.urihttps://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/590-
dc.description.abstractThis work proposes Adaptive General Variable Neighborhood Search metaheuristic algorithms for the efficient solution of Pollution Location Inventory Routing Problems (PLIRPs). A comparative computational study, between the proposed methods and their corresponding classic General Variable Neighborhood Search versions, illustrates the effectiveness of the intelligent mechanism used for automating the re-ordering of the local search operators in the improvement step of each optimization method. Results on 20 PLIRP benchmark instances show the efficiency of the proposed metaheuristics.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherSpringeren_US
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Computer Scienceen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Mathematics::Applied Mathematicsen_US
dc.subjectFRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciencesen_US
dc.subject.otherAdaptive General Variable Neighborhood Searchen_US
dc.subject.otherIntelligent optimization methodsen_US
dc.subject.otherPollution Location Inventory Routing Problemen_US
dc.subject.otherGreen logisticsen_US
dc.titleAdaptive GVNS Heuristics for Solving the Pollution Location Inventory Routing Problemen_US
dc.typeConference Paperen_US
dc.contributor.departmentΤμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικήςen_US
local.identifier.volume11968en_US
local.identifier.firstpage157en_US
local.identifier.lastpage170en_US
local.identifier.volumetitleLearning and Intelligent Optimization. LION 2019en_US
Εμφανίζεται στις Συλλογές: Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο Περιγραφή ΜέγεθοςΜορφότυπος 
Adaptive_GVNS_Heuristics_for_Solving_the_Pollution_Location_Inventory_Routing_Problem.pdf203,33 kBAdobe PDFΠροβολή/Ανοιγμα


Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.