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 DC | Τιμή | Γλώσσα |
---|---|---|
dc.contributor.author | Karakostas, Panagiotis | - |
dc.contributor.author | Sifaleras, Angelo | - |
dc.contributor.author | Georgiadis, Michael C. | - |
dc.contributor.editor | Matsatsinis, Nikolaos F. | - |
dc.contributor.editor | Marinakis, Yannis | - |
dc.contributor.editor | Pardalos, Panos M. | - |
dc.date.accessioned | 2020-01-22T11:12:32Z | - |
dc.date.available | 2020-01-22T11:12:32Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier | 10.1007/978-3-030-38629-0_13 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-030-38628-3 | en_US |
dc.identifier.isbn | 978-3-030-38629-0 | en_US |
dc.identifier.issn | 0302-9743 | en_US |
dc.identifier.issn | 1611-3349 | en_US |
dc.identifier.uri | https://doi.org/10.1007/978-3-030-38629-0_13 | en_US |
dc.identifier.uri | https://ruomo.lib.uom.gr/handle/7000/590 | - |
dc.description.abstract | This 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.iso | en | en_US |
dc.publisher | Springer | en_US |
dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Computer Science | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Mathematics::Applied Mathematics | en_US |
dc.subject | FRASCATI::Natural sciences::Computer and information sciences | en_US |
dc.subject.other | Adaptive General Variable Neighborhood Search | en_US |
dc.subject.other | Intelligent optimization methods | en_US |
dc.subject.other | Pollution Location Inventory Routing Problem | en_US |
dc.subject.other | Green logistics | en_US |
dc.title | Adaptive GVNS Heuristics for Solving the Pollution Location Inventory Routing Problem | en_US |
dc.type | Conference Paper | en_US |
dc.contributor.department | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής | en_US |
local.identifier.volume | 11968 | en_US |
local.identifier.firstpage | 157 | en_US |
local.identifier.lastpage | 170 | en_US |
local.identifier.volumetitle | Learning and Intelligent Optimization. LION 2019 | en_US |
Εμφανίζεται στις Συλλογές: | Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής |
Αρχεία σε αυτό το Τεκμήριο:
Αρχείο | Περιγραφή | Μέγεθος | Μορφότυπος | |
---|---|---|---|---|
Adaptive_GVNS_Heuristics_for_Solving_the_Pollution_Location_Inventory_Routing_Problem.pdf | 203,33 kB | Adobe PDF | Προβολή/Ανοιγμα |
Τα τεκμήρια στο Αποθετήριο προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα, εκτός αν αναφέρεται κάτι διαφορετικό.