Logistics capacity planning: A stochastic bin packing formulation and a progressive hedging meta-heuristic

Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Logistics capacity planning: A stochastic bin packing formulation and a progressive hedging meta-heuristic
Autori: Crainic, Teodor Gabriel; Gobbato, Luca; Perboli, Guido; Rei, Walter
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: Elsevier
Volume: 253
Numero: 2
Intervallo pagine: pp. 404-417
Numero di pagine: 14
ISSN: 0377-2217
Abstract: We consider the logistics capacity planning problem arising in the context of supply-chain management. We address the tactical-planning problem of determining the quantity of capacity units, hereafter called bins, of different types to secure for the next period of activity, given the uncertainty on future needs in terms of demand for loads (items) to be moved or stored, and the availability and costs of capacity for these movements or storage activities. We propose a modeling framework introducing a new class of bin packing problems, the Stochastic Variable Cost and Size Bin Packing Problem. The resulting two-stage stochastic formulation with recourse assigns to the first stage the tactical capacity-planning decisions of selecting bins, while the second stage models the subsequent adjustments to the plan, securing extra bins and packing the items into the selected bins, performed each time the plan is applied and new information becomes known. We propose a new meta-heuristic based on progressive hedging ideas that includes advanced strategies to accelerate the search and efficiently address the symmetry strongly present in the problem considered due to the presence of several equivalent bins of each type. Extensive computational results for a large set of instances support the claim of validity for the model, efficiency for the solution method proposed, and quality and robustness for the solutions obtained. The method is also used to explore the impact on the capacity plan and the recourse to spot-market capacity of a quite wide range of variations in the uncertain parameters and the economic environment of the firm
Data: 2016
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: logistics capacity planning, uncertainty, stochastic variable cost and size bin packing, stochastic programming, progressive hedging
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
Dipartimenti: DAUIN - Dipartimento di Automatica e Informatica
URL correlate:
Area disciplinare: Area 01 - Scienze matematiche e informatiche > RICERCA OPERATIVA
Data di deposito: 14 Apr 2016 17:09
Data ultima modifica (IRIS): 14 Apr 2016 15:09:57
Data inserimento (PORTO): 19 Mag 2016 06:29
Numero Identificativo (DOI): 10.1016/j.ejor.2016.02.040
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2639867
Link resolver URL: Link resolver link
Citazioni:

Il campo presenta il numero di citazioni presenti sulle banche dati Scopus e Web of Science e permette di accedere ai relativi record. Visualizza inoltre il link al record presente su Google Scholar.

Possono verificarsi discrepanze rispetto ai dati presenti sulle banche dati per i seguenti motivi:

  • Differenze tra i dati riportati su IRIS e quelli presenti nelle banche dati.
  • Il numero di citazioni riportate su PORTO viene estratto mensilmente. Il dato citazionale presente sulle singole banche dati è aggiornato in tempo reale
  • Il numero di citazioni per WoS viene calcolato sulla base delle collezioni in abbonamento (Science citation index Expanded e Conference Proceedings Citation Index)

Per informazioni o segnalazioni contattare scrivia/porto

+
-

Allegati

[img] PDF (2016_ejor_Logistics_Capacity_Planning_A_Stochastic_Bin_Packing_Formulation.pdf) - Postprint
Accesso al documento: Non visibile (accessibile solo al proprietario del dato)
Licenza: Non pubblico - Accesso privato / Ristretto.

Download (779Kb (797951 bytes)) | Spedisci una richiesta all'autore per una copia del documento
[img]
Preview
PDF (CrainicGobbatoPerboliReiSVCSBPP_v2.pdf) - Preprint
Accesso al documento: Visibile (Ad accesso aperto)
Licenza: Pubblico - Tutti i diritti riservati.

Download (1702Kb (1743279 bytes)) | Preview

Azioni (richiesto il login)

Visualizza il documento (riservato amministratori) Visualizza il documento (riservato amministratori)

Statistiche sul Download degli allegati

Altre statistiche su questa pubblicazione...