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Recent advances in vehicle routing with stochastic demands: Bayesian learning for correlated demands and elementary branch-price-and-cut

Alexandre M. Florio, Michel Gendreau, Richard F. Hartl, Stefan Minner et Thibaut Vidal

Article de revue (2023)

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Renseignements supplémentaires: Groupe de recherche: SCALE-AI Chair in Data-Driven Supply Chains
Département: Département de mathématiques et de génie industriel
Centre de recherche: CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport
Autre
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/51903/
Titre de la revue: European Journal of Operational Research (vol. 306, no 3)
Maison d'édition: Elsevier B.V.
DOI: 10.1016/j.ejor.2022.10.045
URL officielle: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.10.045
Date du dépôt: 18 avr. 2023 14:58
Dernière modification: 25 sept. 2024 16:42
Citer en APA 7: Florio, A. M., Gendreau, M., Hartl, R. F., Minner, S., & Vidal, T. (2023). Recent advances in vehicle routing with stochastic demands: Bayesian learning for correlated demands and elementary branch-price-and-cut. European Journal of Operational Research, 306(3), 1081-1093. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.10.045

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