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, 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
Unité de recherche:
CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport
Autre
Adresse 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
OAI:
oai:publications.polymtl.ca:51903
ORCID
Date du dépôt:
18 avr. 2023 14:58
Dernière modification:
14 oct. 2026 14:09
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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