2014
DOI: 10.1016/j.cor.2013.05.003
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

A local search heuristic for the (r|p)-centroid problem in the plane

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2
1
1

Citation Types

0
6
0
2

Year Published

2016
2016
2022
2022

Publication Types

Select...
5
1
1

Relationship

0
7

Authors

Journals

citations
Cited by 25 publications
(8 citation statements)
references
References 18 publications
0
6
0
2
Order By: Relevance
“…In facility location, bilevel problems usually arise in competitive location when there are two players that compete for serving the demand of customers from a market [17]. A good example of competitive facility location problems is the well-known (r|p)-centroid problem [6,12]. This problem is known to be Σ P 2 hard [13].…”
Section: Bilevel Facility Location-interdiction Problemmentioning
confidence: 99%
See 1 more Smart Citation
“…In facility location, bilevel problems usually arise in competitive location when there are two players that compete for serving the demand of customers from a market [17]. A good example of competitive facility location problems is the well-known (r|p)-centroid problem [6,12]. This problem is known to be Σ P 2 hard [13].…”
Section: Bilevel Facility Location-interdiction Problemmentioning
confidence: 99%
“…they ensure that each customer j must be assigned only to one open facility when interdiction pattern h occurs. Constraints (12) define the cost of serving customers from a given set of facilities if r sites corresponding to pattern h are lost. Note that given a set of facilities, if none of them are located at the sites from interdiction pattern h, then the cost z is equal to the p-median objective value.…”
Section: Bilevel Facility Location-interdiction Problemmentioning
confidence: 99%
“…Hiện nay, các nghiên cứu cơ bản của bài toán này có thể được phát triển thêm nhiều biến thể [8], [15], [17] dưới dạng các bài toán trên đồ thị [15], [17] và trong không gian Euclide [8]. Tuy nhiên, dạng bài toán rời rạc vẫn được nhiều người quan tâm nhất và người ta đã chỉ ra rằng bài toán của Trước thuộc loại ∑ [7], [15], [18] còn khi đã biết các cơ sở của Trước thì bài toán của Sau thuộc loại NP-khó [7], [11], [18].…”
Section: Giới Thiệuunclassified
“…Kết quả là tập khách hàng sẽ được chia thành hai phần: tập khách hàng lựa chọn Trước và tập khách hàng lựa chọn Sau. Bài toán đặt ra là tìm ra vị trí đặt cơ sở cho Trước để đạt tối đa nhất lợi nhuận dưới sự phản ứng mạnh mẽ nhất có thể của Sau.Hiện nay, các nghiên cứu cơ bản của bài toán này có thể được phát triển thêm nhiều biến thể [8] Tabu Search) giải gần đúng nhanh bài toán của Trước, trong đó họ dùng phần mềm CPLEX (một phần mềm của IBM cung cấp nhằm giải các bài toán quy hoạch tuyến tính) để tìm lời giải tối ưu cho Sau mỗi khi biết các cơ sở của Trước; Alekseeva cùng các cộng sự [2] phát triển thuật toán IM giải đúng bài toán Trước, trong đó cũng sử dụng phần mềm CPLEX cho toán Sau. Kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm của các thuật toán này so với các thuật toán đã biết trước đó.…”
unclassified
“…The methods have been based on the alternating step. Davydov et al (2014a) developed a local search heuristic for the same problem, based on the VNS framework. Dasci & Laporte (2005) presented a similar model to determine the location strategies of two retail firms planning to open a number of stores in a geographical market.…”
Section: Models With Inelastic Demandmentioning
confidence: 99%