Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам французское научное издание RAIRO - Operations Research. Журнал имеет третий квартиль, издается в EDP Sciences, выходит шесть раз в год, его SJR за 2020 г. равен 0,383, пятилетний импакт-фактор - 1,210, печатный ISSN - 0399-0559, электронный - 1290-3868, предметные области - Прикладная наука о компьютерах, Теоретические компьютерные науки, Теория управления и исследования операций. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Али Ридха Манджоуб, контактные данные - mahjoub@lamsade.dauphine.fr
и Нельсон Макулан - maculan@cos.ufrj.br.
Дополнительный публикационный контакт - ro@esaim.smai.emath.fr.
Это международный журнал, посвященный научным и прикладным исследованиям высокого уровня по всем аспектам исследований операций. Все статьи, опубликованные в исследовании RAIRO-Operations, критически оцениваются в соответствии с международными стандартами. Любая статья будет либо принята (возможно, с незначительными изменениями), либо передана на другую оценку (после серьезной доработки), либо отклонена. Редакционная коллегия приложит все усилия, чтобы обеспечить первый ответ по представленной статье в течение трех месяцев, а окончательное решение - в срок, не превышающий шести месяцев. Исследование RAIRO-Operations содержит следующие типы работ: теоретические и методологические работы, тематические исследования, описывающие решение актуальной проблемы, возникающей, например, в области транспорта, телекоммуникаций, производственных систем, финансового планирования, вычислительной биологии, энергетики или компьютерных наук, современные исследования, которые обеспечивают обобщение и всесторонний обзор одной конкретной области интересов. Помимо регулярных выпусков, RAIRO-Operations Research публикует специальные выпуски, в которых основное внимание уделяется теме исследования операций, представляющей текущий интерес, или которые посвящены подборке докладов конференций. Статьи данных специальных выпусков будут подвергаться такому же строгому процессу рецензирования, как и обычные материалы.
Адрес издания - https://www.rairo-ro.org/
Пример статьи, название - A construction heuristic for finding an initial solution to a very large-scale capacitated vehicle routing problem. Заголовок (Abstract) - In this paper, a deterministic heuristic method is developed for obtaining an initial solution to an extremely large-scale capacitated vehicle routing problem (CVRP) having thousands of customers. The heuristic has three main objectives. First, it should be able to withstand the computational and memory problems normally associated with extremely large-scale CVRP. Secondly, the outputs should be reasonably accurate and should have a minimum number of vehicles. Finally, it should be able to produce the results within a short duration of time. The new method, based on the sweep algorithm, minimizes the number of vehicles by loading the vehicles nearly to their full capacity by skipping some of the customers as and when necessary. To minimize the total traveled distance, before the sweeping starts the customers are ordered based on both the polar angle and the distance of the customer from the depot. This method is tested on 10 sets of standard benchmark instances found in the literature. The results are compared with the results of the CW100 method by Arnold et al. [Comput. Oper. Res. 107 (2019) 32–42]. The results indicate that the new modified sweep algorithm produces an initial solution with a minimum number of vehicles and with reasonable accuracy. The deviation of the output from the best-known solution (BKS) is reasonable for all the test instances. When compared with the CW100 the modified sweep provides a better initial solution than CW100 whenever the capacity of the vehicle is more and the depot is located eccentrically. The heuristic does not face any memory problems normally associated with the solving of an extremely large-scale CVRP.
Mathematics Subject Classification: 90C27 / 90C59 / 90B06 / 68T20
Key words: Capacitated Vehicle Routing Problem / construction heuristic / modified sweep algorithm / extremely large-scale problems
