Saltar para:
Logótipo
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Stochastic dynamic inventory-routing: A comprehensive review

Stochastic dynamic inventory-routing: A comprehensive review

Título
Stochastic dynamic inventory-routing: A comprehensive review
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2026
Autores
Maia, F
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Figueira, G
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Fábio Moreira
(Autor)
FEP
Revista
Vol. 189
ISSN: 0305-0548
Editora: Elsevier
Indexação
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-01A-XX9
Abstract (EN): The stochastic dynamic inventory-routing problem (SDIRP) is a fundamental problem within supply chain operations that integrates inventory management and vehicle routing while handling the stochastic and dynamic nature of exogenous factors unveiled over time, such as customer demands, inventory supply and travel times. While practical applications require dynamic and stochastic decision-making, research in this field has only recently experienced significant growth, with most inventory-routing literature focusing on static variants. This paper reviews the current state of research on SDIRPs, identifying critical gaps and highlighting emerging trends in problem settings and decision policies. We extend the existing inventory-routing taxonomies by incorporating additional problem characteristics to better align models with real-world contexts. As a result, we highlight the need to account for further sources of uncertainty, multiple-supplier networks, perishability, multiple objectives, and pickup and delivery operations. We further categorize each study based on its policy design, investigating how different problem aspects shape decision policies. To conclude, we emphasize that large-scale and real-time problems require more attention and can benefit from decomposition approaches and learning-based methods. © 2026 The Authors
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Da mesma revista

Unequal individual genetic algorithm with intelligent diversification for the lot-scheduling problem in integrated mills using multiple-paper machines (2015)
Artigo em Revista Científica Internacional
Marcos Furlan; Bernardo Almada Lobo; Maristela Santos; Reinaldo Morabito
The use of frontier techniques to identify efficient solutions for the Berth Allocation Problem solved with a hybrid evolutionary algorithm (2019)
Artigo em Revista Científica Internacional
Flávia Barbosa; Priscila C. Berbert Rampazzo; Akebo Yamakami; Ana S. Camanho
The Probabilistic Travelling Salesman Problem with Crowdsourcing (2022)
Artigo em Revista Científica Internacional
Santini, A; Viana, A; Klimentova, X; Joao Pedro Pedroso
The challenges of estimating the impact of distributed energy resources flexibility on the TSO/DSO boundary node operating points (2018)
Artigo em Revista Científica Internacional
João Silva; Jean Sumaili ; Ricardo J. Bessa; Luís Seca ; Manuel Matos; Vladimiro Miranda

Ver todas (44)

Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2026 © Faculdade de Farmácia da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2026-02-25 às 01:35:36 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico