Shortcomings of linear programming in optimizing river basin allocation
Notice bibliographique
Résumé
Numerous computer models for river basin planning and management have been developed and used extensively since the mid‐1970s. Early developments have relied on the use of network flow algorithms (NFA), due mainly to higher execution speed than the standard Simplex solvers. However, subsequent efforts to include proper modeling of hydraulic and hydrologic constraints introduced iterative schemes into the NFA‐based models, which diminished the initial advantages in execution speed and which also caused concerns over the accuracy of the convergence schemes. Hence full‐blown commercial linear programming (LP) solvers were introduced as a replacement to the iterative solution strategy of the NFA approach. This paper demonstrates one possible failure to solve a simple allocation problem using the NFA‐based model and shows how this problem can be solved using the standard LP approach. It then identifies cases when even a full‐blown LP approach cannot properly model two critical aspects of river basin management, one related to reservoirs with multiple outflows and the other one related to modeling of hydrologic channel routing. For NFA‐based models the failures are the result of the inability to include relationships between flows on different model components directly into the search process. For the models based on LP solvers, the failures are caused by the fact that integrated reservoir outflow capacity between the starting and the ending storage levels is assumed over the entire length of the assumed time step, while the actual outflow can only take place during the portion of the time step when the storage level is above the invert of the outlet structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».