Notice bibliographique
Résumé
Chance Constrained ProgrammingThe philosophy of the previous methods of stochastic programming was to ensure feasibility of the problem through the second-stage problem at a certain penalty cost.In the chance-constrained approach, some of the problem constraints are expressed probabilistically, requiring their satisfaction with a probability greater than a desired level.This approach is particularly useful when the cost and benefits of second-stage decisions are difficult to assess as the use of second-stage or recourse actions is avoided.These intangible components include loss of goodwill, cost of off-specification products and outsourcing of production.For a typical linear programming model: Min x c T x subject to Ax b; x 0 ðB:1Þassume that there are uncertainties in the matrix A (left-hand-side coefficient) and in the right-hand-side vector b and the above constraint must be satisfied with a probability p 2ð0; 1Þ.Then the probabilistic model can be expressed as follows:Min x c T x subject to PðAx bÞ p; x 0 ðB:2ÞIf we consider a single constraint, for the sake of simplicity, then the above becomes Pða t x bÞ p.Furthermore, assume the randomness is only in the right-hand-side with a distribution of F. When FðbÞ ¼ p, then the constraint can be written as Fða t xÞ p ! a t x b.In this case, the model yields a standard linear program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,256 | 0,046 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».