Recoverable Robustness for Train Shunting Problems
Notice bibliographique
Résumé
Several attempts have been done in the literature in the last years in order to provide a formal definition of the notions of robustness and recoverability for optimization problems. Recently, a new model of recoverable robustness has been introduced in the context of railways optimization. The basic idea of recoverable robustness is to compute solutions that are robust against a limited set of disturbances and for a limited recovery capabilities. The quality of the robust solution is measured by its price of robustness that determines the trade-off between an optimal and a robust solution. In this paper, within the recoverable robustness model, we emphasize algorithmic aspects and provide definitions of robust algorithm and price of robustness of a robust algorithm as a measure to evaluate its performance. A robust algorithm provides a solution that maintains feasibility by possibly applying available recovery capabilities in the case of changes to the input data. We study various settings in the context of shunting problems, i.e. the reordering of train cars over a hump yard. The considered shunting problems can be seen as the reordering of an integer vector by means of a set of available stacks with the further constraint that the pull operation does not involve only the element on top of a stack, but all the elements contained in the stack. We provide efficient robust algorithms concerning specific shunting problems. In particular, we study algorithms able to cope with disturbances, as temporary and local unavailability and/or malfunctioning of key resources that can occur and affect planned operations. Various scenarios are considered, and robustness results are presented.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».