Systematic versus non systematic techniques for solving temporal constraints in a dynamic environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A main challenge when designing constraint based systems in general and those involving temporal constraints in particular, is the ability to deal with constraints in a dynamic and evolutive environment. That is to check, anytime a new constraint is added, whether a consistent scenario continues to be consistent when a new constraint is added and if not, whether a new scenario satisfying the old and new constraints can be found. We talk then about on line temporal constraint based systems capable of reacting, in an efficient way, to any new external information during the constraint resolution process. In this paper, we will investigate the applicability of systematic versus approximation methods for solving incremental temporal constraint problems. In order to handle both numeric and symbolic constraints, the systematic method is based on constraint propagation performed at both the qualitative and quantitative levels. The approximation methods are respectively based on stochastic local search and genetic algorithms. Experimental evaluation of the performance in time and the quality of the sohition returned (number of violated constraints) of the different techniques has been performed on randomly generated temporal constraint problems. The results favour the exact method for problems with reasonable size while the approximation techniques are the methods of choice for very large problems in the case where we want to trade the quality of the solution for the process time. Indeed, while the approximation methods are faster for large problems, they do not guarantee, in general, the completeness of the solution returned.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle