An Offline Road Network Partitioning Solution in Distributed Transportation Simulation
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
Offline road network partitioning is the first step to space-parallel distributed transportation simulation. Currently, METIS is the most popular offline road network partitioning solution, but it cannot naturally formalize data distribution in various ITS applications, and cannot guarantee to minimize data exchanges between partitions. This paper introduces a hyper graph-based offline road network partitioning solution, which is suitable for future distributed transportation simulations with ITS applications. In [10], we proposed to formalize offline road network partitioning as a hyper graph partitioning problem, which makes it possible to minimize data exchanges between partitions. We then solved the hyper graph partitioning problem using hMETIS, a graph partitioning algorithm borrowed from Very Large Scale Integration (VLSI) applications. In this paper, our experiments based on Singapore road network showed that the hyper graph-based road network partitioning with ITS applications reduces data exchanges between partitions. We observed two features in data distributions in some ITS applications, which led us to develop the biased first choice (BFC) coarsening schema. Experiments show that BFC further reduces data exchanges between partitions. For distributed transportation simulations, where there are large amounts of data exchanged between partitions, especially by ITS applications, our proposal is one candidate solution to reduce the simulation time and increase the scalability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle