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Enregistrement W2006429817 · doi:10.1002/net.21490

Shortest paths avoiding forbidden subpaths

2013· article· en· W2006429817 sur OpenAlexaff
Mustaq Ahmed, Anna Lubiw

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShortest path problemDistanceK shortest path routingCombinatoricsYen's algorithmLongest path problemEuclidean shortest pathConstrained Shortest Path FirstShortest Path Faster AlgorithmWidest path problemPath (computing)MathematicsDiscrete mathematicsComputer scienceGraphDijkstra's algorithmComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We study a variant of the shortest path problem in graphs: given a weighted graph Gand vertices sand t, and given a set Xof forbidden paths in G, find a shortest s‐ tpath Psuch that no path in Xis a subpath of P. Path Pis allowed to repeat vertices and edges. We call each path in Xan exception, and our desired path a shortest exception avoiding path. We formulate a new version of the problem where the algorithm has no a priori knowledge of X, and finds out about an exception x∈Xonly when a path containing xfails. This situation arises in computing shortest paths in optical networks. We give an algorithm that finds a shortest exception avoiding path in time polynomial in |G| and |X|. The main idea is to use a shortest path algorithm incrementally after replicating vertices when an exception is discovered. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Numer Methods Partial Differential Eq 2013

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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