Discussion of “Ant Colony Optimization for Multimode Resource-Constrained Project Scheduling” by Hong Zhang
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
The paper used the ant colony optimization (ACO) metaheuristic method to solve multimode resource-constrained project scheduling problems with the objective of minimizing project duration. The author used two small examples to compare the ACO method with two other metaheuristic methods: genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO). For each case study, several runs of each metaheuristic method were conducted and the results were used to report the success rates of the three methods, which were 73, 74, and 80%, on average, for GA, PSO, and ACO, respectively (based on Table 4 in the paper). The author concluded that the proposed ACO algorithm is an effective methodology that can help practitioners plan construction projects. In addition, the author mentioned that further studies will address deep insight into the parameters of the ACO algorithm in addition to other considerations, including multiple objective optimization. In the opinion of the discussers, the results of the three methods on the two small examples are very comparable and, because of the random nature of these processes, their comparative quality is highly problem dependent. All of these methods, however, are highly inefficient to handle large-scale problems of any practical size. As problem size increases (e.g., hundreds of activities) and multiple objectives are considered, all metaheuristic methods exhibit an exponential increase in the solution space (number of possible solutions), which makes the search for an optimum solution a difficult and time consuming task. Kandil and El-Rayes (2005), for example, reported a GA processing time of 55 h for a case study of only 360 activities to reach optimum solution, which was reduced to 9.3 h by using a system of parallel computing with 50 processors. Thus, the focus of future work in this area should be introducing efficient methods to handle practical sized problems. Introducing new metaheuristics or tweaking existing methods to achieve minor performance improvements on small textbook-type problems has no practical value.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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