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Enregistrement W2017760786 · doi:10.1115/1.3290763

Lagrangian Relaxation Approach for Decentralized Decision Making in Engineering Design

2010· article· en· W2017760786 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computing and Information Science in Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Multi-Objective Optimization Algorithms
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLagrangian relaxationContext (archaeology)Relaxation (psychology)Convergence (economics)Engineering design processWorkflowProcess (computing)Factor (programming language)Computer scienceMathematical optimizationAugmented Lagrangian methodIndustrial engineeringSystems engineeringEngineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To minimize the coordination efforts among design teams and expedite the design process via parallel workflows, a cooperative and decentralized environment is often considered for team-based design. The cooperative environment implies that teams are motivated to achieve the common objective of the design, while the decentralized environment encourages teams to work independently. Due to the nature of the decentralized environment, achieving an optimal solution is not trivial, even though all teams are motivated and willing to do so. In this context, this paper introduces the Lagrangian relaxation approach for solving decentralized design problems. Also, an objective adjustment factor is proposed to improve the convergence of the solution process. Two examples, welded beam design and heat exchanger design, have been used to illustrate and validate the Lagrangian relaxation approach and the objective adjustment factor.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,006
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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