A Hybrid Iterated Local Search Algorithm for the Global Planning Problem of Survivable 4G Wireless Networks
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
In this paper, we propose a hybrid iterated local search (ILS) heuristic, named GPP4G-ILS, to solve the global planning problem of survivable wireless networks. The planning problem of wireless networks is to determine a set of sites among potential sites to install the various network devices in order to cover a given geographical area. It should also make the connections between the devices in accordance with well-defined constraints. The global planning consists in solving this problem without dividing it into several subproblems. The objective is to minimize the cost of the network while maximizing its survivability. The GPP4G-ILS algorithm is a new form of hybridization between the ILS algorithm and the integer linear programing (ILP) method. We propose a configuration that allows to reuse a previously developed ILP algorithm by integrating it in the ILS algorithm. This allows to benefit from the advantages of both methods. The ILS algorithm is used to effectively explore the search space, while the ILP algorithm is used to intensify the solutions obtained. The performance of the algorithm was evaluated using an exact method that generates optimal solutions for small instances. For larger instances, lower bounds have been calculated using a relaxation of the problem. The results show that the proposed algorithm is able to reach solutions that are, on average, within 0.06% of the optimal solutions and 2.43% from the lower bounds for the instances that cannot be solved optimally, within a reduced computation time.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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