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Enregistrement W2059475558 · doi:10.1109/iccas.2013.6703983

A probabilistic partial order theory approach to IT infrastructure selection for Smart Grid

2013· article· en· W2059475558 sur OpenAlexaff
Mehdi Rezagholizadeh, Pouya Mehrannia, Asiyeh Barzegar, Alireza Fereidunian, Behzad Moshiri, Hamid Lesani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRanking (information retrieval)Computer scienceProbabilistic logicMultiple-criteria decision analysisSelection (genetic algorithm)Smart gridGridMonte Carlo methodMathematical optimizationOrder (exchange)Operations researchData miningMachine learningArtificial intelligenceEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research, a multi criteria decision making problem within the Smart Grid has been solved using a modified application of partial order theory (POT), which is an analytical way of dealing with decision making problems. The proposed approach incorporates data of decision matrices as its input. Consequently, by using Monte Carlo simulation, the Ranking Probability Matrix (RPM) is produced which leads us to a total order ranking of the MCDM alternatives. The aim of this paper is to resolve some disadvantages of several conventional methods of determining the best alternative. Thus, the deficiencies of older methods are discussed and their incapability in handling large numbers of alternatives and attributes are resolved. In addition, the uncertainty factor is going to play its role in decision making. We have illustrated the efficiency of our method by implementing it to an IT infrastructure selection problem in Smart Grid.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,282 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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