Robust Granular Optimization: A Structured Approach for Optimization Under Integrated Uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Solving optimization problems under hybrid uncertainty bears a heavy computational burden. In this study, we propose a unified structured optimization approach, termed robust granular optimization (RGO), to tackle the optimization problems under hybrid manifold uncertainties in a computationally tractable manner. Essentially, the RGO can be regarded as a complementary fusion of granular computing and robust optimization techniques. The paradigm of RGO consists of three core phases: 1) uncertainty identification, 2) information granulation in which basic granular units (BGUs) are formed, and 3) robust optimization realized over the BGUs. Following the proposed paradigm, we develop two classes of RGO models for general single-stage and two-stage optimization problems with separable and higher order hybrid uncertainties, respectively. It is shown that both types RGO models can be equivalently transformed into linear programs or mixed integer linear programs that can be handled efficiently by off-the-shelf solvers. Furthermore, a target-based tradeoff model is developed to enhance the flexibility of the RGO models in balancing the granularity level (or robustness level) and the solution conservativeness. The tradeoff model can also be efficiently solved by a binary search algorithm. Finally, sufficient computational studies are presented, and comparisons with the existing approaches show that the RGO models can bring much higher computational efficiency and scalability without losing much optimality, and the RGO solutions exhibit a stronger resistance to the uncertainty.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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