Timing problems and algorithms: Time decisions for sequences of activities
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
Timing problems involve the choice of task execution dates within a predetermined processing sequence, and under various additional constraints or objectives such as time windows, time‐dependent costs, or flexible processing times, among others. Their efficient resolution is critical in branch and bound and neighborhood search methods for vehicle routing, project and machine scheduling, as well as in various applications in network optimization, resource allocation, and statistical inference. Timing‐related problems have been studied for years, yet research on this subject suffers from a lack of consensus, and most knowledge is scattered among operations research and applied mathematics domains. This article introduces a classification of timing problems and features, as well as a unifying multidisciplinary analysis of timing algorithms. In relation to frequent application cases within branching schemes or neighborhood searches, the efficient resolution of series of similar timing subproblems is also analyzed. A dedicated formalism of reoptimization “by concatenation” is introduced to that extent. The knowledge developed through this analysis is valuable for modeling and algorithmic design, for a wide range of combinatorial optimization problems with time characteristics, including rich vehicle routing settings and emerging nonregular scheduling applications, among others. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. NETWORKS, Vol. 65(2), 102–128 2015
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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