Technical Note—Trading Off Quick versus Slow Actions in Optimal Search
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
We consider the search for a target whose precise location is uncertain. The search region is divided into grid cells, and the searcher decides which cell to visit next and whether to search it quickly or slowly. A quick search of a cell containing the target may damage it, resulting in a failed search, or it may locate the target safely. If the target is not in the cell, the search continues over the remaining cells. If a slow search is performed on a cell, then the search ends in failure with a fixed probability regardless of whether or not the target is in that cell (e.g., because of enemy fire while performing the slow search). If the slow search survives this failure possibility, then the search ends in success if the target is in that cell; otherwise, the search continues over the remaining cells. We seek to minimize the probability of the search ending in failure and consider two types of rules for visiting cells: the unconstrained search, in which the searcher may visit cells in any order, and the constrained search, in which the searcher may only visit adjacent cells (e.g., up, down, left, or right of cells already visited). We prove that the optimal policy for the unconstrained search is to search quickly some initial set of cells with the lowest probabilities of containing the target before slowly searching the remaining cells in decreasing order of probabilities. For the special case in which a quick search on a cell containing the target damages it with certainty, the optimal policy is to search all cells slowly, in decreasing order of probabilities. We use the optimal solution of the unconstrained search in a branch-and-bound optimal solution algorithm for the constrained search. For larger instances, we evaluate heuristics and approximate dynamic programming approaches for finding good solutions.
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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