Solving Minimum Distance Problems With Convex or Concave Bodies Using Combinatorial Global Optimization Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Determining the minimum distance between convex objects is a problem that has been solved using many different approaches. On the other hand, computing the minimum distance between combinations of convex and concave objects is known to be a more complicated problem. Most methods propose to partition the concave object into convex subobjects and then solve the convex problem between all possible subobject combinations. This can add a large computational expense to the solution of the minimum distance problem. In this paper, an optimization-based approach is used to solve the concave problem without the need for partitioning concave objects into convex pieces. Since the optimization problem is no longer unimodal (i.e., has more than one local minimum point), global optimization techniques are used. Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithms (GAs) are used to solve the concave minimum distance problem. In order to reduce the computational expense, it is proposed to replace the objects' geometry by a set of points on the surface of each body. This reduces the problem to an unconstrained combinatorial optimization problem, where the combination of points (one on the surface of each body) that minimizes the distance will be the solution. Additionally, if the surface points are set as the nodes of a surface mesh, it is possible to accelerate the convergence of the global optimization algorithm by using a hill-climbing local optimization algorithm. Some examples using these novel approaches are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».