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Enregistrement W2136863244 · doi:10.1057/jors.2009.86

An ant colony optimization metaheuristic for single-path multicommodity network flow problems

2009· article· en· W2136863244 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of the Operational Research Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaheuristicAnt colony optimization algorithmsMathematical optimizationMulti-commodity flow problemComputer sciencePath (computing)Flow networkAnt colonyNode (physics)Minimum-cost flow problemParallel metaheuristicOptimization problemFlow (mathematics)MathematicsComputer networkEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the single-path multicommodity network flow problem (SMNF), in which the flow of each commodity can only use one path linking its origin and destination in the network. We study two versions of this problem based on two different objectives. The first version is to minimize network congestion, an issue of concern in traffic grooming over wavelength division multiplexing (WDM), and in which there generally exists a commodity flow between every pair of nodes. The second problem is a constrained version of the general linear multicommodity flow problem, in which, for each commodity, a single path is allowed to send the required flow, and the objective is to determine a flow pattern that obeys the arc capacities and minimizes the total shipping cost. Based on the node-arc and the arc-chain representations, we first present two formulations. Owing to computational impracticality of exact algorithms for practical networks, we propose an ant colony optimization-(ACO) based metaheuristic to deal with SMNF. Considering different problem properties, we devise two versions of ACO metaheuristics to solve these two problems, respectively. The proposed algorithms’ efficiencies are experimentally investigated on some generated instances of SMNF. The test results demonstrate that the proposed ACO metaheuristics are computationally efficient and robust approaches for solving SMNF.

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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,287 · 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