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Enregistrement W2143793975 · doi:10.1109/tii.2005.843827

Building Holonic Supply Chain Management Systems: An e-Logistics Application for the Telephone Manufacturing Industry

2005· article· en· W2143793975 sur OpenAlexaff
Mihaela Ulieru, Mircea Cobzaru

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Informatics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContract Net ProtocolSupply chainComputer scienceXMLNegotiationSupply chain managementSoftware agentDomain (mathematical analysis)Multi-agent systemProtocol (science)Communications protocolComputer networkBusinessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As an exercise in agent-based software engineering, this work proposes a holonic model for the domain of supply chain management. The supply chain system is a distributed infrastructure that enforces protocol rules and through which agents registered on a domain find each other, access the knowledge base, communicate (exchange messages), and negotiate with other agents, which are independent entities with specific goals and resources. It is considered that individual resources that belong to each agent are not sufficient to satisfy their goals; therefore, the agents must procure the needed resources from other agents present in the system through negotiation. Our approach is based on the holonic enterprise model with the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) Contract Net protocols applied within different levels of the supply chain holarchy. To accommodate differentiation of interests and provide an allocation of resources throughout the supply chain holarchy, we use nested protocols as interaction mechanisms among agents. Agents are interacting through a price system embedded into specific protocols. The negotiation on prices is made possible by the implementation of an XML rule-based system that is also flexible in terms of configuration and can provide portable data across networks.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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