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Enregistrement W2147311058 · doi:10.1109/ictai.2005.14

A new temporal CSP framework handling composite variables and activity constraints

2005· article· en· W2147311058 sur OpenAlexaff
Malek Mouhoub, Amrudee Sukpan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueConstraint Satisfaction and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstraint satisfaction problemConstraint satisfactionConstraint satisfaction dual problemLocal consistencyConstraint graphConstraint (computer-aided design)Mathematical optimizationConstraint logic programmingComputer scienceConstraint programmingConstraint learningSet (abstract data type)MathematicsArtificial intelligenceStochastic programmingProbabilistic logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well known approach to managing the numeric and the symbolic aspects of time is to view them as constraint satisfaction problems (CSPs). Our aim is to extend the temporal CSP formalism in order to include activity constraints and composite variables. Indeed, in many real life applications the set of variables involved by the temporal constraint problem to solve is not known in advance. More precisely, while some temporal variables (called events) are available in the initial problem, others are added dynamically to the problem during the resolution process via activity constraints and composite variables. Activity constraints allow some variables to be activated (added to the problem) when activity conditions are true. Composite variables are defined on finite domains of events. We propose in this paper two methods based respectively on constraint propagation and stochastic local search (SLS) for solving temporal constraint problems with activity constraints and composite variables. We call these problems conditional and composite temporal constraint satisfaction problems (CCTCSPs). Experimental study we conducted on randomly generated CCTCSPs demonstrates the efficiency of our exact method based on constraint propagation in the case of middle constrained and over constrained problems while the SLS based method is the technique of choice for under constrained problems and also in case we want to trade search time for the quality of the solution returned (number of solved constraints)

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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