Fast Exact MultiConstraint Shortest Path Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
QoS routing has been shown to be NP-hard. A recent study of its hardness shows that the "worst-case" may not occur in practice (Kuipers mieghem, 2003). This suggests that there may exist fast exact algorithms for the multi-constraint shortest path (MCSP) problem, an instance of QoS routing. Search techniques such as A* and IDA* may solve hard problems exactly in polynomial time. In Li et al. (2005), we deploy the idea of iterative deepening search to design IDA*_MCSP, and show its efficiency by extensive empirical study. In this paper, we show that for infeasible cases, where there is no feasible solution, IDA*_MCSP may not be as efficient as A*Prune. This motivates us to design an algorithm that is efficient in both feasible and infeasible cases. We design an exact MCSP algorithm A*_MCSP, which introduces the state notion and dominance relationship between states. Furthermore, we design an exact MCSP algorithm FringeMCSP. It can be regarded as an integration of IDA*_MCSP and A*_MCSP. Extensive empirical study shows that FringeMCSP has good performance in both feasible and infeasible cases; while IDA*_MCSP still shows its superiority among the proposed MCSP algorithms in feasible cases.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».