Solving Dynamic Multi-Criteria Resource-Target Allocation Problem Under Uncertainty: A Comparison of Decomposition and Myopic Approaches
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper is concerned with multi-criteria and dynamic resource allocation problem in a naval engagement context. The scenario under investigation considers air threats directed towards a ship that has to plan its engagement by efficiently allocating the available weapons against the threats to maximize its survivability. This dynamic and multi-criteria decision-making problem is modeled using a multi-criteria decision tree and solved with two approaches: the multi-criteria decomposition approach and the multi-criteria myopic approach. We propose a novel metric for comparing two strategies within a multi-criteria decision tree and have developed a testbed in order to simulate the engagements. The results show that, when sufficient decomposition conditions are verified, the decomposition approach produces superior decision-making strategies compared to the myopic approach. Conversely, when the multi-criteria decision aid (MCDA) method does not satisfy the decomposition conditions (e.g., TOPSIS), there is no guarantee that decomposition will provide the best compromise strategies. From a military perspective, this work will help develop tactics, procedures and training packages for such a highly complex and dynamic decision-making problem. The plans generated by the approach presented here can also serve as a reference for assessment of the quality of the engagement plans yielded by real-time planning algorithms.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle