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Enregistrement W2267848830 · doi:10.1287/ijoc.2015.0668

An AO<sup>*</sup> Based Exact Algorithm for the Canadian Traveler Problem

2016· article· en· W2267848830 sur OpenAlexaboutno aff
Vural Aksakallı, Oz Sahin, İbrahim Arı

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTree traversalVertex (graph theory)Computer sciencePruningMathematical optimizationAlgorithmMarkov decision processVertex coverGraphGraph traversalTime complexityMarkov processTheoretical computer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian traveler problem (CTP) is a simple, yet challenging, stochastic optimization problem wherein an agent is given a graph where some edges are blocked with certain probabilities and the status of these edges can be disambiguated dynamically upon reaching an incident vertex. The goal is to devise a traversal policy that results in the shortest expected walk length between a given starting vertex and a termination vertex. CTP has been shown to be intractable in many broad settings. In this paper, we introduce an optimal algorithm for the problem based on a Markov decision process formulation, which is a new improvement on AO* search that takes advantage of the special problem structure in CTP. We call our algorithm CAO*, which stands for AO* with caching. CAO* uses a caching mechanism to avoid re-expansion of previously visited states and makes use of admissible upper bounds at a node level for dynamic state-space pruning. CAO* is not polynomial time, but it can dramatically shorten the execution time needed to find an exact solution for moderately sized instances. We present computational experiments on a realistic variant of the problem involving an actual maritime minefield data set.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,249 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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