Notice bibliographique
Résumé
Heuristic search algorithms (eg. A* and IDA*) with accurate lower bounds can solve impressively large problems optimally. Most lower bounds, such as the well known Manhattan Distance heuristic for the sliding-tile puzzles or the Assignment Problem lower bound for the Asymmetric Traveling Salesman problem, are the products of human ingenuity and insight. An alternative approach to obtain lower bounds is to precalculate shortest distances in an abstraction of the original search space which is derived automatically and store the bounds in pattern databases (look-up tables). This latter technique, based on the ideas of Culberson and Schaeffer, gained popularity when Korf for the first time solved random instances of Rubik's Cube using pattern databases. While researchers were pushing for solving larger and larger problems, the fact that there exist a very large number of abstract spaces that can provide lower bounds was overlooked. This thesis fills this gap in research by investigating the search performance of lower bounds derived from abstractions. We also use the results of this analysis to automatically derive high performance pattern databases. First, we establish a very predictable trade-off between search speed and the number of entries in the pattern database. Second, we derive simple statistics that can predict the search performance of pattern databases without performing actual searches in the original state space. Using these results, we derive high performance pattern databases to search for macro-operators and to solve challenging instances of the well known Sequential Ordering Problem (SOP). Macro-search is a good candidate to showcase automatically derived lower bounds since there are many search spaces and each needs a different lower bound. The SOP is an NP-hard optimization problem. We were able to solve an unsolved instance from the TSPLIB. This required a greedy search in the space of abstractions to find a sufficiently accurate lower bound and several novel enhancements to the basic branch and bound algorithm.
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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 | 0,004 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».