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Enregistrement W2326300933 · doi:10.1061/40754(183)134

A Framework for Integrating Fuzzy Expert Systems and Discrete Event Simulation

2005· article· en· W2326300933 sur OpenAlexaff
Ahmed A. Shaheen, Aminah Robinson Fayek, Simaan AbouRizk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscrete event simulationComputer scienceFuzzy logicEvent (particle physics)Discrete event dynamic systemFuzzy setProcess (computing)Duration (music)Set (abstract data type)Fuzzy control systemDiscrete time and continuous timeData miningControl engineeringArtificial intelligenceDiscrete systemSimulationAlgorithmEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a framework for integrating fuzzy expert systems with discrete event simulation, which will be utilized to enhance the input modeling process in discrete event simulation. Predicting the activity output (i.e. duration) using fuzzy expert systems will provide a new modeling feature to discrete event simulation. In previous studies, fuzzy set theory was mainly utilized to control resources in discrete event simulation. The proposed integration is designed to provide real-time prediction of the activity output (i.e. duration) by capturing and modeling the changes in the factors affecting the activity output whenever the simulation time advances. The paper will show how this integration is achieved and how the inputs are handled in the integrated model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,849
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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