A Hybrid Search Method for Evolutionary Dynamic Optimization of the 3-dimensional Personnel Assignment Problem and its Case Study Evaluation at The City of Calgary
Notice bibliographique
Résumé
Evolutionary dynamic optimization is receiving more attention as it continues to deliver value in more application areas. In this thesis, an evolutionary dynamic optimization method for solving both static and dynamic personnel assignment optimization problems is proposed. This evolutionary method is based on the idea of genetic algorithms. Starting with the static scenario, I build an evolutionary algorithm that utilizes two variations of an OR-tree-based search method in generating the initial population and offspring. I then use the evolutionary algorithm for the static scenario as a framework into which I integrate two new strategies for tackling dynamism in the problem. In this thesis, I focus on the type of changes that require getting new (i.e. up-to-date) solutions as fast as possible right after the change. This type of changes has many applications in areas such as aircraft landing and take-off scheduling and mobile wireless network routing. Motivated by a real-world problem (at the City of Calgary), I focus on the changes in the availability of personnel in personnel assignment problems. I have two proposed solution approaches to the dynamism which utilize OR-tree-based search features and epigenetics mechanisms (both inside the evolutionary algorithm). Three additional strategies for tackling other types of changes are also presented. In this research, multidimensionality and dynamism are for the first time brought together into the personnel assignment problem. Using both real-world data (for the case study) and synthetic data (for additional evaluation) in the experiments, the experimental results prove the usefulness and responsiveness of my proposed solution approaches. Moreover, the feedback from the domain experts and higher level management in the case study show a strong preference for using my system and its outputs over the current practice. The case study took place in the Waste and Recycling Services business unit at the City of Calgary in Alberta, Canada. The synthetic data was generated based on the real-world data.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».