Notice bibliographique
Résumé
Many aspects of open pit mine planning can be modelled as a combinatorial optimization problem. This thesis reviews some existing mine scheduling methods and some of their short comings. Many of the problems are related to the partially ordered knapsack problem with multiple knapsack constraints. This is a special case of a maximum directed cut problem with multiple knapsack constraints on the arcs in the cut.The major contribution of this thesis is the study of the directed cut polytopeand cone, which are the convex hull and positive hull of all directed cut vectors ofa complete directed graph, respectively. Many results are presented on the polyhedralstructure of these polyhedra. A relation between the directed cut polyhedraand undirected cut polyhedra is established that provides families of facet defininginequalities for the directed cut polyhedra from the undirected cut polyhedra.A polynomial time algorithm for optimizing over the undirected cut polytope isgiven for the special case of when an objective function has the same optimal valueon two relaxations, the rooted metric polytope and the metric polytope. Projectionsof the directed cut polytope onto the arc set of an arbitrary directed graph are researched.A method known as triangular elimination is extended from the undirectedcut context to a directed cut context. A complexity result proving that the problem of selecting a physically connected maximum value set of blocks from a 2D grid is NP-hard is given. In the mining literature such a grid would be called a bench.An implementation of a LP rounding algorithm known as pipage rounding isapplied to a pushback design problem. This simple and efficient technique producesresults within 6.4% of optimal for a real 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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».