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Enregistrement W2573050985 · doi:10.1609/socs.v7i1.18385

A Multi-Phase Search Approach to the LEGO Construction Problem

2021· article· en· W2573050985 sur OpenAlexaff
Ben Stephenson

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Symposium on Combinatorial Search · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicsComponent (thermodynamics)Computer scienceConstruct (python library)Search problemTask (project management)Search algorithmConnected componentBrickSelection (genetic algorithm)Beam searchLocal search (optimization)Phase (matter)Mathematical optimizationAlgorithmArtificial intelligenceMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The task of determining which LEGO bricks to use to construct a volume is known as the LEGO Construction Problem. This is a challenging problem because even small volumes can be constructed in a tremendously large number of ways. As a result, an exhaustive search is impractical, and more nuanced search strategies must be employed to find a good, though not necessarily optimal, solution. This paper describes a multi-phase search approach to the LEGO Construction Problem. Our first search phase uses heuristics to identify a moderate number of candidates for each layer in the model. This is followed by two different search strategies which identify alternative brick arrangements that reduce the number of connected components, undesirable edges, and bricks in the model. A final highly localized search is applied to bricks at the boundaries between the model's connected components if the previous search processes fail to reduce the model to a single connected component. Applying this four-phase search strategy to a diverse selection of models has demonstrated that it normally finds a result that consists of a single connected component when such a solution exists, and that the models are structurally sound when built.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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