MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792362373 · doi:10.1287/trsc.2019.0941

A Primal Adjacency-Based Algorithm for the Shortest Path Problem with Resource Constraints

2020· article· en· W2792362373 sur OpenAlexaff
Ilyas Himmich, Hatem Ben Amor, Issmaïl El Hallaoui, François Soumis

Notice bibliographique

RevueTransportation Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimization and Packing Problems
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShortest path problemK shortest path routingMathematical optimizationColumn generationYen's algorithmConstrained Shortest Path FirstPath (computing)Adjacency listComputer scienceShortest Path Faster AlgorithmLongest path problemAlgorithmMathematicsDijkstra's algorithmTheoretical computer scienceGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The shortest path problem with resource constraints (SPPRC) is often used as a subproblem within a column-generation approach for routing and scheduling problems. It aims to find a least-cost path between the source and the destination nodes in a network while satisfying the resource consumption limitations on every node. The SPPRC is usually solved using dynamic programming. Such approaches are effective in practice, but they can be inefficient when the network is large and especially when the number of resources is high. To cope with this major drawback, we propose a new exact primal algorithm to solve the SPPRC defined on acyclic networks. The proposed algorithm explores the solution space iteratively using a path adjacency–based partition. Numerical experiments for vehicle and crew scheduling problem instances demonstrate that the new approach outperforms both the standard dynamic programming and the multidirectional dynamic programming methods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransportation ScienceMême sujetOptimization and Packing ProblemsTravaux en français237 207