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Enregistrement W2898365018 · doi:10.1109/tits.2018.2874235

A Hierarchical Heuristic Approach for Solving Air Traffic Scheduling and Routing Problem With a Novel Air Traffic Model

2018· article· en· W2898365018 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAir Traffic Management and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Science and Technology of ChinaNanyang Technological UniversityUniversity of TorontoEconomic Development Board - Singapore
Mots-clésScheduling (production processes)HeuristicAir traffic controlComputer scienceJob shop schedulingRouting (electronic design automation)Mathematical optimizationOperations researchEngineeringComputer networkArtificial intelligenceMathematicsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient flight routing and scheduling play an important role in air traffic flow management, which aims to maximize the utilization of airport and enroute capacities to ensure safety and efficiency of air transportation. In this paper, we first propose a novel discrete-time flow dynamic model for an air traffic network, consisting of airports, waypoints, and air links, upon which we formulate an air flow routing and scheduling problem as an integer linear programming problem. Considering the NP-hard nature of the problem, we present a novel hierarchical flow routing and scheduling approach, where the hierarchical architecture is derived naturally from the network containment relationship, and computation is carried out in a bottom-up manner, which relies on an incremental strategy. On the resulting flow routes and schedules, a heuristic algorithm is carried out to determine flight plans for individual aircrafts. The effectiveness of the proposed hierarchical approach is illustrated by air traffic data in four flight information regions in the association of Southeast Asian nations.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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