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Enregistrement W2951116686 · doi:10.1002/net.21892

Monotonicity and conformality in multicommodity network‐flow problems

2019· article· en· W2951116686 sur OpenAlexaff
Iara Ciurria‐Infosino, Daniel Granot, Frieda Granot

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGeneral Motors Foundation
Mots-clésMonotonic functionConvexityMulti-commodity flow problemMathematicsFlow networkMathematical optimizationGraphRegular polygonFlow (mathematics)Directed graphComputationConvex functionDiscrete mathematicsCombinatoricsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The objective of this paper is to develop a monotonicity theory for the important class of minimum convex‐cost parametric multicommodity network‐flow problems defined over directed graphs. The results allow us to determine when it is possible to predict, without numerical computations, the direction of change of optimal multicommodity flows resulting from changes in arc‐commodity parameters. In particular, we provide necessary and sufficient conditions that for every cost function satisfying some convexity and submodularity assumptions there always exists an optimal multicommodity flow for which the flow of a commodity in a given arc a is nondecreasing (resp., nonincreasing) in the parameter of a distinct commodity in arc b . These conditions are that either (1) there are only two commodities and the underlying undirected graph is series‐parallel or (2) there are three or more commodities and the graph is 2‐isomorphic to a suspension graph. A characterization of the precise pairs of arcs for which the above monotonicity result holds is also provided.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,906

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
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