Notice bibliographique
Résumé
The field of AI has been a topic of interest for the better part of a century, where the goal is to have computers mimic human behaviour.Researchers have attempted to incorporate AI in different problem domains, such as autonomous driving, playing games like Chess and Go, diagnosis and security.They have also worked extensively on different subfields of AI such as machine learning, pattern recognition and voice operated-systems.This thesis concentrates on a subfield of AI which is the field of Learning Automata (LA).Rather than working with the well-established mathematical formulations of the field, our intention has been to use these tools to tackle a specific set of problems referred to as Elevator-Like Problems.Our work in this thesis considers a problem that has not been tackled before using AI.It involves the problem of optimizing the scheduling of elevators.In particular, we are concerned with determining the Elevators' optimal "parking" locations.Problems with similar characteristics are referred to as Elevator-like Problems (ELPs).In our case, the objective is to find the optimal parking floors for the set of available elevators so as to minimize the passengers' Average Waiting Time (AWT).Apart from proposing benchmark solutions, we have provided two different novel LA-based solutions for two different general settings, namely the single-elevator and the multi-elevator scenarios.The first pair of solutions are based on the well-known L RI scheme, and the second pair incorporate the Pursuit concept to improve the performance and the convergence speed of the first solutions, leading to the P L RI scheme.The simulation results presented demonstrate that our solutions performed better than those used in modern-day elevators, and provided results that are nearoptimal, yielding a performance increase of up to 90%.iii Chapter 4 presents the case of the multi-elevator building settings.Again, the chapter presents the solutions that we have used as benchmarks, which are MEP1 that extends SEP1, and MEP2 that extends SEP2 for the multi-elevator domain.The chapter then submits our extended LA-based solutions for the MEP, which we refer to as MEP3 and MEP4.We also include results that show how they performed, and compare them to the benchmark solutions.Chapter 5 concludes the thesis.It presents a summary of each chapter and discusses potential future work, namely, solving the ELP in non-stationary Environments, and the task of combining different dispatching policies in such settings.The results presented in the bodies of Chapters 3 and 4 are representative of the entire set of results that we have obtained.In the interest of readability, the complete suite of results are presented in Appendix A and Appendix B respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».