MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3180407997 · doi:10.37394/23209.2021.18.9

Generating Cyclic Permutations: Insights to the Traveling Salesman Problem

2021· article· en· W3180407997 sur OpenAlexaff
Richard H. Warren

Notice bibliographique

RevueWSEAS TRANSACTIONS ON INFORMATION SCIENCE AND APPLICATIONS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTravelling salesman problemCombinatoricsInteger (computer science)DiagonalLine (geometry)MathematicsMatrix (chemical analysis)Traveling purchaser problemBottleneck traveling salesman problemPrime (order theory)Computer scienceAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some results for the traveling salesman problem (TSP) are known for a prime number of cities. In this paper we extend these results to an odd number of cities. For an odd integer n, we show that there is an algorithm that generates n – 1 cyclic permutations, called tours for the traveling salesman problem, which cover the distance matrix. The algorithm allows construction of a two-dimensional array of all tours for the TSP on an odd number of cities. The array has the following properties: (i) A tour on a vertical line in the array moves the salesman uniquely compared to all other tours on the vertical line. (ii) The sum of the lengths of all tours on a vertical line is equal to the sum of all non-diagonal elements in the distance matrix for the TSP.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWSEAS TRANSACTIONS ON INFORMATION SCIENCE AND APPLICATIONSMême sujetgraph theory and CDMA systemsTravaux en français237 207