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Enregistrement W4210299395 · doi:10.1088/1757-899x/1218/1/012010

Tightly-Packed Repetitive Schedules: A Tetris Challenge

2022· article· en· W4210299395 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueResource-Constrained Project Scheduling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)ScheduleVisualizationJob shop schedulingDistributed computingOperations researchIndustrial engineeringArtificial intelligenceOperations managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A large portion of new and rehabilitation projects for the civil infrastructure involves repetitive tasks that mandate high degree of synchronization among the resources to meet project constraints. Despite their large need for support, few tools exist commercially. This is due, in part, to the computational and visualization challenges of existing repetitive scheduling techniques, which complicate the process and make it less understood, particularly when the repetitive units are not identical and when resources are limited. This presentation introduces enhancements by dealing with repetitive scheduling as a game of Tetris, where tasks can change geometry to fit tightly together to save project duration. This is demonstrated through novel mathematical formulations, as well as a new heuristic scheduling algorithm (First-Come-First-Serve). It will be shown that the proposed geometrical adjustments are more advantageous in improving repetitive schedules than using expensive accelerations, and the new visuals make the schedule more legible. This research is a step towards making repetitive scheduling a mainstream tool, to benefit the construction industry.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,237 · 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