Integration der Unsicherheitsaspekte in die Schedule-Optimierung
Notice bibliographique
Résumé
Der für moderne Märkte charakteristische verschärfte Wettbewerb erfordert von den Unternehmen eine zeit- und kostenoptimale Leistungserbringung und eine effiziente Ressourcenallokation. Allerdings scheitern viele zu diesem Zweck entwickelte Schedule-Optimierungsmodelle, da sie entweder von der Konstanz der Scheduling-Parameter oder von der Kenntnis der Verteilung dieser Parameter während der Ausführungsperiode ausgehen. Dies entspricht jedoch nicht den Sachverhalten der Realwelt. Am Beispiel des Luftverkehrs entwickelt Leonid Jasvoin ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realitätsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Die Abbildung der Unsicherheiten bezüglich Abflugs- und Ankunftszeiten der Flüge erfolgt mit Hilfe der Fuzzy-Mengen-Theorie. Dadurch können sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen über die zu erwartenden Unsicherheiten berücksichtigt werden.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».