MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283655280 · doi:10.1155/2022/3997396

Optimum Intervention in Transportation Networks Using Multimodal System under Fuzzy Stochastic Environment

2022· article· en· W4283655280 sur OpenAlexvenueno aff
Gurupada Maity, Vincent F. Yu, Sankar Kumar Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFuzzy Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaMinistry of Education
Mots-clésFuzzy logicIntervention (counseling)Computer scienceMultimodal transportTransport engineeringOperations researchEnvironmental scienceEngineeringArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multimodal transport refers to the transportation of goods under a single contract but performed with at least two different modes of transport. This research designs a new method for solving the Transportation Problem (TP) by introducing multimodal transport systems under fuzzy-stochastic environment, which we refer to as Fuzzy-Stochastic Multimodal Transportation Problem (FSMMTP). An algorithm is developed to reduce FSMMTP to a deterministic TP, which is mainly based on <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>α</a:mi> </a:math> -cut of fuzzy numbers, and uses a signed distance function based on the mean expectation of the fuzzy-stochastic cost parameters. We derive the optimal solution as well as optimal selection of mode for transporting the goods in our proposed model. A numerical example justifies the effectiveness of our proposed study. The paper ends with a conclusion and an outlook to future studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Advanced TransportationMême sujetFuzzy Systems and OptimizationTravaux en français237 207