Theory, computation, and practice of multiobjective optimisation
Notice bibliographique
Résumé
we decided to organise a special issue on theory, computation, and practice of multiobjective optimisation.Since at the two conferences many presentations addressed a variety of different multiobjective optimisation problems, we decided to focus this special issue distinctively on recent developments in multiobjective optimisation falling within the a posteriori paradigm of multiple criteria decision making (MCDM).Motivated by the prevalence of presentations on this topic, our goal was to give the international community an opportunity to publish papers proposing models, methods, and algorithms for multiobjective optimisation and their supporting mathematical theory.In addition, to make the future volume appealing to scientists, engineers, and practitioners, the final call for papers also asked for manuscripts describing important applications of multiobjective optimisation in practice.In total, we received 38 submissions for this issue.Of these submissions, 15 papers were out of scope by addressing other topics in the MCDM area; 9 papers were rejected following reviews; 1 paper was withdrawn by the authors during the review process; and 13 papers were accepted.These 13 papers constitute this special issue.The topics addressed in these papers follow the recent trends observed in the optimisation area in general.The type of optimisation problems addressed ranges from scheduling problems with two objectives to mixed integer linear optimisation problems and nonlinear optimization problems, both with only continuous and with continuous as well as binary variables.Some multiobjective models are specifically bi-or tri-objective while the methods include exact, heuristic, or hybrid algorithms to compute or approximate the Pareto set of these problems.Exact methods are typically used for small-size problems while heuristic or hybrid algorithms are designed for large-scale instances for which they prove to be competitive.The presented applications reflect the type of decision-making situations that are important but challenging and therefore of interest to researchers.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,012 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».