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Enregistrement W4382866847 · doi:10.1609/icaps.v33i1.27201

Solving Domain-Independent Dynamic Programming Problems with Anytime Heuristic Search

2023· article· en· W4382866847 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSolverTravelling salesman problemMathematical optimizationHeuristicDomain (mathematical analysis)Computer scienceConstraint programmingDynamic programmingConstraint satisfaction problemMathematicsStochastic programmingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Domain-independent dynamic programming (DIDP) is a recently proposed model-based paradigm for combinatorial optimization where a problem is formulated as dynamic programming (DP) and solved by a generic solver. In this paper, we develop anytime heuristic search solvers for DIDP, which quickly find a feasible solution and continuously improve it to prove optimality. We implement six anytime heuristic search algorithms previously used as problem-specific methods and evaluate them on nine different problem classes. Our experimental results show that most of the anytime DIDP solvers outperform an existing A*-based solver, mixed-integer programming, and constraint programming in proving optimality, solution quality, and primal integral across multiple problem classes. In particular, complete anytime beam search (CABS) performs the best, improving on the best-known solution for one instance of traveling salesman problem with time windows and closing five instances of one-to-one multi-commodity pick-and-delivery traveling salesman problems.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,260 · 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