MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388861964 · doi:10.28924/2291-8639-21-2023-121

A Novel Method for Finding the Shortest Path With Two Objectives Under Trapezoidal Intuitionistic Fuzzy Arc Costs

2023· article· en· W4388861964 sur OpenAlexvenueno aff
K. Vidhya, A. Saraswathi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShortest path problemVaguenessMathematical optimizationConstrained Shortest Path FirstComputer scienceLongest path problemNode (physics)K shortest path routingFuzzy numberPath (computing)Fuzzy logicScheduling (production processes)MathematicsFuzzy setTheoretical computer scienceArtificial intelligenceGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Shortest Path Problem is a core problem in network optimization, with applications in various scientific and engineering fields, such as communication, transportation, routing, scheduling, and computer networks. Many studies and algorithms have been proposed to solve the traditional shortest path problem, but they often fail to provide optimal solutions when dealing with the uncertainties and vagueness that exist in real-world situations. This study aims to address the Bi-objective Shortest Path Problem using intuitionistic fuzzy arc numbers. The main goal is to find the path that minimizes both cost and time between a given source node and destination node. To handle the complexities introduced by trapezoidal intuitionistic fuzzy numbers, an accuracy function is used. The study suggests a simple yet effective method to solve this problem and shows its efficiency through a numerical example. The research tries to offer innovative solutions for optimizing paths in scenarios where cost and time factors are important, navigating the complex landscape of uncertainty inherent in practical applications.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Analysis and ApplicationsMême sujetMulti-Criteria Decision MakingTravaux en français237 207