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Enregistrement W4401973023 · doi:10.1080/02626667.2024.2394640

Practical applicability of mathematical optimization for reservoir operation and river basin management: a state-of-the-art review

2024· review· en· W4401973023 sur OpenAlexfundno aff
Nesa Ilich, Andrijana Todorović

Notice bibliographique

RevueHydrological Sciences Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesMinistry of EnvironmentMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésComputer sciencePareto principleOperator (biology)Class (philosophy)Simple (philosophy)Management scienceMathematical optimizationStructural basinLinear programmingState (computer science)Operations researchIndustrial engineeringMathematical economicsGeologyMathematicsEpistemologyAlgorithmEngineeringArtificial intelligencePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sheer number of publications that deal with the topic of optimizing the management of river basins has grown exponentially since the early 1980s, and this growth is still on the rise. Despite this, the practical actions of most reservoir operators are still based on their gut feelings, or at best on straightforward rules that did not originate from rigorous scientific studies but are rather the result of the operator’s experience or simple spreadsheet calculations. Many publications have already pointed out the gap between theory and practice over the past few decades; however, none have so far offered clear guidelines on how to overcome this gap. This paper presents an extensive literature review to examine potential reasons for this gap. In addition to this, a numerical test problem demonstrates a novel way of using linear programming for constructing Pareto-optimal solutions for a large class of multi-objective optimization 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.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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