HADAD: Hexagonal A-Star with Differential Algorithm Designed for weather routing
Notice bibliographique
Résumé
We present HADAD (Hexagonal A-Star with Differential Algorithm Designed for weather routing), a novel optimization algorithm for weather routing. HADAD conducts a global exploration using an A ⋆ search on a hexagonal grid with higher-order neighbors, enhancing directional flexibility and overcoming limitations of traditional graph searches that constrain vessel movements. It then refines the solution using a discrete Newton–Jacobi variational method, ensuring convergence to a locally optimal, smooth route in continuous space. To evaluate the effectiveness of HADAD, we developed a benchmark comprising 1,560 instances over a full year, varying in origin–destination pairs, vessel speeds and oceanographic conditions. Our results show that HADAD outperforms pure A ⋆ graph search methods by an extra 4% savings with respect to the shortest-distance route, thanks to more flexible smoother trajectories obtained by gradient descent. In our seasonal study we observe that the savings distribution shows large seasonal variations (double savings on average in winter with respect to summer) and contains a significant number of outliers. Savings reach 27% in these cases of extreme weather events. Validation of the algorithm performed with synthetic vector fields has been conducted. In this setting, the algorithm has been adapted to handle fuel consumption optimization for Just-in-Time arrival. By integrating global search and local optimization, HADAD effectively balances computational efficiency with route optimality, offering a practical and adaptable solution for real-world weather routing applications. • Introduce HADAD: an algorithm combining A ⋆ graph search and variational methods for weather routing. • HADAD uses hexagonal grids and higher-order neighbors for increased directional flexibility. • Evaluated HADAD on a benchmark of 1,560 instances across various vessel speeds, routes, and seasons. • Achieved significant travel time reductions, especially at lower vessel speeds. • Analyzed the impact of vessel speed, geographical variation, and seasonality on performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».