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Enregistrement W4409710701 · doi:10.37256/cm.6220256119

A More Accurate Metaheuristic Approach for the Art Gallery Problem

2025· article· en· W4409710701 sur OpenAlexaff
Bahram Sadeghi Bigham, Sahar Badri, Mazyar Zahedi-Seresht, Shahrzad Khosravi, Nazanin Padkan

Notice bibliographique

RevueContemporary Mathematics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueArtificial Intelligence in Games
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesAlzahra University
Mots-clésMetaheuristicMathematicsParallel metaheuristicMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Art Gallery problem is one of the most important non-deterministic polynomial (NP)-hard optimization problems in computational geometry, with many applications in localization, robotics, telecommunications, etc. The goal of the Art Gallery problem is to find the minimum number of guards needed within a simple polygon to observe and protect its entirety. There are several approaches to solving the Art Gallery problem, and this paper presents an efficient method based on the Particle Filter algorithm, which solves the most fundamental case of the problem in a nearly optimal manner. Experimental results on random polygons generated show that the new method is more accurate, providing solutions that are, on average, 9.94% better than Bottino's results for the same sample set. The approach was also applied to four groups of random orthogonal polygons and compared with the optimal solution. Results show that the new method finds the optimal solution with a 0.16% error. Furthermore, this paper discusses the impact of resampling and particle numbers in minimizing runtime.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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