A constructive and a local search method applied to the examination timetabling problem
Notice bibliographique
Résumé
This thesis addressed the Examination Timetabling Problem, in particular the Toronto and International Timetabling Competition problems which are mostly used as benchmark instances for comparison of different methods. Both Toronto and International Timetabling Competition problems were, described in detail. Although International Timetabling Competition problems were more complex, they could not be used to describe the Toronto problems. Moreover, a mathematical formulation was also presented for both of these problems. We proposed a new Unified model that encapsulated both the Toronto and the International Timetabling Competition models. A mathematical formulation was also presented for this new model. We also proposed a constructive heuristic approach based on Choquet integral. We used this method to combine the information given by different basic heuristics. We used a fuzzy measure to model the importance of each heuristic as well as the interaction between them. A new set function was also proposed. It was proven that this new set function was in fact a fuzzy measure. We also proposed to use the Differential Evolution algorithm to find good fuzzy measures which then were used in the aforementioned construction algorithm. The Differential Evolution used the new proposed set function to overcome some issues related with the tuning of fuzzy measures. Lastly, we described a new discrete Particle Swarm Optimisation algorithm. The algorithm used kempe-chain.based jumps to move the particles between different solutions. All the proposed approaches were tested using the Toronto and International Timetabling Competition instances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».