Investigations of constructive approaches for examination timetable and 3d-strip packing
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aims at designing search methods that can produce competitive solutions and to some extent, are of higher generality than the state of the art search/optimisation systems. Attaining this aim would underpin the next generation of automated systems with the goal being to require less specialist knowledge in solving complex optimisation problems. The main challenge in this project is to develop systems of higher generality which can intelligently select, evolve or combine search methods (heuristics) to operate upon a wider range of problems and problem instances. This research follows that direction and contributes to the goal of exploring the generality boundary of this new trend of automating the design of search systems. The mam contributions in this thesis are divided into two parts. The first part investigates different approaches to combine constructive heuristics which are capable of producing good solutions for timetabling problems. Chapter 3 presents a weighted graph model for the exam timetabling problem where vertices and edges store several extra-attributes to improve the process of finding difficult exams and selecting timeslots for them. Chapter 4 investigates sequential and linear combinations of vertex-selection heuristics that have emerged from the weighted graph model. The results on the Toronto exam timetabling benchmark are compared with those obtained from other approaches in the literature. The second part of the research focuses on raising the level of generality for search methodologies by investigating the use of estimation of distribution algorithms into a proposed hyper-heuristic for several optimisation problems. Chapter 5 presents an extended framework for the best-fit strategy for the three-dimensional strip packing 2 problem. Chapter 6 proposes a hyper-heuristic based on estimation of distribution algorithms. Then we investigate the level of generality of the hyper-heuristic by applying it to different problem domains (graph colouring, exam timetabling, and 3D strip packing). Experimental evidence indicates that the hyper-heuristic can operate on a wide range of problems to produce some competitive results. We also demonstrate the capability of identifying the effectiveness of the low-level heuristics. This may facilitate the development of efficient automated search systems in future research. Finally, Chapter 7 evaluates all the results obtained and summarises promising future research directions.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».