Computing and Information AN INTERACTIVE GEOSPATIAL ANALYSIS PLATFORM FOR FACILITY LOCATION DECISION-MAKING
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Facility Location Problem is an important research topic in spatial analysis. This paper focuses on the Static and Mobile Facility Location (SMFL) Problem, which aims to identify those static and mobile facility locations that serve a target area most efficiently and equally. This paper formalizes the SMFL problem as a bi-objective model and then solves the model by using a novel heuristic algorithm, named Static and Mobile Facility Location Searching (SMFLS). The algorithm consists of two steps: static facility location searching and mobile facility location searching. In order to solve the model for large datasets efficiently, a clustering-based heuristic method is proposed for the static facility location searching while the mobile facility location searching is implemented using a greedy heuristic method. Experiments on synthetic datasets demonstrate the efficiency of the SMFLS algorithm. In addition, with the aim of conducting facility location decision-making conveniently and efficiently, in this paper, an interactive geospatial analysis platform, named Geospatial Analysis Platform using Interactive Maps (GAPIM) is proposed by combining the bi-objective models and the SMFLS algorithm with an interactive map. Experiments on Alberta public health service data are conducted, with the results demonstrating the efficiency and practicality of the platform.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».