Logique floue Appliquée à la gestion à long terme des ressources en eau
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de la rareté des ressources en eau, une approche globale de la gestion à long terme d'un système de stockage/transfert/distribution d'eau est proposée. L'objectif principal de la gestion d'un tel type de système est de gérer les réserves et les délestages de manière à minimiser les écarts entre offre et demande, ceci à partir d'une prédiction de la demande et des apports. Ainsi, on propose une approche à horizon glissant et surtout une procédure d'adaptation des pondérations du critère fondée sur la logique floue. Cette notion d'adaptation du critère parait tout à fait judicieuse quand on connaît la difficulté de définir les pondérations de tels problèmes d'optimisation et son influence sur la pertinence de la solution obtenue. On vérifie ici l'apport essentiel de la logique floue qui permet d'appréhender finement les enjeux en présence dans la gestion de long terme du système stockage/transfert/distribution d'eau. Le problème de gestion à long terme est résolu par une heuristique améliorée utilisant la programmation linéaire et la programmation dynamique pour réduire les effets de la discrétisation spatiale qui est si limitative dans ce contexte. L'approche de gestion proposée est effectivement appliquée à un cas d'étude qui permet de mettre en évidence sa relative simplicité de mise en œuvre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".