Bibliographic record
Abstract
Cette thèse étudie l'optimisation bi-niveau, certaines variantes et une application à la tarification dans les réseaux électriques intelligents.Les problèmes d'optimisation bi-niveaux sont une sous-catégorie de problèmes d'optimisation mathématique contrainte où un deuxième problème ou deuxième niveau estprésent dans les contraintes.Nous étudions leur application à un tariff variable en temps et en niveau de consommation, permettant à un fournisseur d'énergie d'exploiter la flexibilité de consommateurs par des incitations économiques.Une généralisation des problèmes bi-niveaux est également proposée, dans laquelle le deuxième niveau peut sélectionner une solution qui n'est pas optimale contrairement au modèle bi-niveau classique mais quasi-optimale.Résoudre cette variante de problèmes bi-niveaux demande l'anticipation de cette déviation de la solution de deuxième niveau de l'optimalité et garantit qu'une solution au problème bi-niveau sera réalisable malgré cette déviation.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| 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".