Integration der Unsicherheitsaspekte in die Schedule-Optimierung
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Der für moderne Märkte charakteristische verschärfte Wettbewerb erfordert von den Unternehmen eine zeit- und kostenoptimale Leistungserbringung und eine effiziente Ressourcenallokation. Allerdings scheitern viele zu diesem Zweck entwickelte Schedule-Optimierungsmodelle, da sie entweder von der Konstanz der Scheduling-Parameter oder von der Kenntnis der Verteilung dieser Parameter während der Ausführungsperiode ausgehen. Dies entspricht jedoch nicht den Sachverhalten der Realwelt. Am Beispiel des Luftverkehrs entwickelt Leonid Jasvoin ein Modell, um die Unsicherheitsaspekte umfassend, realitätsnah und theoretisch fundiert in das Scheduling bzw. in die Flugplanoptimierung zu integrieren. Die Abbildung der Unsicherheiten bezüglich Abflugs- und Ankunftszeiten der Flüge erfolgt mit Hilfe der Fuzzy-Mengen-Theorie. Dadurch können sowohl Vergangenheitsinformationen als auch subjektive Vorstellungen, Erfahrungen und Bewertungen der Experten bei der Herleitung der Aussagen über die zu erwartenden Unsicherheiten berücksichtigt werden.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.005 |
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 it