Algoritmo Genético Adaptativo com Chaves Aleatórias Viciadas para um Problema de Corte de Estoque Multi-Período com Custos de Setup
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
Este trabalho apresenta um Algoritmo Genético Adaptativo com Chaves Aleatórias Vici- adas (AGACAV) para resolver o problema de Corte de Estoque Multi-período com custos de setup nos padrões de corte. Uma aplicação determinística chamada decoder que mapeia soluções factíveis do problema é necessária para a inicialização do AGACAV. Um decoder baseado na geração de estoque por período e construção de padrões de corte é proposto e comparado com um procedimento de geração de colunas. Os métodos foram comparados em instâncias com diferentes tamanhos de itens e o resultados mostram que o AGACAV obtém melhores resultados para instâncias cujo custo de setup é maior que o custo dos objetos em estoque.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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