Stochastic path planning in the presence of disambiguation and neutralization capabilities
Bibliographic record
Abstract
Kanadalı Gezgin Problemi (CTP) ve Engel Etkisizleştirme Problemi (ONP), yazında iyi çalışılmış çizge kullanılarak çözülen yol planlama problemleridir. Yazında, her iki problemin de hesaplama açısından izlenebilir olmadığı gösterilmiştir. Bu tezin en önemli çalışması, belirsizliği giderme ve etkisizleştirme haklarının aynı anda bulunduğu durumda yeni bir olasılıksal yol planlama problemini yazına tanıtmasıdır. Bu çalışma, CTP ile ONP arasındaki yakın ve içsel ilişkiye rağmen, literatürde türünün ilk örneği olarak görünmektedir. Bu yeni problem Etkisizleştirmeli Kanadalı Gezgin Problemi (CTPN) olarak adlandırılır. CTPN için kesin bir şekilde çözüm veren optimal bir algoritma, CAON*, geliştirilmiştir. Bu algoritmanın performansını iyi bilinen değer yineleme (VI) ve AO* arama algoritmaları ile karşılaştırmak için Delaunay çizgelerde deneyler yapılmıştır. Belirsizliği giderme ve nötralizasyon yeteneklerinin göreceli faydası ve önemi araştırılmıştır. Başka bir çalışmada, makul çalışma sürelerinde CTPN'i çözmek için sezgiseller önerilmiştir. CTPN'i çözmek için önerilen gerçek algoritma büyük problem örnekleri için sonuç verememektedir. Bu nedenle, hızlı çalışan ve kabul edilebilir sonuçlar veren sezgiseller tasarlanmıştır. Bu sezgiseller ve gerçek algoritma, çalışmanın deneyler bölümünde performans ve kalite açısından değerlendirilmiştir. Son çalışmada, ayrık Rassal Engelli Ortam Problemi (D-SOSP) için Belirsizliği Giderme Noktası Örnekleme (DPS) sezgiseli geliştirilmiştir. CAO*, D-SOSP örneklerini muadillerine göre daha hızlı çözen ve en uygun sonuç veren optimal bir algoritmadır. Fakat, büyük problem örnekleri için durum uzayının büyüklüğünden dolayı sonuç verememektedir. DPS sezgiseli, CAO* algoritmasının büyük D-SOSP ortamları için mantıklı sürelerde kabul edilebilir sonuçlar vermesi için geliştirilmiştir.\n\n--------------------\nThe Canadian Traveler Problem (CTP) and the Obstacle Neutralization Problem (ONP) are two well-studied graph-theoretic path-planning problems in the literature and both problems have been shown to be computationally intractable. The most important stage in this research is proposing a new probabilistic graph theoretic path-planning problem in the simultaneous presence of disambiguation and neutralization capabilities. This appears to be the first of its kind in the literature despite the close and inherent relationship between CTP and ONP. This new problem is named as the Canadian Traveler Problem with Neutralizations (CTPN). An optimal algorithm, CAON*, is proposed to solve the CTPN exactly. Computational experiments are provided on Delaunay graphs to assess the relative performance of this algorithm in comparison to the well-known value iteration and AO* algorithms. The relative utility and importance of the disambiguation and neutralization capabilities are investigated. In another stage, heuristics are proposed to solve CTPN. The exact algorithm proposed to solve CTPN cannot give results for the large instances of the problem. Therefore, heuristics are designed to run in faster execution times with admissible results. These heuristics and the exact algorithm are compared in terms of performance and quality in the experiments part of this stage. In the last stage, Disambiguation Points Sampling (DPS) heuristic is developed to solve discrete Stochastic Obstacle Scene Problem (D-SOSP). CAO* is a fast exact algorithm due to its opponents which solves D-SOSP optimally. However, for the large problem instances, it does not give results because of the huge state space. DPS heuristic is developed to solve the D-SOSP with CAO* algorithm in reasonable execution times with promising results.
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 | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".