本文へスキップ
DispatchAtlas
検索

研究プログラム

プラットフォームの証拠層を体系化する4つの研究プログラム——範囲、ベンチマーク族、ソルバー編成、方法論、主張ゲートの状態。

プラットフォームの証拠は、各証拠層に1つずつ、4つの研究プログラムとして体系化されて います——コア、速度、品質、プラットフォーム。各層は入れ子になっています。コア プログラムはコアと公開の証拠を受け入れ、速度プログラムはさらに速度の証拠を加え、 品質プログラムはさらに品質の証拠を加え、プラットフォームプログラムは完全な公開領域を 提示します。各プログラムはその証拠層が明かせる範囲を厳密に区切るため、下位層の プログラムが上位層の機構を露出することはありません。

以下のショーケースは、各編成、ベンチマーク族、比較コホート、方法論の詳細、主張ゲートの 状態を、すでにコミットされたプログラムバンドルから読み取ります。したがって、手作業で 編集した文章なしに、プラットフォームの進化に合わせて数値は最新に保たれます。ある プログラムの主張ゲートが開くまで、比較的な主張は公開されません。本日公開されている エクスポートはスモーク開発の証拠のみを携えています。

Four study programs organize the platform’s evidence tiers. Every roster, family list, methodology row, and claim-gate status below is build-inlined metadata from the committed catalog; no comparative claim is published until a program’s claim gate opens.

Study-program breadthCore3 families1 solversSpeed2 families1 solversQuality2 families1 solversPlatform5 families3 solvers
Benchmark families exercised (indigo) and solver-roster size (blue) for each study program — a metadata-only view of program breadth, build-inlined from the committed catalog.

The foundational comparison tier over the baseline solver field.

Publication surface: Evidence-grade exports and the public portal's core catalog.

metadata-only

Each study program scopes what its evidence tier may reveal; no comparative claim is published until its claim gate opens.

Admitted evidence labels: core, public.

Claim gates

  • gate closedfoundation track beats the comparison cohort with Holm-corrected significance before any superiority claim

    No campaign at the statistical-power floor has produced disclosure-filtered comparative evidence on the public surface; published bundles carry smoke-development evidence only.

Benchmark families

machine-schedulingjob-shopflexible-job-shop

Solver roster & comparison cohort

Native solver roster and its comparison cohort for the Core program.
Solver rosterComparison cohort
ndso-corega-int(registry-internal)
—brkga(registry-internal)
—eda(registry-internal)
—tabu-search(registry-internal)

Methodology

Objectives
makespan
Statistics
wilcoxon-signed-rank, friedman-omnibus, holm-post-hoc, nemenyi-critical-difference, vargha-delaney-a12, cliffs-delta, bca-bootstrap-ci
Run-count floor
≥30 independent runs per stochastic cell before comparative analysis.
Campaign plan
ablation → comparative → pilot → sensitivity → targeted

Planned figures & tables

Figures

  • Convergence trajectory
  • Solver rankings
  • Critical-difference diagram

Tables

  • Solver summary
  • Pairwise comparisons
  • Effect sizes

Evidence pointers

release-gated

A companion write-up is published only from an approved, disclosure-filtered evidence bundle after this program's claim gate and the release gates open.

Future program candidates

Candidate programs staged for a future evidence tier — each doubles as a worked example of the add-a-program recipe.

  • Constraint-and-robustness extension candidate

    rcpspflow-shop

    Defer / retire rule: defer until a robustness-bearing campaign produces a labeled corpus; retire if no advantage clears the gate after one campaign

Top-level policy: Each study program scopes what its evidence tier may reveal; no comparative claim is published until its claim gate opens.

コアプログラム

コアプログラムは、基準ソルバー領域における基礎的な目的性能を研究します——他のすべてを 支える比較です。そのベンチマーク族は機械スケジューリング、ジョブショップ、柔軟 ジョブショップであり、ネイティブなコア構成を構成的およびメタヒューリスティックな比較 コホートに対置します。その方法論は、ウィルコクソン符号順位検定、Holm 事後補正付きの フリードマン全体検定、Nemenyi 臨界差分析、ならびに BCa 信頼区間付きの Vargha–Delaney A12 と Cliff のデルタ効果量を、確率的セルごとに少なくとも30回の独立実行にわたって 組み合わせます。完全な比較キャンペーンが統計ゲートを通過するまで、その比較ゲートは 閉じたままです。

速度プログラム

速度プログラムは、整合した終了条件下での実行時間およびエニータイム効率を研究します—— エニータイム・トレース、性能プロファイル、より小さな予算での整合品質ゲート。その ベンチマーク族はフローショップと資源制約付きプロジェクトスケジューリングであり、比較 コホートは反復貪欲法、ALNS、VNS です。コアプログラムと同じノンパラメトリック方法論と 実行下限を適用します。

品質プログラム

品質プログラムは、解の品質と多目的指標を研究します——目的ギャップ、パレート前線と臨界 差のビュー、品質指標表、アブレーション。そのベンチマーク族は資源制約付きプロジェクト スケジューリングと柔軟ジョブショップであり、比較コホートはミーム探索と NSGA-III です。 上記のプログラムと同じ統計的規律と実行下限を保ちます。

プラットフォームプログラム

プラットフォームプログラムは、プラットフォームが公開する最も広い領域を提示します ——レジストリのすべてのソルバー系統を代表する厳選された系統横断の編成であり、 登録済みのすべてのソルバーではありません。特徴カバレッジ、分布距離のラベル、 再現性とツールの証拠を伴います。プラットフォーム検査 のビューと同様に、裏付けのない主張は誇張ではなく限界へと振り向けられます。 そのカバレッジと再現性の姿勢は、今日では成果物検査によって支えられており、 性能の主張ではなく能力の姿勢です。その比較ゲートは他と同様に閉じたままです。

研究プログラムを追加する

新しい研究プログラムは、ショーケースが既存の各プログラムについて示すのと同じ失敗時 クローズの経路をたどります。ショーケースの将来候補行が実例です。

  1. 層を登録する。 層レジストリに、証拠層の値とともに層エントリを1つ追加します。 レジストリの契約テストが完全性を強制します。

  2. 証拠トラックを宣言する。 実験アトラスに証拠トラックを追加します——そのベンチ マーク族、編成、コホート、統計、ゲート、実行下限——または、まず将来候補として開始 します。

  3. ワークスペースを整える。 そのレシピを備えたプログラムのワークスペース ディレクトリと、パイロット構成および比較構成を作成します：

    New-Item -ItemType Directory -Path .\experiments\programs\<id>
Copy-Item .\experiments\configs\core-pilot.json `
  .\experiments\configs\<id>-pilot.json
Copy-Item .\experiments\configs\core-comparative.json `
  .\experiments\configs\<id>-comparative.json

  4. 実行する。 新しい層のパイロットキャンペーンを実行し、次に analytica コマンド ライン ツールで階層バンドルを整えます：

    uv run python experiments\scripts\regenerate.py `
  --config .\experiments\configs\<id>-pilot.json --tier <id>

  5. 公開する。 ポータルを再生成すると、そのプログラムはここに自動的に現れます。 再生成を省くと、鮮度ゲートがビルドを失敗させます：

    uv run python tools\build_site_assets.py

  6. 記録する。 このページにプログラムのセクションを追加し、各言語に反映します。

ナビゲーション