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116ソリューションよりも優れているとき2000年の国勢調査から得られるフィラデルフィアの市議会地域マップの感覚を作ることheadscratching運動です。 5区は7区の一部をすくい上げるために、そのブレードを延長装甲ブルドーザーのような形をしている。 10区は、東北を中心ねじれ·地区6の一口を取り出し、トカゲのように見えます。 と地区7はまったく地区であることが表示されませんが、四、五、ビーズのようにつなぎ合わせ。多くの人がこれらの地区の国の中で最悪のいくつかを検討して、スティーブン·O.キンブロー、最近の良いマップを描画するためにフィラデルフィアの地理空間ソフトウェア会社のAzavea主催の全国大会に参加した操作や情報管理のウォートン教授は言う 市の地区。 選挙にかかわる問題の一つは、政治的な利点のために、地区の境界を描く練習gerrymanderingです。 これはハードgerrymanderingを正確に定義することになります:それは、地区の定義からの潜在的な相手の家を削除されていますか? それは特定の地区に、政治的に寛大なキャンペーンの貢献者の近所を追加されていますか? それは1つの地区にシングル倫理グループのメンバーを集中したり、逆に、多くの地区の中でそれらを分割するgerrymanderingはありますか?フレデリックH.マーフィー、キンブローの仲間のチームメンバーとビジネスのテンプル大学のフォックススクールでマーケティングやサプライチェーン·マネジメントの教授は、コンテスト中に証言したように、 gerrymanderingはポルノのようなものです、あなたはそれを見たとき、あなたはそれを認識しています。 良好な仮定、広く受け入れられて一、区はできるだけコンパクトであるべきであるということである。 彼らはより多くのヘビ(またはサンショウウオ)よりカメのようになるはずです。その部品は、すべて離れて近くに一緒になるのではなく、する必要があります。でも、誠心誠意で、彼らは非常に複雑であるため、地区編成の問題が解決することが困難になる可能性が、計算知能を専門にキンブローは言う。 最善の解決策を見つけるための鍵は、彼が示唆している、一つではなく、多くの良いソリューションを開始し、意思決定者は、そこから計画を微調整できるようにすることです。 これは常識のように聞こえるかもしれませんが、良い解決策のプールを見つけることが伴うため、変数の数の問題をマッピングし、ゾーニングを行うは簡単に言われています。 それは、複数の良い解を生成することが可能であったことのない、キンブローは指摘している。 最高の状態での標準的な方法は、あなたの計画の非常に小さい番号を与える。今キンブローや研究者のチームは、複雑な問題に対して複数のHighqualityのソリューションを生成するための方法を発見したと言う。 ほんのいくつかの良い始まりから、潜在的に無限のバリエーションを作成する進化と自然淘汰を模倣​​した遺伝的アルゴリズムを使用して、彼らは本質的に 品種ソリューション。 彼らの方法だけではなく、政治的境界線の描画に影響を保持しているが、消防区外事業におけるジレンマと公共sectorsfromマッピングをゾーニングし、ゴミやデザイン流通システムを収集するためのより良い方法を発見する販売地域を合理化するの無数のために。遺伝的進化のアプローチはあなたがそうでなければ見つけるつもりされることはありませんことを魅力的な解決策を見つけることができ、キンブローは言う。キンブローとマーフィーはフィラデルフィアのマッピングコンテストにそのメソッドをテストするために、ニコラスクインタス、テンプル大学の地理や都市研究科の大学院生、そしてラムゴーパーラン、ラトガーズカムデンでビジネススクールの教授と提携。 グループを組み立てマーフィーの後に チームフレッド、と呼ばれる、彼らは(選挙区projecthereにチームフレッドのアプローチを参照)地区編成の問題に良い解決策を見つけるために、いくつかの異なる方法を使用していました。これらの方法の一つは、コンテストの規則に従って、最もコンパクトなソリューションの検索で、trialanderrorと人間の判断に基づいて、computerproduced良い解決策で始まり、手でそれを修正することに関与。 これらの方法のもう一つは、computerproduced良いソリューションを開始し、 複数の多くのofgoodソリューションの検索では遺伝的アルゴリズムを使用して別のコンピュータプログラムによってそれらを修正することに関与。 驚くべきことに、この自動化されたアプローチは、市内にある既存の66区のいずれかを解散どれも116法的に有効な、高品質のソリューションを発見した。チームフレッドは、すべての他のチームと同様に、唯一のコンテストに1計画を提出させて頂きました。 これは、最もコンパクトの範疇で優勝手動で生産計画を提出した。 それはコンテストで優勝するため十分でなく、チームは、既存の地域を称えるに優れているため、コンピュータによって発見された116の計画の多くは、基本的には良いアプローチであることを指摘している。bestdrawn政治地区は、キンブロー状態を3つの主要な基準を満たす必要があります彼らの人口はほぼ同じでなければなりません、彼らは連続している必要があり、それらは部分に分割されていないという意味であり、彼らはコンパクトでなければなりません。 しかし、政治的な地区はまた、近所のアイデンティティや自然の境界線などのアカウントの多くの曖昧な要素を考慮しなければなりません。 結果として、地区編成上の問題だけでは数学モデルを用いて解くことが困難である。最後に、ここに行く人間の判断がたくさんある、マーフィーは指摘している。 何が本当に近所ですかあなたは病棟を分割することはできますか。あなたが数学的に表すことができないこと、これらすべての側面の問題があるので、一つの解決策の生成は良いアイデアではありません。これは常に政治的地区編成中又は商業用途であるかどうか、発生します。 フィラデルフィアの居住者、マーフィーはにつながった2001年の苦い政治的内紛見た後、市内の地区編成の問題に興味を持つようになった 可能な限り最もgerrymandered政治的レイアウトのいずれかを。 地区は、2010年国勢調査の後に再描画されることを知って、彼はよりよい解決策を提供する近代的な技術を活用する方法を見つけることを望んだ。 私はまあ、コンピューティングパワーが[以前より] 100倍強力である。私はフィラデルフィアを行うことができれば、私は見てみましょう と言った。しかし、古典的なコンピュータモデルを使用して一度に一つの解を導出することを意味した。 コンピュータが解決策を出してくれる、そしてあなたがそれを取るか、またはそれを残す、マーフィー氏は述べています。 あなたは他の仮定に置くことによって、他のソリューションを生成しますが、それは完全に潜在的なソリューションとして、近くのすべてのものを通知していないプロセスです。キンブローの遺伝的アルゴリズムは、古典的な計算を使用して入って来たところだと、チームが基準の最低基準を満たした3つの地図を作成しました。 キンブローはその後、 親として、これらのソリューションを使用し、50以上のソリューションを飼育。 それらの50の各々は、6持っているように変異された 子供たちを。 キンブローは、次世代のトップ50のソリューション、 親を作り、結果を並べ替え。 これは、2,000世代にわたって繰り返し、全体のプロセスを数回繰り返した。 約1000億可能な解決策はありますが、最も純粋なジャンクである、キンブローは指摘している。 遺伝的アルゴリズムは、これら千億ソリューションの1%よりもはるかに少ないを調べたが、それはインテリジェントにそうした。それが検査ソリューションのほとんどはまたジャンクである。 しかし、 家族の木散在は時折の勝者だった。 キンブローは、最終的なカットのために1 percentto検索の100分の1よりbestlessのベストを脇に置きます。クインタスその後、地理的マッピングソフトウェアを使用してマップに数字の文字列をroleturning中枢を果たした。 遺伝的アルゴリズムによって選択されたすべてのソリューションは、最低基準を満たしていますが、すべてのローカルな視点から意味を成しません。 いくつかのマップは、自然なコミュニティを分割したり、歴史的な地区のアイデンティティを無視。 私は私の都市研究の背景と私のフィラデルフィアの知識を持つすべてのマップを見ていた、クインタスは言う。 最高のマップ あなたはどちら一部真近所の境界を維持しているか、民族の濃度を維持しているという考えをittheする金利面のコミュニティを、[反映]の人々が都市内コミュニティとして自分自身を識別する方法。が含まれチームフレッドのアプローチはキンブローによると、ビジネス上の問題が必要なマッピングまたはゾーニングのいずれかのタイプを使用することができる:それは、都市は、火災や警察などの緊急サービスのためのより良い街を描くことに役立つ可能性があります。 、基準を追加するような地区の片側から別の移動時間としては​​、例えば、配送会社、ガスのコストを節約するために再編成に役立つ可能性があります。 他の緊急サービスのためのより良い警察の境内やサービス地区は販売および分布域をより良くすることができるように、構築することができた。 旅行費用と時間は、誰もが恩恵を受け、減少させることができる。 それは あなたが空間化を持っていて、何をどこに置くかを把握しようとしている任意の時間を。に役立つだろう複数のHighqualityのソリューションを開始し、その後絞り込むTwoStepにアプローチはまた、意思決定者の手に戻ってコントロールを置きます。 これはビジネス上の意思決定、あなたがそこにすべてのものを持っていないことを認識し、物事の良いセットを取得するにはコンピューティングと数学的モデリングを使用して、この哲学に完璧に適用されますその後、馬の取引を行う、キンブローは言う。このメソッドの美しさだと、チームフレッドは示唆:基本的な基準を満たすのHighqualityのソリューションの多数から始まることで、意思決定者は違いを作る細かい詳細のいくつかを交渉のよりよいチャンスがある。 それは重要な要素だと互いに相互作用と学習だ。マーフィーの状態を あなたはそんなに複雑さがあるので、コンピュータを必要とするが、今日のtechfocusedビジネスの世界では、絵に戻って人間の意思決定者を置くと、すべての最大の革新である可能性があります。 かなり頻繁にビジネスの状況で、人々はあまりにも数字を信頼しているとマーフィー氏は述べています。 チームフレッドの方法論は、 洗練されたコンピューティングが、最終的な解決策を考え出すの中心に人間の関与を維持プロセスを含む。
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