Managing Large-Scale Multimodal Emergency Evacuations
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the development of a novel framework that optimizes the evacuation of large cities using multiple modes including vehicular traffic, rapid transit, and mass-transit shuttle buses. A large-scale evacuation model is developed for the evacuation of the City of Toronto in case of emergency. A demand estimation model is first designed to accurately quantify the evacuation demand by mode (drivers vs. transit users), over time of the day when the crisis begins, and over space (location). The output of the demand estimation model is then fed into two optimization platforms: (1) an optimal spatio-temporal evacuation (OSTE) model that synergizes evacuation scheduling, route choice, and destination choice for vehicular traffic and (2) a model based on a new variant of the vehicle routing problem to optimize the routing and scheduling of mass-transit vehicles. The study concluded that OSTE can clear the City of Toronto 4 times faster than the do-nothing strategy. The OSTE average automobile evacuation time for the 1.21 million people using their cars is close to 2 h. The optimization of the routing and scheduling of the readily available Toronto Transit Commission fleet (4 Rapid Transit lines and 1320 transit buses used as shuttles) can efficiently evacuate the transit-dependent population (1.34 million) within 2 h.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».