Resources allocation in disaster response using Ordinal Optimization based approach
Notice bibliographique
Résumé
Recent events, such as Hurricane Katrina, have revealed the need for coordinated and effective disaster responses. An optimal distribution of available resources is essential for disaster response effectiveness. Emergency responders are faced with the challenges of increased size and complexity of critical infrastructures that provide vital resources for disaster response operations. In this paper, we propose a simulation-based tool to assist emergency responders in finding the optimal distribution of available resources during a disaster event. The proposed tool utilizes the Disaster Response Network Enabled Platform (DR-NEP) which is an infrastructure interdependencies simulation platform for disaster response support. DR-NEP is a simulation network platform that integrates different simulators for different infrastructures to form a universal simulation platform. We employ a new concept in Discrete Event Systems optimization called Ordinal Optimization to address the problem of resources allocation during a disaster event. The objective of the optimization problem is maximizing the operational capacity of a critical infrastructure, a hospital in this case. Due to the huge combinatorial feasible search space, an Ordinal Optimization based approach is used to solve the problem using two main concepts: goal softening and order comparison. This approach aims at finding a Good Enough solution set (G) with an acceptable probability and efficient computational effort. This paper describes early results of our work that shows the use of our approach in optimizing resources allocation in a simulated disaster event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».