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Enregistrement W2597776717 · doi:10.1080/03155986.2017.1302773

Ridesharing for emergency evacuation

2017· article· en· W2597776717 sur OpenAlexaffvenue
Joe Naoum‐Sawaya, Jia Yuan Yu

Notice bibliographique

RevueINFOR Information Systems and Operational Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEvacuation and Crowd Dynamics
Établissements canadiensIvey Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeuristicsComputer scienceHeuristicInteger programmingRouting (electronic design automation)Mathematical optimizationMatching (statistics)Operations researchBenchmark (surveying)Economic shortageVehicle routing problemArtificial intelligenceEngineeringComputer networkMathematicsAlgorithmGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider the evacuation problem that consists of grouping and routing evacuees to safe zones. Grouping evacuees reduces congestion on roads, addresses fuel shortage and supports individuals with limited access to transportation means. We propose a mixed integer programming model where individuals with vehicles are instructed to pick up others along their route in order to evacuate the maximum number of individuals within a limited time. Since evacuation decisions and plans must be made as quickly as possible, we propose two heuristics that provide comparable solutions within a short computational time. The first heuristic is inspired from the Clarke-Wright savings heuristic for the vehicle routing problem, while the second heuristic is based on maximum bipartite matching. Computational results show that the proposed heuristics find solutions in less than a second for instances with up to 40 evacuee locations. We also present extensions of the evacuation problem that include vehicles with different capacities, that minimize the time to evacuate everyone, and that find the optimal vehicle placement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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