ASOC: A Novel Agent-Based Simulation-Optimization Coupling Approach-Algorithm and Application in Offshore Oil Spill Responses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The efficiency of offshore oil spill response not only relies on an efficaciously global decision/planning in devices combination and allocation, but also depends on the timely control for response devices (e.g., skimmers and booms). However, few studies have reported on such decision framework with a timely integration of global planning and operation control to support offshore oil spill response. This study developed an agent-based simulation-optimization approach to provide sound decisions for device combination and allocation during offshore oil spill recovery in a fast, dynamic and cost-efficient manner under uncertain conditions. Meanwhile, the proposed approach aimed at providing operation control schemes for different devices, reflecting the site conditions, and correspondingly adjusting the global planning in a real-time manner. Such functions would be extremely helpful in the harsh environments prevailing in offshore Newfoundland. In the case study, the developed approach was applied to determine the allocation of 3 responding vessels in collecting spilled oil at 7 locations. The routes of the responding vessels for response operation were optimized and reflected by the principle agent-based programming. Furthermore, several oil weathering processes (e.g., evaporation and dispersion) were also taken into account in the optimization. The modeling results indicated that a minimal timeframe of 21 hours was needed for vessel allocation and recovery operation, leading to an oil recovery rate of 90%. By taking evaporation and dispersion into account, the optimal time window was 18 hours, leading to an oil recovery rate of 75%, an evaporation rate of 12%, and a dispersion rate of 3%. The proposed approach can timely and effectively support the optimal allocation of devices, the control of operation, and the real-time adjustment of global decision making for oil recovery under dynamic conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle