Round-Trip Emergency Supply Distribution Model Based on Nonfixed Routes
Notice bibliographique
Résumé
In the face of increasing natural or man-made disasters, rapid and effective emergency dispatch and organization are of great significance to ensure the life safety of people and reduce social losses. In view of the long duration, strong demand urgency, and relatively limited transportation capacity after catastrophic events, this paper proposes a round-trip emergency supply distribution model based on nonfixed routes. This model includes two main features: (1) round trip: emergency vehicles can travel back and forth to distribute supplies; (2) unfixed routes: distribution routes of the same emergency vehicle could be variable in different trips. In order to ensure the timeliness and fairness of the supply distribution scheme, the model objective function is set to minimize the total supplies’ waiting time at all demand points. According to model features, 4 constraints are set, including flow balance, capacity, vehicle scheduling, and time window. On this basis, a compound algorithm combining 2-opt and tabu search is designed to obtain the optimal plan of the model. To verify the effectiveness and superiority of the model and solution method, a case study based on the Sioux Falls network is carried out. Compared with the traditional method, the objective function is optimized by 11.92%. In fact, under the control of multiple constraint conditions, the model well fits the actual application scenarios, which can provide theoretical guidance and decision support for the distribution of relevant emergency supplies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».