Aerial refueling scheduling of multi-receiver and multi-tanker under spatial-temporal constraints for forest firefighting
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Notice bibliographique
Résumé
Forest fires pose a significant threat to human life and property, so the utilization of unmanned aircraft systems provides new ways for forest firefighting. Given the constrained load capacities of these aircraft, aerial refueling becomes crucial to extend their operational time and range. In order to address the complexities of firefighting missions involving multi-receiver and multi-tanker deployed from various airports, first, a fuel consumption calculation model for aerial refueling scheduling is established based on the receiver path. Then, two distinct methods, including an integrated one and a decomposed one, are designed to address the challenges of establishing refueling airspace and allocating tasks for tankers. Both methods aim to optimize total fuel consumption of the receivers and tankers within the aerial refueling scheduling framework. The optimization problem is established as nonlinear optimization models along with restrictions. The integrated method seamlessly combines refueling rendezvous point scheduling and tanker task allocation into unified process. It has a complete solution space and excels in optimizing total fuel consumption. The decomposed method, through the separation of rendezvous point scheduling and task allocation, achieves a reduced computational complexity. However, this comes at the cost of sacrificing optimality by excluding specific feasible solutions. Finally, numerical simulations are carried out to verify the feasibility and effectiveness of the proposed methods. These simulations yield insights crucial for the practical engineering application of both the integrated and decomposed methods in real-world scenarios. This comprehensive approach aims to enhance the efficiency of forest firefighting operations, mitigating the risks posed by forest fires to human life and property.
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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 | 0,000 |
| 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