A novel Hybrid PSO-Heuristic Algorithm with Combinatorial Benders' Cuts for maximal evacuation planning in wildfire disasters
Notice bibliographique
Résumé
Natural disasters, such as floods and fires, affect various regions of the world every year. One of the most critical aspects of disaster management and planning is facilitating the evacuation of people. Therefore, this study develops a mathematical model for emergency evacuation, taking into account the constraints and limitations of transferring individuals to shelters. The model, called the maximal bus evacuation planning, considers constraints including road blockages, vehicle fuel, and passenger capacities. Given the Nondeterministic Polynomial-time hard complexity of this problem, a Hybrid Particle Swarm Optimization–Heuristic Algorithm, which combines the Particle Swarm Optimization Algorithm with a Heuristic Algorithm , is used to solve the nonlinear model. Furthermore, we linearize the model and solve it using the developed Combinatorial Benders' Cuts approach in three versions. Numerical computations are examined under various scenarios, and the outputs of the Hybrid Particle Swarm Optimization – Heuristic algorithm reach suitable solutions within a short timeframe. Additionally, the results from solving the linearized model using the Combinatorial Benders' Cuts show that, in most cases, the execution time of the second version is better than the other versions.
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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 | 0,000 | 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 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 ».