Combinatorial Optimization Algorithms in Tourism Planning and Emergency Management and Their Application to Resource Allocation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
China’s tourism industry has become a strategic pillar industry in China, playing an important role in developing the economy and providing employment. Therefore, how can we avoid or reduce the hazards of tourism emergencies and give full play to the development advantages that tourism brings to the city has become the focus of this paper. In this paper, the objective function is used to construct a two-stage stochastic optimization model without opportunity constraints to minimize the partial cost of the first stage and the expected total cost of the second stage. Considering the problem of maximizing the utilization rate of emergency shelters in tourist attractions, the opportunity constraint model is introduced to help decision makers allocate resources reasonably. Based on the center siting cost and vehicle distribution cost, a mixed integer nonlinear objective function model is constructed and the model is solved using the improved ant colony algorithm. Seven emergency management simulation scenarios are set up to analyze the effect of emergency management by combining simulation and empirical research. The experimental results show that among the emergencies at all levels of the sites in Y scenic area in the past 5 years, the number of level 2 emergencies is the highest, and the average number of emergencies occurred in each site in the past 5 years is 7.48. According to the model’s solution of the site selection results, the emergency center A covers 5 distribution warehouses, and the emergency center B covers 10 distribution warehouses.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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