Protecting Critical Infrastructure by Blocking Suspicious Vehicle with Probabilistic Route Choice Behavior
Notice bibliographique
Résumé
This paper formulates an emergency response strategy for the efficient blocking of a suspicious vehicle that may have been hijacked by terrorists as a potential weapon of terrorism attack in urban area. Two primary cases are considered. The first case aims to minimize the resources required to thoroughly block a suspicious vehicle whereas the second case aims to maximize the effectiveness of the blocking scheme given limited resources. In the first case, an enhanced cutset algorithm is devised to locate all the junctions/links to be blocked while reliability analysis is employed in the second case to obtain an optimal blocking scheme. Several criteria relating to the route choice behavior of the suspicious vehicle, including travel time, optimal path and road configuration, are considered. Analytical hierarchy process is used to derive the probability matrix for probabilistic analysis. Two approaches for calculating junction selection probability, namely candidate route search approach and Monte Carlo method, are provided and compared. Optimal dispatching schemes are generated based on the shortest path algorithm. A GIS-based intelligent emergency response prototype system is then developed by incorporating the proposed algorithms into widely available GIS software (ArcGIS). The system is tested using the road network of Calgary. The case study shows that the proposed system is able to generate an effective strategy for blocking a suspicious vehicle from critical infrastructure and automatically derive minimal travel time routes for emergency response units.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».