論文の概要: Algorithms for Optimizing Fleet Staging of Air Ambulances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05291v2
• Date: Tue, 25 Feb 2020 19:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 23:03:04.565419
• Title: Algorithms for Optimizing Fleet Staging of Air Ambulances
• Title（参考訳）: 航空救急車の車両配置最適化アルゴリズム
• Authors: Joseph Tassone, Geoffrey Pond, Salimur Choudhury
• Abstract要約: 本研究は、整数線形計画法における最適カバレッジ問題を構成する。 グロビは開発されたモデルでプログラムされ、パフォーマンスに時間を費やした。 ベースランキングを実装したソリューションが作成され、その後、ローカルおよびタブ検索ベースのアルゴリズムが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a disaster situation, air ambulance rapid response will often be the determining factor in patient survival. Obstacles intensify this circumstance, with geographical remoteness and limitations in vehicle placement making it an arduous task. Considering these elements, the arrangement of responders is a critical decision of the utmost importance. Utilizing real mission data, this research structured an optimal coverage problem with integer linear programming. For accurate comparison, the Gurobi optimizer was programmed with the developed model and timed for performance. A solution implementing base ranking followed by both local and Tabu search-based algorithms was created. The local search algorithm proved insufficient for maximizing coverage, while the Tabu search achieved near-optimal results. In the latter case, the total vehicle travel distance was minimized and the runtime significantly outperformed the one generated by Gurobi. Furthermore, variations utilizing parallel CUDA processing further decreased the algorithmic runtime. These proved superior as the number of test missions increased, while also maintaining the same minimized distance.
• Abstract（参考訳）: 災害時、救急車による迅速な対応が患者の生存の決定要因となることが多い。 障害物は、地理的な遠隔性と車両配置の制限によって、この状況を強化します。 これらの要素を考慮すると、応答者の配置は最も重要な決定である。 本研究は,実ミッションデータを利用して,整数線形計画を用いた最適カバレッジ問題を構成する。 正確な比較のために、Gurobiオプティマイザは開発モデルでプログラムされ、性能に適していた。 ベースランキングを実装したソリューションとして,ローカル検索とタブ検索に基づくアルゴリズムが開発された。 局所探索アルゴリズムはカバレッジを最大化するには不十分であり, タブ探索は最適に近い結果を得た。 後者の場合、総走行距離は最小化され、ランタイムはgurobiが生成したものを大幅に上回った。 さらに、並列CUDA処理を利用した変更により、アルゴリズムランタイムはさらに低下した。 テストミッションの数が増えるにつれて、これらは優れていることが分かり、同じ最小距離を維持した。

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