論文の概要: A Multi-constraint and Multi-objective Allocation Model for Emergency Rescue in IoT Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10299v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 13:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 17:01:25.289611
• Title: A Multi-constraint and Multi-objective Allocation Model for Emergency Rescue in IoT Environment
• Title（参考訳）: IoT環境における緊急救助のための多制約多目的配置モデル
• Authors: Xinrun Xu, Zhanbiao Lian, Yurong Wu, Manying Lv, Zhiming Ding, Jian Yan, Shang Jiang,
• Abstract要約: 我々はMSGWFLM(Multi-Objective Shuffled Gray Froging Model)を開発した。 この多目的リソース割り当てモデルは、28の多様な課題に対して厳格にテストされている。 その効果は複雑で多サイクルの緊急救助シナリオで特に顕著である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8572535126902676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emergency relief operations are essential in disaster aftermaths, necessitating effective resource allocation to minimize negative impacts and maximize benefits. In prolonged crises or extensive disasters, a systematic, multi-cycle approach is key for timely and informed decision-making. Leveraging advancements in IoT and spatio-temporal data analytics, we've developed the Multi-Objective Shuffled Gray-Wolf Frog Leaping Model (MSGW-FLM). This multi-constraint, multi-objective resource allocation model has been rigorously tested against 28 diverse challenges, showing superior performance in comparison to established models such as NSGA-II, IBEA, and MOEA/D. MSGW-FLM's effectiveness is particularly notable in complex, multi-cycle emergency rescue scenarios, which involve numerous constraints and objectives. This model represents a significant step forward in optimizing resource distribution in emergency response situations.
• Abstract（参考訳）: 災害後の緊急救助活動は、負の影響を最小限に抑え、利益を最大化するために、効果的な資源配分を必要とする。 長期にわたる危機や大規模な災害では、タイムリーかつインフォームドな意思決定のために、システマティックで多サイクルなアプローチが鍵となる。 IoTと時空間データ分析の進歩を活用して、Multi-Objective Shuffled Gray-Wolf Frog Leaping Model (MSGW-FLM)を開発した。 この多制約・多目的資源割り当てモデルは,NSGA-II, IBEA, MOEA/Dなどの確立したモデルと比較して,28の課題に対して厳格に検証されている。 MSGW-FLMの有効性は、多くの制約や目的を含む複雑な多サイクル緊急救助シナリオにおいて特に顕著である。 このモデルは、緊急対応状況における資源分布の最適化における重要な一歩である。

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