Timely evacuation is crucial to disaster response, as people can avoid suffering and loss of lives when a major disaster happens. With the development of sharing economy, ridesharing has the advantage of reducing congestion, saving travel time, and optimizing transportation mode to improve disaster evacuation efficiency. The paper proposes to integrate the concept of ridesharing into evacuation and develops a mixed-integer programming model for this problem. A real-world case study based on Houston is used to validate the proposed model. A series of instances are designed to compare the evacuation efficiency using two indicators, evacuation percentage and average travel distance. Results reveal that increasing the number of vehicles to help carless individuals might not be the most efficient method in this model. Moreover, this model offers a specific response strategy based on different disaster scales, which not only develops a better evacuation plan for the people but also provides relief agencies insights on resource utilization.


翻译:及时疏散对于救灾至关重要,因为在发生重大灾害时,人们可以避免痛苦和生命损失。随着经济共享的发展,骑车共享的优势是减少拥堵,节省旅行时间,优化运输模式以提高灾害疏散效率。文件提议将搭车共享的概念纳入疏散,并针对这一问题开发一个混合型规划模式。在休斯顿基础上进行的一个真实世界案例研究被用于验证拟议的模式。一系列实例旨在用两个指标,即疏散百分比和平均旅行距离来比较疏散效率。结果显示,增加帮助无车者车辆的数量可能不是这一模式中最有效的方法。此外,这一模式提供了基于不同灾害规模的具体应对战略,不仅为人们制定了更好的疏散计划,而且还为救济机构提供了资源利用方面的见解。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
专知会员服务
56+阅读 · 2021年5月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
107+阅读 · 2020年10月5日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2019年10月10日
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月13日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月11日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
56+阅读 · 2021年5月17日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
126+阅读 · 2020年11月20日
【干货书】机器学习Primer,122页pdf
专知会员服务
107+阅读 · 2020年10月5日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
195+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
鲁棒机器学习相关文献集
专知
8+阅读 · 2019年8月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2019年4月29日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员