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优化空中救护车车队调度的算法(cs AI)

在灾难情况下,空中救护快速反应往往是决定病人生存的因素。障碍加剧了这种情况,由于地理位置偏远和车辆安置的限制,这是一项艰巨的任务。考虑到这些因素,安排反应是一个至关重要的关键决定。利用实际任务数据,构造了一个整数线性规划的最优覆盖问题。为了进行准确的比较,gurobi优化器使用开发的模型进行了编程,并为性能计时。提出了一种基于局部搜索和禁忌搜索的基础排序算法。局部搜索算法不能满足覆盖最大化的要求,禁忌搜索得到了接近最优的结果。在后一种情况下,车辆总行驶距离最小化,运行时的性能明显优于gurobi生成的性能。此外,利用并行CUDA处理的变化进一步降低了算法的运行时间。这些被证明是优越的,因为测试任务的数量增加了,同时也保持了相同的最小距离。

原文标题:Algorithms for Optimizing Fleet Staging of Air Ambulances

原文内容: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.

原文作者:Joseph Tassone, Geoffrey Pond, Salimur Choudhury

原文链接:https://arxiv.org/abs/2001.05291

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