Den fullständiga texten får användas och/eller reproduceras, och ges till tredje part i något format eller medium, utan föregående tillstånd eller kostnad, för personlig forskning eller studier, utbildning, eller inte för prot ändamål, under förutsättning att • en fullständig bibliografisk hänvisning görs till den ursprungliga källan • en länk görs till metadataposten i DRO • den fullständiga texten ändras inte på något sätt Den fullständiga texten får inte säljas i något format eller medium utan formellt tillstånd från upphovsrättsinnehavarna. Se den fullständiga DRO-policyn för ytterligare detaljer.  När man utformar en optimeringsmodell för användning vid massolycka (MCI) innebär problemmiljöns dynamiska och osäkra natur en betydande utmaning. Många viktiga problemparametrar, t.ex. antalet dödsoffer som ska behandlas, kommer vanligtvis att förändras i takt med att insatsverksamheten fortskrider. Andra parametrar, såsom den tid som krävs för att slutföra viktiga svarsuppgifter, måste uppskattas och är därför benägna att fel. I detta arbete utökar vi en multiobjektiv kombinationsoptimeringsmodell för MCI-svar för att förbättra prestandan i dynamiska och osäkra miljöer. Modellen är utvecklad för att möjliggöra användning i realtid, med kontinuerlig kommunikation mellan optimeringsmodell och problemmiljö. En simulering av denna problemmiljö beskrivs, vilket möjliggör en serie beräkningsexperiment som utvärderar hur modellnyttan påverkas av en rad viktiga dynamiska eller osäkra problem och modellegenskaper. Det visas att övergången till ett online-system minskar mot dålig kommunikationshastighet, medan fel i uppskattningen av aktivitetsparametrarnas varaktighet visas avsevärt minska modellens användbarhet.
Med utgångspunkt i ovanstående statiska modell beskriver REF en lösningsram i realtid med kontinuerlig kommunikation mellan optimeringsmodellen och problemmiljön.
Online optimization of casualty processing in major incident response: An experimental analysis
{'venue': 'Eur. J. Oper. Res.', 'journal': 'Eur. J. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}