Abstract-För att reagera på nödsituationer på ett snabbt och effektivt sätt, är det av avgörande betydelse att ha effektiva evakueringsplaner som leder till minimala trafikstockningar. Även om nödevakueringssystem har studerats tidigare, är de befintliga tillvägagångssätten, främst baserade på multiobjektiva optimeringar, inte tillräckligt skalbara när det rör sig om många tidsvariabla parametrar, såsom trafikvolym, säkerhetsstatus och väderförhållanden. I detta dokument föreslår vi en skalbar evakueringstjänst, kallad MacroServ, som rekommenderar evakueringar med de bästa rutterna mot säkra platser under en katastrof. Till skillnad från många befintliga metoder som modellerar system med statiska nätverksegenskaper, beaktar vår strategi vägförhållanden i realtid för att beräkna den maximala flödeskapaciteten för rutter i transportnätet. Evakueringarna är riktade mot de vägar som är säkra och som har minst trängsel vilket leder till minskad evakueringstid. Vi använde sannolikhetsfördelningar för att modellera de verkliga stokastiska beteendena hos evakuerade personer under nödsituationer. Resultaten visar att rekommendationen om lämpliga rutter under katastrofscenarier spelar en avgörande roll för en snabbare och säker evakuering av befolkningen.
Författarna i REF utvecklade en evakueringstjänst vid namn MacroServ för att stödja transportavdelningarna simulera en nödevakuering genom att rekommendera att evakuera de bästa vägarna mot säkra platser under en katastrof.
MacroServ: A Route Recommendation Service for Large-Scale Evacuations
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}