Abstrakt. Detta arbete utgör det första steget mot en DDDAS för Wildland Fire Prediction där våra huvudsakliga insatser är inriktade på att dra nytta av den datorkraft som tillhandahålls av High Performance Computing-system för att å ena sidan föreslå datadrivna styrstrategier för att övervinna indataosäkerhet och å andra sidan minska genomförandetiden för hela prognosprocessen för att vara tillförlitlig i realtidskris. I synnerhet är detta arbete fokuserat på beskrivningen av en Dynamic Data Driven Genetisk Algoritm som används som styrstrategi för att automatiskt justera vissa indatavärden för skogsbrandssimulatorer med hänsyn till den underliggande förökningsmodellen och det verkliga brandbeteendet.
I samma linje har dynamiska datadrivna genetiska algoritmer använts för att automatiskt justera ingångsvärden för brandsimulatorer för att dra nytta av verkligt brandbeteende REF.
Applying a Dynamic Data Driven Genetic Algorithm to Improve Forest Fire Spread Prediction
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}