Key points are not available for this paper at this time.
مع التحدي المتمثل في اتخاذ قرارات عبر الإنترنت في ظل الخسائر المتزايدة، تضع مشكلة توجيه المركبات في مكافحة الحرائق الغابية أهمية كبيرة على كفاءة حسابات الخوارزميات. تبحث هذه الورقة في تحسين المسارات لمركبات مكافحة الحرائق وتضع نموذج برمجة خطية مختلطة لتقليل إجمالي الخسائر من النقاط النارية. تم تطوير خوارزمية جينية متوازية مع بحث في الجوار المتغير (PGA-VNS)، والتي تشمل عملية تطور متوازية لعدة مجموعات فرعية لضمان التقارب السريع نحو حل عالي الجودة، وعملية بحث متعددة العمليات لتعزيز التقارب نحو حل قريب من الأمثل. من خلال مقارنة النتائج الحسابية لأمثلة بمقاييس مختلفة، يظهر أن PGA-VNS أكثر فعالية من الخوارزميات الأساسية (مثل Gurobi وGA وPSO وALNS وVNS وGA-ALNS وGA-VNS). علاوة على ذلك، يتم توسيع النموذج المقترح إلى سيناريو الطائرات بدون طيار (UAVs)، مع مراعاة قيود مدى الطيران المحدود وتأثير الحمولة. يمكن أن تدعم النتائج جدولة وتوجيه سيارات الإطفاء أو الطائرات بدون طيار في تقليل الخسائر الناتجة عن الحرائق الغابية.
درس لي وزملاؤه (Mon,) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: