Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.creator | Coco, Amadeu Almeida | - |
Autor(es): dc.creator | Duhamel, Christophe | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Andrea Cynthia | - |
Autor(es): dc.creator | Haddad, Matheus Nohra | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:20:36Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:20:36Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-11-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19195 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.1002/net.22214 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1011187 | - |
Descrição: dc.description | Several major industrial disasters happen each year around the world. They usu- ally involve limited accessibility, poor ground conditions, and toxic wastes. As a consequence, this reduces the efficiency of humanitarian operations. In such a con- text, flying drones may be a viable alternative: faster, no dependency on ground conditions, and larger areas scanned. They are also better suited for following the population and the crisis dynamic. For such a purpose, various issues have to be addressed such as defining and optimizing the drone’s routes, their energy consump- tion, choosing the relay points for recharging equipment, among others. In this study, several additional features from existing works are considered: first, a probability of identifying individuals is defined. Thus, each node can be scanned several times in order to improve the observation. In addition, the nodes are prioritized accord- ing to a given heatmap. The probabilistic drone routing problem (PDRP) consists of finding a route, that is, a sequence of trips, for each drone such that the sum of the expected number of identified individuals on all routes is maximized. Constraints on energy consumption, collision avoidance and drone-base assignment are considered. We propose a heuristic and metaheuristics based on the adaptive large neighborhood search for the PDRP. The methods are tested on theoretical instances, as well as on a case study of the Beirut Port explosion on August 4, 2020, in order to analyze the performance of the proposed methods. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Direitos: dc.rights | aberto | - |
Direitos: dc.rights | This is an open access article under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs License, which permits use and distribution in any medium, provided the original work is properly cited, the use is non-commercial and no modifications or adaptations are made. Fonte: PDF do artigo. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Disaster logistics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Drone routing problem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heuristics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Search planning | - |
Título: dc.title | Solving the probabilistic drone routing problem : searching for victims in the aftermath of disasters. | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: