Resumen

Considerando la competencia entre puntos de rescate, utilizamos inteligencia artificial (IA) impulsada por Internet de las Cosas (IoT) y datos de almacenamiento de materiales regionales para proponer un algoritmo de programación multiobjetivo de materiales de control de inundaciones basado en la colonia artificial de abejas de Pareto (MSA_PABC). Para abordar la programación de materiales de control de inundaciones, se deben considerar de manera integral los múltiples tipos de materiales de control de inundaciones, los múltiples sitios de desastre y atender tanto la emergencia como la equidad de la necesidad de rescate. El MSA_PABC tiene restricciones como la restricción de cantidad de almacenamiento de materiales de almacén, la restricción de demanda de materiales y la distancia máxima de transporte de materiales de control de inundaciones. Establecemos el modelo de optimización de programación de materiales de control de inundaciones para cada punto de rescate de desastres y el modelo de optimización de programación total para todos los materiales de control de inundaciones. Luego, M

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Internet de las cosas; Algoritmo de programación; Materiales de control de inundaciones; Optimización multiobjetivo; Colonia artificial de abejas de Pareto
• Keywords:Artificial intelligence; Internet of things; Scheduling algorithm; Flood control materials; Multiobjective optimization; Pareto artificial bee colony