The proposed IncidentResponseGPT framework - a novel system that applies generative artificial intelligence (AI) to potentially enhance the efficiency and effectiveness of traffic incident response. This model allows for synthesis of region-specific incident response guidelines and generates incident response plans adapted to specific area, aiming to expedite decision-making for traffic management authorities. This approach aims to accelerate incident resolution times by suggesting various recommendations (e.g. optimal rerouting strategies, estimating resource needs) to minimize the overall impact on the urban traffic network. The system suggests specific actions, including dynamic lane closures, optimized rerouting and dispatching appropriate emergency resources. IncidentResponseGPT employs the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) to rank generated response plans based on criteria like impact minimization and resource efficiency based on their proximity to an human-proposed solution.


翻译:本文提出的IncidentResponseGPT框架——一种应用生成式人工智能(AI)以提升交通事件响应效率与效能的创新系统。该模型能够综合特定区域的事件响应准则,并生成适应该区域特点的事件响应方案,旨在加速交通管理部门的决策过程。该方法通过提出多项优化建议(例如最优改道策略、资源需求预估),力求缩短事件处置时间,从而最小化对城市交通网络的整体影响。系统推荐的具体措施包括动态车道封闭、优化改道方案以及调度适宜的应急资源。IncidentResponseGPT采用逼近理想解排序法(TOPSIS),依据影响最小化与资源效率等准则,通过衡量生成方案与人工拟定方案的接近程度,对生成的响应方案进行排序。

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