Minimizing latency in post-disaster debris removal

Doğal bir afetten sonra, yol ve köprüler zarar görebilir veya enkazdan dolayı tıkanabilirler, bu da hastaneler, afet müdahale merkezleri, sığınaklar ve afet bölgeleri gibi kritik yerler arasında ulaşımın kesilmesine neden olur. Acil müdahale işlemlerini kolaylaştırmak için, yollardan enkazları mümkün olan en kısa sürede temizlemek önemlidir. Ayrıca, uzun vadede, atık yönetimi ve hasarlı yolların restorasyonu bölgenin geri kazanılması adına önemli faaliyetlerdir. Bu tezde, afetten sonraki ilk 72 saat gibi acil müdahale aşamasına odaklanıyoruz ve enkaz temizleme kararlarını optimize etmeyi amaçlıyoruz. Öncelikle, afet sonrası yol temizleme problemini, engellenen yolların temizlenmesinden sorumlu kişi ya da kurumların rotasını belirlemek için hızlı ve etkili bir yöntem sağlamak amacıyla inceliyoruz. Sorun, depoda başlayan ve tüm kritik yerleri ziyaret eden birlikler için bir rota bulmak. Amaç, bir düğümün gecikmesinin depodan o düğüme giden seyahat süresi olarak tanımlandığı kritik düğümlerin toplam gecikmesini en aza indirmektir. Literatürde bu problem için matematiksel bir model geliştirilmiştir. Bununla birlikte, yediden fazla kritik düğüme sahip gerçek hayattaki durumlar için, bu kesin formülasyon sorunu 3 saatlik bir limitte en iyi şekilde çözemez. Kısa bir çalışma süresinde optimale yakın bir çözüm bulmak için, dönüştürülmüş bir ağdaki karma bir tamsayı programını çözen ve optimalite farkını yorumlamak için daha düşük sınırlayıcı bir yöntem olan bir sezgisel yöntem geliştiriyoruz. Alternatif olarak, Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) ve Variable Neighborhood Search (VNS) kombinasyonuna dayanan bir metasezgisel algoritma geliştirirdik. Hem sezgisel hem de metasezgisel algoritmaları İstanbul verileri üzerinde test ediyor ve en iyi veya en iyiye yakın çözümlerin saniyeler içinde elde edildiğini gösteriyoruz. Algoritmalarımızı literatürdeki mevcut çalışmalarla da karşılaştırıyoruz. Son olarak, toplam gecikme ile maksimum gecikme arasındaki dengeyi gözlemlemek adına bir analiz yapıyoruz. İkinci olarak, sorunumuza birden fazla iş birliği, birden fazla depo ve bir düğüm alt grubunu ziyaret etmeyi (tüm düğümleri ziyaret etmek yerine) dahil ediyoruz. Bildiğimiz kadarıyla, bu sorun (ve asgari gecikmenin amaç fonksiyonu olmasıyla) bu genellemeyle literatürde incelenmemiştir. Yeni bir çok seviyeli ağ modelini tanıtıyoruz. Matematiksel modeli iki veri seti kategorisiyle test ediyoruz: 1) İstanbul, Türkiye'de bulunan gerçek bir veri setine dayanan Kartal verileri. 2) önerilen matematiksel modelin gücünü doğrulamak için tüm parametrelerin rastgele olarak değerlendirildiği rastgele veri setleri. Bulgularımız matematiksel modelin tüm örnekleri makul hesaplama zamanlarında (ortalama 15 dakikadan az) en iyi şekilde çözebildiğini kanıtlamaktadır. Bu algoritmalar afet sonrası aşamada çalıştırılması gerektiğinden, hesaplama zamanlarının kısa olması çok önemlidir ve bu müdahale aşamasında yeni bilgiler elde edilirken sorunun gerçek zamanlı olarak çözülmesini sağlar. Ayrıca, önerilen tüm algoritmalardaki küçük ve makul hesaplama zamanları göz önüne alındığında, afet yönetimi ile ilgili herhangi bir kuruluşun, bir felaketten kaynaklanan olumsuz etkileri azaltmak için bu metodolojileri kullanabileceği unutulmamalıdır.