Optimization in mathematical models of post-earthquake search and rescue

Türkiye, aktif Alp-Himalaya deprem kuşağı üzerinde yer alması nedeniyle dünyanın en çok depreme maruz kalan ülkelerinden biridir. Büyük bir depremin hemen ardından, arama ve kurtarma (AK) ekiplerinin etkin şekilde bölgelere atanması ve çalışmalarının zamanlanması, insan hayatının kurtarılması açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, 1990 sonrası Türkiye'de meydana gelen yıkıcı depremlerin ardından yürütülen arama kurtarma faaliyetlerine dair kısa bir özet sunmakta ve ekiplerin görevlendirilmesini takip eden ilk saatlere odaklanan "hızlı arama kurtarma" problemini ele almaktadır. Bu kapsamda, profesyonel AK ekiplerinin afet bölgelerine atanması ve yıkılmış sektörler üzerindeki operasyonlarının zamanlanmasına yönelik deterministik bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, afet sonrası talep ve öncelik düzeyindeki belirsizlikleri dikkate alan modeller geliştirmektir. Bu doğrultuda, geliştirilen model en kötü durum pişmanlığı (minimax regret) ve alfa-güvenilir ortalama fazla pişmanlık (mean excess regret) çerçeveleri ile genişletilmiş, böylece stokastik koşullar altında risk duyarlı karar verme olanaklı hale getirilmiştir. Alfa-güvenilir ortalama fazla pişmanlık modelinin hesaplama verimliliğini artırmak amacıyla, daha küçük senaryo altkümeleri üzerinde yinelenerek çalışan ve yüksek kaliteli çözümler üreten sezgisel bir algoritma önerilmiştir. En iyi performans gösteren sezgisel çözüm, tam stokastik modelin çözümünü başlatmak (warm-start) için kullanılmıştır.Sayısal deneyler, Türkiye'nin Hatay iline ait gerçek bölgesel veriler kullanılarak oluşturulmuş simülasyon tabanlı bir deprem senaryosu üzerinden yürütülmüştür. Talep dağılımları, nüfus tabanlı ölçekleme ve rassallaştırma yöntemleriyle üretilmiştir. Sonuçlar, deterministik ve stokastik modellerin uygulanabilir ve gerçekçi müdahale stratejileri sunduğunu, önerilen sezgisel yaklaşımın ise yaklaşık optimal çözümler sağladığını göstermektedir. Ayrıca, önerilen warm-start stratejisinin büyük ölçekli problemlerde optimal çözüme ulaşmak için gereken süreyi önemli ölçüde azalttığı gözlemlenmiştir.