Debris removal strategies to improve accessibility road networks

Abstract

Tarihin her döneminde afetler büyük ölçüde can ve mal kaybına yol açmışlardır. Binaların yıkılması ve yolların cökmesiyle oluşan enkaz, afetlerin en olumsuz sonuclarından biridir. Enkaz insan hayatı için tehlike olusturmakta, çeşitli cevre sorunlarına yol açmakta ve yolları kapayarak günlük hayatı kesintiye uğratmaktadır. Kapalı yolların açılması, afet bölgelerine ulaşılması ve insanların kurtarılması icin enkazın kaldırılması rasyonel bir karar verme süreci gerektirir. Bu tez calışması, bir afet sonrasındaki enkaz kaldırma safhasına odaklanmaktadır. çalışmada afet sonrasında enkazın yolları kapatacağı ve yardım ekiplerinin afet bölgelerindeki insanlara ulaşımını engelleyeceği varsayılmıştır.İlk defa bu tezde tanımlanan Dimamik Kapsayam Ağacı (DKA) probleminin amacı, ulaşılamayan bölgelere giden kapalı yolların hangi sıra ile açılacağına karar verilmesi ve afet bölgesinin ulasılabilirliğinin artırılmasıdır. Çalışmadaki optimizasyon modeli, minimum kapsayan ağaç probemi (MKA) icin daha önce geliştirilmiş efektif bir doğrusal programlama modeline dayanan, karışık tam sayı programlama modelidir. DKA problemi icin 4 adet sezgisel metot geliştirilmiştir.Önce küçük bir örnek yol ağı oluşturulmul ve bu ağ icin farklı enkaz senaryoları tanımlanmştır. Daha sonra sezgisel metotların bu ağdaki performansları optimizasyon yazılımından elde edilen optimal sonuçlarla kıyaslanmıştır. Özellikle iki sezgisel metodun optimal sonuca en yakın sonucları verdiği gözlemlenmiştir. En son tam ve sezgisel metotlar Güven ve Şirinevler mahallelerini baz alan iki adet gercek veri ile test edilmiştir. Modelde cok fazla değişken olduğu için optimizasyon yazılımı bu verilere ait problemleri çözerken yetersiz bellek hatası vermiştir. Diğer taraftan, örnek yol ağında en iyi performans gösteren aynı iki sezgisel metot bu data kümeleri içinde en iyi sonucları vermiştir.Anahtar Sözcükler: Afet, Enkaz, Minimum kapsayan ağaç(MKA).

Disasters are non-routine events which have occurred in every age of history and have resulted in losses of several lives and economic losses. Debris is one of the most devastating consequence of the disasters. Debris occurs by the collapse of buildings and roads, threatens life, causes environmental problems and interrupts daily life. It is very crucial to remove debris effectively to open blocked roads, reach affected areas and help the people in need. Debris removal operations require a rational decision making process. This thesis focuses debris clearance on the response stage of the disaster management. It is assumed that debris will shut down the roads and prevent the travel of emergency aid teams from reaching people in need. The aim of the dynamic spanning tee (DST) problem introduced in the thesis is to determine the sequence of blocked roads to be cleaned in order to increase the accessibility of the affected areas. The optimization model developed is a mixed integer programming model which is based on an efficient LP formulation of the minimum spanning tree problem. We develop four heuristic methods for the DST problem. With different damage scenarios for a small hypothetical network, the performances of these heuristic methods are compared with the exact optimal solutions. It has been observed that two heuristic methods give the closest results to the optimal solutions. The exact and heuristic methods are also tested on two realistic data sets representing the road networks of Güven and Şirinevler neighborhoods in ˙Istanbul. Due to the large number of variables in the model, commercial solver experiences memory issues in these network instances. It has been shown that the same two heuristic methods performing best in hypothetical instance also give the best results in these data sets.Keywords: Disaster, Debris, Minimum spanning tree (MST).