Stochastic modeling of post-earthquake road clearance for maximizing accessibility and metaheuristic solution approaches

Abstract

21. yüzyıl boyunca felaketler can, mal kaybı ve ekonomik büyüme açısından insan hayatını büyük ölçüde etkiledi. Afet sonrası enkaz temizliği afete müdahale ve iyileştirmede büyük önem taşımaktadır. Acil durum müdahalesinde enkaz temizleme operasyonlarının planlanmasındaki amaç, yol ağı erişilebilirliğini en üst düzeye çıkarmak ve kazazedelerin tıbbi tesislere taşınmasını, hayatta kalanlara birincil yardım dağıtımını ve etkilenen bölgeden kurtulanların tahliyesini sağlamaktır. Eniyilenmiş bir enkaz temizleme planı depolara, hayatta kalanların geçici kamplarına ve ilaç çadırlarına / hastanelere hızlı erişim sağlar. Bu nedenle, enkaz temizleme operasyonları tüm alanı dikkate alarak eşit erişim sağlamalıdır. Enkaz temizliği, etkilenen bölgenin felaket sonrası kurtarılmasında da önemlidir çünkü bu, işlerin yeniden açılmasının hızını etkiler. Bu tezde, birden fazla yol açma ekipli karayolu ağı enkaz temizleme çizelgeleme problemi için senaryoya dayalı yeni bir matematik model geliştirilmiştir. Amaç, deprem dolayısıyla tıkanan belirli bir yol ağının temizleme süreci boyunca ağ erişilebilirliğini en üst düzeye çıkarmaktır. Modelin sağladığı çizelgeleme, tüm temizleme zamanı senaryolarını dikkate alması açısından tutarlıdır. Elde edilen çözümün tutarlılığını sağlamak için gerekli olan temizleme süresi tahmin senaryosu sayısını belirlemek için Örnek Ortalama Kestirimi yöntemi kullanılmıştır. Boyutsallık lanetinden dolayı önerilen matematiksel model ancak küçük ölçekli ağlar için çizelge oluşturmasında kullanılabilir. Bu nedenle, daha büyük ölçekli ağlarla başa çıkmak için geliştirilen metasezgisel yöntemler; Yanlı Rastgele Örnekleme, Tabu Arama, Tavlama Benzetimi ve Değişken Komşuluk Arama algoritmalarının kombinasyonlarını veya bağımsız sürümlerini içerir. Modelin pratikte kullanılmasını sağlamak için, sahadan alınan güncellenmiş temizleme süresi tahminlerine dayalı olarak mevcut çizelgenin güncellenmesi için bir kayan ufuk yaklaşımı da önerilmiştir.

Disasters have had a great impact on human life throughout the 21st century in terms of loss of life, property, and economic growth. Post-disaster debris clearance is of utmost importance in disaster response and recovery. The goal in planning debris clearance operations in emergency response is to maximize road network accessibility and enable casualty transport to medical facilities, primary relief distribution to survivors, and evacuation of survivors from the affected region. An optimal debris clearance plan leads to fast access to warehouses, temporary survivor camps and medic tents/hospitals. Debris clearance is also important in the affected region's post-disaster recovery because it impacts the speed of business re-openings. Here, we develop a novel scenario-based mathematical model to represent the road network debris clearance scheduling problem with multiple cleaning crews. The goal is to maximize network accessibility throughout the clearance process of a given road network with blockages. The model's output schedule is consistent in the sense that it takes all clearing time scenarios into consideration. We ensure the reliability of any given solution by determining the required number of different clearance time estimate scenarios using the Sample Average Approximation Method (SAA). The proposed mathematical model can create schedules for small-scale networks due to the curse of dimensionality. Therefore, to deal with larger-scale networks, the designed metaheuristics include combinations or stand-alone versions of Biased Random Sampling (BRS), Tabu Search (TS), Simulated Annealing (SA), and Variable Neighborhood Search algorithms (VNS). To enable the usage of the model in practice, we also propose a rolling horizon approach to revise the initial schedule based on updated clearance time estimates received from the field.