要約
避難計画は、人々を安全な場所に移動させ、死傷者を最小限に抑えることを目標とする災害管理の重要な部分です。
すべての避難計画には、ルーティングとスケジューリングという 2 つの重要な要素があります。
ただし、平均避難時間や避難完了時間を最小化するなどの目的でこれら 2 つのコンポーネントを組み合わせて最適化することは、計算上困難な問題です。
それに近づくために、数学的最適化を伴うヒューリスティック検索を利用し、さまざまな目的関数を最適化できるスケーラブルな最適化手法である MIP-LNS を紹介します。
また、エージェントベースのモデルを MIP-LNS とさらに組み合わせて、渋滞による道路の遅延をより正確に推定する方法 MIP-LNS-SIM も提示します。
テキサス州ヒューストンのハリス郡の実世界の道路網と人口データを使用し、その地域の避難経路とスケジュールを見つける方法を適用します。
与えられた時間制限内で、平均避難時間、避難完了時間、およびソリューションの最適性保証に関して、MIP-LNS が既存の方法よりも優れたソリューションを見つけることを示します。
また、MIP-LNS-SIM を使用した実験を行い、エージェント ベースのモデルを使用して、渋滞による道路ネットワークの遅延を推定する有効性を示します。
私たちの結果は、MIP-LNS-SIM が効率的な避難計画を見つけることができると同時に、与えられた計画の避難完了時間の見積もりをわずかなパーセントの誤差で提供できることを示しています。
要約(オリジナル)
Evacuation planning is a crucial part of disaster management where the goal is to relocate people to safety and minimize casualties. Every evacuation plan has two essential components: routing and scheduling. However, joint optimization of these two components with objectives such as minimizing average evacuation time or evacuation completion time, is a computationally hard problem. To approach it, we present MIP-LNS, a scalable optimization method that utilizes heuristic search with mathematical optimization and can optimize a variety of objective functions. We also present the method MIP-LNS-SIM, where we further combine an agent-based model together with MIP-LNS to more accurately estimate the delay on roads due to congestion. We use real-world road network and population data from Harris County in Houston, Texas, and apply our methods to find evacuation routes and schedule for the area. We show that, within a given time limit, MIP-LNS finds better solutions than existing methods in terms of average evacuation time, evacuation completion time and optimality guarantee of the solutions. We also perform experiments with MIP-LNS-SIM to show its efficacy in estimating delays in the road network due to congestion by using an agent based model. Our results show that MIP-LNS-SIM can find efficient evacuation plans, and at the same time provide an estimate of the evacuation completion time for the given plan with a small percent error.
arxiv情報
著者 | Kazi Ashik Islam,Da Qi Chen,Madhav Marathe,Henning Mortveit,Samarth Swarup,Anil Vullikanti |
発行日 | 2023-03-01 18:51:47+00:00 |
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