پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه (ACO) در مکانیابی پناهگاه¬های اسکان موقت بعد از زلزله

این فایل در 156 صفحه فایل word قابل ویرایش می باشد.

چکیده

ازجمله مسائل مهم در مديريت بحران حوادث غيرمترقبه طبیعی به ويژه زلزله، مکان یابی بهينه به منظور اسکان شهروندان در هنگام و يا پس از بروز حادثه می‌باشد. يكي از مشكلات بزرگ سازمان‌های درگير در مديريت بحران شهري، فقدان يك مدل مكاني جامع به منظور اعمال مديريت واحد در انتقال ساكنين شهر به مکان‌های اسكان موقت از پيش تعيين شده پس از وقوع حادثه می‌باشد. بهینه­سازی فرآیند اسکان موقت در سه فاز تعیین مکان­های بهینه امن، تعیین مسیرهای بهینه و تخصیص جمعیت به اماکن امن صورت می گیرد. هدف از انجام این تحقیق پیاده سازی و بررسی نتایج الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه (ACO ) در مکان­یابی پناهگاه اسکان موقت با تعیین مسیرهای بهینه و تخصیص جمعیت به مکان­های امن در شهر کرمان بعنوان منطقه مورد مطالعه می­باشد.

با ایجاد تغییرات لازم در اجرای الگوریتم ACO در حل مسئله فروشنده دوره­گرد، مراحل مربوط به مکانیابی و تخصیص در قالب یک مدل مکانی طراحی شده است. این مدل بر اساس یک تابع هدف به منظور کمینه کردن هزینه انتقال جمعیت بلوک های ساختمانی و سه محدودیت میانگین سرریز/کمریز، حداکثر تعداد مکان­های انتخاب شده و میانگین تناسب مکانی، به گونه­ای طراحی شده است که قیود مسئله  تضمین کننده کیفیت جواب­های مدل می­باشد. برای تصمیم گیری در مورد بهینه بودن راه حل ها در ACO از روش ارزیابی چند معیاره استفاده شد.

به منظور بهبود نتایج، حساسیت مدل نسبت به تغییر پارامترهای فرومون و تابع ابتکاری الگوریتم ACO مورد ارزیابی قرار گرفت و مقادیر مناسب و بهینه آنها تعیین شد. با در نظر گرفتن قیود تعیین شده و همچنین نمودار همگرایی تابع هدف، بهترین عملکرد در کاهش نهایی تابع هدف توسط مدل مشخص شد و علاوه بر آن، نتایج حاصل از تست تکرارپذیری نشان دهنده پایداری و ثبات جواب­های الگوریتم مورد بررسی می­باشد. نتایج تخصیص جمعیت به مکان­های امن، وابستگی انکارناپذیری به نحوه توزیع اماکن امن و ظرفیت آنها و همچنین پراکندگی و جمعیت بلوک­های ساختمانی دارد. میانگین فاصله طی شده تا نزدیکترین مکان امن در مدل نهایی تخصیص برابر با 1200 متر می باشد اما به دلیل عدم توزیع مناسب این مکان­ها با توجه به توزیع جمعیت در سطح شهر، بیش از 40 درصد جمعیت فاصله ایی بیش از 1500 متر را تا نزدیکترین مکان امن انتخاب شده باید طی کنند. در نتیجه جستجو و تاسیس مراکز امن جدید برای کاهش این فاصله ضرورت دارد. نتایج نشان می­دهند که استفاده از الگوریتم ACO، قابلیت­های زیادی برای ترکیب با سیستم­های اطلاعات جغرافیایی برای حل مسئله مکان­یابی و تخصیص که نیازمند محیط شبیه­سازی پویا (تغییر ترکیب مکانهای امن – تغییر ظرفیت) می­باشند، دارا می با­شد.