Модель пошуку оптимального евакуаційного маршруту на базі нечіткого алгоритму мурашиної колонії
DOI: http://dx.doi.org/10.31548/energiya3(67).2023.132
Анотація
Побудова евакуаційних маршрутів з міських районів стала актуальною задачею в сучасному світі, оскільки постійно зростає кількість надзвичайних ситуацій. Стандартні алгоритми планування маршрутів не відповідають вимогам швидкої та ефективної евакуації, оскільки в повній мірі не враховують параметри середовища та мають високу обчислювальну складність, а помилкові результати можуть мати критичні наслідки, включаючи втрату життя. У роботі запропоновано модель пошуку оптимального маршруту евакуації в надзвичайних ситуаціях на міських ділянках на базі модифікованого алгоритму мурашиної колонії: мурахі (особи або транспортного засобу) дозволяється розпочати рух не з однієї, а з декількох можливих вершин графу, а також закінчити маршрут в декількох доступних вершинах. Це враховує той факт, що зазвичай існує декілька місць початку евакуації та пунктів призначення. Матриця переходів будується з урахуванням додаткових параметрів, невизначеність яких враховується за допомогою методів обчислень зі словами і теорії нечітких множин і систем другого типу. Для моделювання в роботі було враховано такі додаткові параметри, як якість дорожнього покриття, кількість смуг дороги, рівень заторів, відстань до епіцентру надзвичайної події. Запропонована модель була реалізована та застосована на одному з мікрорайонів міста Києва.
Ключові слова: маршрут, евакуація, надзвичайна ситуація, нечітка множина другого типу, обчислення зі словами, мурашиний алгоритм
Повний текст:
PDFПосилання
CRED. 2022 Disasters in numbers. Available at: https://cred.be/sites/default/files/2022_EMDAT_report.pdf.
2023 Turkey–Syria earthquake. Available at: https://en.wikipedia.org/wiki/2023_Turkey–Syria_earthquake.
Lee, H. L., Lee, C. (2007). Building Supply Chain Excellence in Emerging Economies. Springer Science & Business Media.
Chen, S., Fu, H., Qiao, Y., Wu, N. (2021). Route Choice Behavior Modeling for Emergency Evacuation and Efficiency Analysis Based on Type-II Fuzzy Theory. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(7), 6934–6949. doi:10.1109/tits.2021.3064085.
Ivanciu, L.-N., Oltean, G. (2017). Crowd evacuation using multi-objective optimization and Takagi-Sugeno fuzzy logic system. ACTA TECHNICA NAPOCENSIS, 58(1). http://users.utcluj.ro/~ATN/papers/ATN_1_2017_3.pdf.
Afandi, N., Mayasari, Z. M. (2021). An Evacuation Route In Bengkulu City Based On Fuzzy Dijkstra Algorithm. Journal of Physics, 1863(1), 012007. doi:10.1088/1742-6596/1863/1/012007.
Liu, F., Mendel, J. M. (2008). Encoding Words Into Interval Type-2 Fuzzy Sets Using an Interval Approach. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 16(6), 1503–1521. doi:10.1109/tfuzz.2008.2005002.
Dorigo, M., Gambardella, L. M. (1997). Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1(1), 53–66. doi:10.1109/4235.585892.
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.