Optimization in mathematical models of post-earthquake search and rescue
Deprem sonrası arama kurtarma çalışmalarının matematiksel modellerinde optimizasyon
- Tez No: 944686
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHAR YETİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Türkiye, aktif Alp-Himalaya deprem kuşağı üzerinde yer alması nedeniyle dünyanın en çok depreme maruz kalan ülkelerinden biridir. Büyük bir depremin hemen ardından, arama ve kurtarma (AK) ekiplerinin etkin şekilde bölgelere atanması ve çalışmalarının zamanlanması, insan hayatının kurtarılması açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışma, 1990 sonrası Türkiye'de meydana gelen yıkıcı depremlerin ardından yürütülen arama kurtarma faaliyetlerine dair kısa bir özet sunmakta ve ekiplerin görevlendirilmesini takip eden ilk saatlere odaklanan“hızlı arama kurtarma”problemini ele almaktadır. Bu kapsamda, profesyonel AK ekiplerinin afet bölgelerine atanması ve yıkılmış sektörler üzerindeki operasyonlarının zamanlanmasına yönelik deterministik bir optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Çalışmanın temel amacı, afet sonrası talep ve öncelik düzeyindeki belirsizlikleri dikkate alan modeller geliştirmektir. Bu doğrultuda, geliştirilen model en kötü durum pişmanlığı (minimax regret) ve alfa-güvenilir ortalama fazla pişmanlık (mean excess regret) çerçeveleri ile genişletilmiş, böylece stokastik koşullar altında risk duyarlı karar verme olanaklı hale getirilmiştir. Alfa-güvenilir ortalama fazla pişmanlık modelinin hesaplama verimliliğini artırmak amacıyla, daha küçük senaryo altkümeleri üzerinde yinelenerek çalışan ve yüksek kaliteli çözümler üreten sezgisel bir algoritma önerilmiştir. En iyi performans gösteren sezgisel çözüm, tam stokastik modelin çözümünü başlatmak (warm-start) için kullanılmıştır.Sayısal deneyler, Türkiye'nin Hatay iline ait gerçek bölgesel veriler kullanılarak oluşturulmuş simülasyon tabanlı bir deprem senaryosu üzerinden yürütülmüştür. Talep dağılımları, nüfus tabanlı ölçekleme ve rassallaştırma yöntemleriyle üretilmiştir. Sonuçlar, deterministik ve stokastik modellerin uygulanabilir ve gerçekçi müdahale stratejileri sunduğunu, önerilen sezgisel yaklaşımın ise yaklaşık optimal çözümler sağladığını göstermektedir. Ayrıca, önerilen warm-start stratejisinin büyük ölçekli problemlerde optimal çözüme ulaşmak için gereken süreyi önemli ölçüde azalttığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Turkey is one of the world's most earthquake-prone countries, located on the highly active Alpine-Himalayan seismic belt. In the immediate aftermath of a major earthquake, the efficient allocation and scheduling of search and rescue (SAR) teams is critical for saving lives. This paper gives a brief summary of SAR activities in the aftermath of prior destructive earthquakes that happened in Turkey after 1990 and addresses the“quick search and rescue”problem, focusing on the first few hours following team deployment. We develop a deterministic optimization model for the assignment of professional SAR teams to disaster regions and the scheduling of their operations across collapsed sectors. The main aim of this study is to develop models that account for post-disaster uncertainty in demand and priority. To achieve this goal, we extend our model using minimax regret and alpha-reliable mean excess regret frameworks, enabling risk-aware decision-making under stochastic conditions. To improve the computational efficiency of the alpha-reliable mean excess regret model, we propose a heuristic algorithm that generates high-quality solutions by solving smaller scenario subsets iteratively. The best-performing heuristic solution is then used to warm-start the full stochastic model. Computational experiments are conducted using a simulated earthquake case based on real regional data from Hatay, Türkiye, with demand distributions generated using population-based scaling and randomization. Results show that our deterministic and stochastic models produce interpretable and realistic response strategies, while the heuristic yields near-optimal solutions. Moreover, the warm-start strategy significantly reduces the time required to reach optimality in large-scale instances.
Benzer Tezler
- Logistic depot location optimization for emergency preparedness: A case study in Beşiktaş district
Acil durumlara hazırlık için lojistik depo yeri optimizasyonu: Beşiktaş ilçesi örneği
EZGİ ELİAÇIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN İLKER BAŞARAN
- Afet öncesi zarar azaltma faaliyetlerinin insani yardım lojistiğindeki etkisinin en iyileme kullanılarak incelenmesi
Using optimization to analyze the effect of mitigation decisions in humanitarian relief logistics
ASLIHAN FATMA KULA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER DÖYEN
PROF. DR. YASEMİN ARDA
- Afet lojistiği ağ tasarımı optimizasyonu: Tuzla ilçesi örneği
Disaster logistics network design optimization: Tuzla district case
SALİH ÖZÇELİK
- Afet tedarik zinciri yönetiminde stokastik, çok periyotlu, çok-modlu, çok malzemeli, iki-seviyeli yardım malzemesi dağıtım modeli
A two-stage stochastic, multi-period, multi-modal and multi-commodity model for the disaster-relief supply chain distribution and planning
ÇAĞLAR UTKU GÜLER
Doktora
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT ERMİŞ
- Belirsizlik altında insani yardım organizasyonlarının performanslarının ve lojistik ağ yapılarının iyileştirilmesi için çözüm yaklaşımları
Solution approaches for improving performances and logistics network structures of humanitarian relief organizations under uncertainty
ERKAN ÇELİK
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ