Розробка алгоритму Firefly з нечіткою логікою для моделювання пріоритетного пошуку маршрутів евакуації після паводків

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252917

Ключові слова:

повінь, шляхи евакуації, вага, перешкода, нечітка логіка, алгоритм Firefly, пріоритетний маршрут, оптимальний маршрут, безпечний маршрут, FuFA

Анотація

Сильний дощ у певному районі може спричинити повінь як в основному районі, так і в околицях. Повінь — це подія, коли вода затоплює територію через збільшення обсягу води. Через високий рівень води та інші небезпеки, пов’язані з повені, постраждалі від повені повинні переміститися в місце, підготовлене для евакуації. Щоб дістатися цього місця підготовленими, жертви повинні пройти безпечним шляхом. Пошук безпечних шляхів евакуації є важливим для порятунку постраждалих від повені та їх безпечної доставки до центру евакуації. Пошук шляхів евакуації пов’язаний із перешкодами на дорозі, якими потрібно пройти. Слизькі дороги, високі калюжі на дорогах, річки, розташовані близько до доріг, якими доведеться долати постраждалим від повені, дренування водотоків та вразливість постраждалих враховуються при виборі маршруту до місця евакуації. При виборі безпечного маршруту виникає кілька проблем: (1) як врахувати перешкоди на дорозі, (2) як вибрати пріоритет прохідного маршруту з урахуванням перешкод, що зустрічаються. Пропоноване рішення для вирішення проблем, що виникають: (1) враховувати дорожні перешкоди шляхом присвоєння ваги перешкодам. Для обчислення значення ваги перешкод використовується нечітка логіка; (2) завдання вибору пріоритетів маршруту вирішуватиметься за допомогою алгоритму Firefly. Алгоритм Firefly – це алгоритм, натхненний соціальним життям світлячків. Запропонованим у цьому дослідженні методом здійснюється пошук першочергового маршруту евакуації постраждалих від повені, що є оптимальним маршрутом. Оптимальним маршрутом, що розглядається в даному дослідженні, є маршрут із найменшим значенням ваги перешкоди. Результати моделювання показують, що нечітка логіка, інтегрована в алгоритм Firefly (FuFA), забезпечує пріоритет безпечного маршруту, що визначається найменшою вагою перешкоди.

Спонсор дослідження

  • The author would like to thank the Ministry of Education, Culture, Research and Technology of the Republic of Indonesia for financial support for this research under the PDD Grant number NKB-22/UN2.RS/HKP.05.00/ 2020.

Біографії авторів

T. Brenda Chandrawati, Universitas Indonesia

PhD Student

Department of Electrical Engineering

Anak Agung Putri Ratna, Universitas Indonesia

Professor

Department of Electrical Engineering

Riri Fitri Sari, Universitas Indonesia

Professor

Department of Electrical Engineering

Посилання

  1. Gomes, R., Straub, J. (2017). Genetic algorithm for flood detection and evacuation route planning. Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XXIII. doi: https://doi.org/10.1117/12.2266474
  2. Bernardini, G., Santarelli, S., Quagliarini, E., D’Orazio, M. (2017). Dynamic guidance tool for a safer earthquake pedestrian evacuation in urban systems. Computers, Environment and Urban Systems, 65, 150–161. doi: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2017.07.001
  3. Forcael, E., González, V., Orozco, F., Vargas, S., Pantoja, A., Moscoso, P. (2014). Ant Colony Optimization Model for Tsunamis Evacuation Routes. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 29 (10), 723–737. doi: https://doi.org/10.1111/mice.12113
  4. Khalilpourazari, S., Pasandideh, S. H. R. (2021). Designing emergency flood evacuation plans using robust optimization and artificial intelligence. Journal of Combinatorial Optimization, 41 (3), 640–677. doi: https://doi.org/10.1007/s10878-021-00699-0
  5. Tamakloe, R., Hong, J., Tak, J., Park, D. (2021). Finding evacuation routes using traffic and network structure information. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 95, 102853. doi: https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.102853
  6. Hidalgo-Paniagua, A., Vega-Rodríguez, M. A., Ferruz, J., Pavón, N. (2015). Solving the multi-objective path planning problem in mobile robotics with a firefly-based approach. Soft Computing, 21 (4), 949–964. doi: https://doi.org/10.1007/s00500-015-1825-z
  7. Brand, M., Yu, X.-H. (2013). Autonomous robot path optimization using firefly algorithm. 2013 International Conference on Machine Learning and Cybernetics. doi: https://doi.org/10.1109/icmlc.2013.6890747
  8. Sutantyo, D., Levi, P. (2015). Decentralized underwater multi-robot communication using bio-inspired approaches. Artificial Life and Robotics, 20 (2), 152–158. doi: https://doi.org/10.1007/s10015-015-0201-5
  9. Wang, G. et. al. (2012). A modified firefly algorithm for UCAV path planning. International Journal of Hybrid Information Technology, 5 (3), 123–144. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=CAD0E8B60657571D44BEBA8E78A4299F?doi=10.1.1.643.3618&rep=rep1&type=pdf
  10. Patle, B. K., Parhi, D. R., Jagadeesh, A., Kashyap, S. K. (2017). On firefly algorithm: optimization and application in mobile robot navigation. World Journal of Engineering, 14 (1), 65–76. doi: https://doi.org/10.1108/wje-11-2016-0133
  11. Tighzert, L., Fonlupt, C., Mendil, B. (2018). A set of new compact firefly algorithms. Swarm and Evolutionary Computation, 40, 92–115. doi: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2017.12.006
  12. Patle, B. K., Pandey, A., Jagadeesh, A., Parhi, D. R. (2018). Path planning in uncertain environment by using firefly algorithm. Defence Technology, 14 (6), 691–701. doi: https://doi.org/10.1016/j.dt.2018.06.004
  13. Trachanatzi, D., Rigakis, M., Marinaki, M., Marinakis, Y. (2020). A firefly algorithm for the environmental prize-collecting vehicle routing problem. Swarm and Evolutionary Computation, 57, 100712. doi: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2020.100712
  14. Feng, K., Wang, X., Han, J., Liu, S. (2019). Local Path Planning Method of Unmanned Ship Based on Improved Firefly Algorithm. International Journal of Engineering and Advanced Research Technology (IJEART), 5 (11). Available at: https://www.ijeart.com/download_data/IJEART0511002.pdf
  15. Yang, X.-S. (2010). Nature-inspired metaheuristic algorithms. Luniver Press.
  16. Fister, I., Fister, I., Yang, X.-S., Brest, J. (2013). A comprehensive review of firefly algorithms. Swarm and Evolutionary Computation, 13, 34–46. doi: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2013.06.001
  17. Yang, X.-S. (2009). Firefly Algorithms for Multimodal Optimization. Lecture Notes in Computer Science, 169–178. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-04944-6_14
  18. Chandrawati, T. B., Ratna, A. A. P., Sari, R. F. (2020). Path Selection using Fuzzy Weight Aggregated Sum Product Assessment. International Journal of Computers Communications & Control, 15 (5). doi: https://doi.org/10.15837/ijccc.2020.5.3978

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-02-25

Як цитувати

Chandrawati, T. B., Ratna, A. A. P., & Sari, R. F. (2022). Розробка алгоритму Firefly з нечіткою логікою для моделювання пріоритетного пошуку маршрутів евакуації після паводків. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(4 (115), 66–76. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.252917

Номер

Том 1 № 4 (115) (2022): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 T. Brenda Chandrawati, Anak Agung Putri Ratna, Riri Fitri Sari

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.