AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe experimental results indicate that relief packages can be delivered to 34 emergency assembly points in Gaziantep within less than 20 minutes using 6 UAV.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) in situations where access is difficult due to challenging geographical conditions and destroyed infrastructure has emerged as a critical solution in disaster management and emergency response processes. This study addresses a Vehicle Routing Problem (VHR) to optimize the distribution of relief supplies via UAV following emergencies such as natural disasters. To solve this problem, k-means clustering was employed to group the delivery points, and the Nearest Neighbor (Nearest Neighbor – NN) algorithm was used to determine the shortest routes for each group. The study first introduces the basic constraints of the targeted VHR and then explains how the k-means and NN algorithms were integrated. The proposed algorithm is designed to operate under certain constraints, such as vehicle capacity and maximum distance traveled, and was tested using real-world data on emergency assembly points in the Gaziantep province. The experimental results indicate that relief packages can be delivered to 34 emergency assembly points in Gaziantep within less than 20 minutes using 6 UAV. This study demonstrates the effectiveness and efficiency of UAV usage in providing logistical support in challenging and urgent situations.
Özet
Zorlu coğrafi koşullar ve yıkılmış altyapılar nedeniyle erişimin zor olduğu durumlarda İnsansız Hava Araçlarının (İHA) kullanımı, afet yönetimi ve acil müdahale süreçlerinde kritik bir çözüm olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada, doğal afetler gibi acil durumlar sonrasında İHA’lar ile yardım malzemesi dağıtımını optimize etmek amacıyla bir Araç Rotalama Problemi (ARP) ele alınmıştır. Bu problemin çözümü için k-means kümeleme algoritması ile ziyaret noktalarını gruplara ayırma ve her bir grup için en yakın komşu (Nearest Neighbor – NN) algoritması ile en kısa rotaları belirleme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada, öncelikle çalışılan ARP’nin temel kısıtları tanıtılmış, ardından, k-means ve NN algoritmalarının nasıl entegre edildiği açıklanmıştır. Önerilen algoritma, belirli kısıtlar altında (araç kapasitesi ve kat edilen maksimum mesafe gibi) çalışacak şekilde tasarlanmış ve gerçek dünya verileri kullanılarak Gaziantep ilindeki acil toplanma alanları üzerinde test edilmiştir. Elde edilen deneysel sonuçlar, Gaziantep ilindeki 34 acil toplanma alanına yardım paketlerinin 6 İHA ile 20 dakikadan az bir süre içinde ulaştırılabileceğini göstermektedir. Bu çalışma, İHA kullanımının zorlu ve acil durumlar için lojistik destek sağlama konusunda ne kadar etkili ve verimli olabileceğini göstermiştir.