Un accademico della School of Management dell'Università di Bath ha sviluppato un algoritmo per aiutare gli enti di beneficenza e le organizzazioni umanitarie a migliorare il modo in cui aiutano le vittime delle tempeste, inondazioni, terremoti e altri disastri naturali.

L'attuale pianificazione tende a concentrarsi sulla sfida a breve termine di fornire aiuti alle vittime subito dopo un disastro:un approccio su un solo fronte. Ma il nostro modello è su due fronti, integrando la questione di come ripristinare le reti di distribuzione per portare aiuti al maggior numero possibile di sopravvissuti, ha detto il dottor Ece Sanci.

"L'incidenza dei disastri naturali è aumentata drammaticamente negli ultimi anni. Solo dall'inizio del 2021, abbiamo avuto tempeste invernali estreme negli Stati Uniti, il terremoto di Sulawesi in Indonesia, e gravi inondazioni in Australia. Le organizzazioni di soccorso devono prepararsi per una risposta efficace ai disastri. Se dobbiamo affrontare questa minaccia sempre crescente, gli studiosi devono contribuire a migliorare il modo in cui rispondiamo ai disastri, " lei disse.

Sanci e il co-ricercatore Professor Mark Daskin dell'Università del Michigan hanno sviluppato un modello di pianificazione utilizzando un algoritmo che tiene conto della pratica consolidata e dei vantaggi del preposizionamento degli elementi necessari per il soccorso immediato nelle aree soggette a disastri, come l'acqua, cibo e medicine, ma affronta anche la necessità di accesso alle apparecchiature necessarie per ripristinare le reti di distribuzione.

"Preposizionando gli aiuti umanitari, i soccorritori devono fare meno affidamento sui fornitori locali, che potrebbero avere una capacità insufficiente per far fronte all'improvviso aumento della domanda subito dopo il disastro. Anche, procurarsi questi articoli da fornitori globali può essere costoso e richiedere molto tempo all'indomani del disastro. Quindi trovare la posizione migliore per queste strutture di risposta alle emergenze è una parte fondamentale della pianificazione dei soccorsi in caso di catastrofe, " ha detto Sanci.

"Ma è stata posta troppa enfasi sulla sola ubicazione di questi centri, anche se le strutture di risposta alle emergenze sono ben posizionate, le persone soffriranno se le strade danneggiate ostacolano la tempestiva distribuzione dei beni di prima necessità. Cosa è peggio, danni alla rete di trasporto possono lasciare le vittime completamente tagliate fuori, " lei disse.

Sanci ha detto che il suo modello e quello di Daskin combinano la posizione e le decisioni di ripristino della rete, aiutare i soccorritori a prepararsi meglio determinando sia l'ubicazione delle strutture di risposta alle emergenze sia le attrezzature necessarie per ripristinare le reti di distribuzione prima di un disastro.

"I nostri risultati hanno sottolineato l'importanza del ripristino della rete:abbiamo scoperto che più, o più grande, le strutture di soccorso hanno un impatto limitato quando il ripristino della rete viene ignorato. Però, se le risorse di ripristino si trovano in punti critici, insieme alle necessarie strutture di risposta alle emergenze, è possibile soddisfare la domanda totale di articoli in rilievo più rapidamente e a costi inferiori, " ha detto Sanci.

Sanci ha affermato che l'algoritmo ha offerto un modo per trovare un risultato utile in molto meno tempo del solito. Ha notato che, in genere, gli algoritmi impiegano più tempo per trovare un risultato se stanno valutando un gran numero di scenari necessari per una rappresentazione accurata dell'incertezza. Il tempo, Per esempio, presa dal solutore ad alte prestazioni di IBM CPLEX aumenta cubicamente con il numero di scenari che sta prendendo in considerazione.

"Al contrario, il vantaggio del nostro algoritmo è che il tempo impiegato per trovare una soluzione aumenta solo linearmente all'aumentare del numero di scenari. In questo modo, il nostro contributo è significativo in quanto consente un processo decisionale notevolmente più rapido. Nel lavoro di soccorso in caso di catastrofe, questo è importante in quanto decisioni urgenti e salvavita dovranno essere prese in risposta a previsioni a breve termine, " lei disse.

Sanci ha detto che lei e i suoi colleghi Dr. Melih Celik e Hannan Tureci Isik stanno attualmente esaminando i problemi di localizzazione dei percorsi dei tandem camion-drone.

"Se riusciamo a trovare una soluzione a questo problema, può fornire un modo alternativo per mantenere la connettività con regioni inaccessibili a causa di infrastrutture danneggiate, " lei disse.