6th international congress on engineering, architecture and design. 17-18 December 2020, 17 - 18 Aralık 2020, 17 - 18 Aralık 2020, ss.1075
Can kaybını en aza indirebilmek ve arama kurtarma ekiplerini etkili şekilde kullanmak açısından
deprem sonrası hasar tespitini çok önemlidir. Literatürde deprem sonrası hasar tespiti maksadıyla yüksek
çözünürlüklü uydu fotoğraflarını çeşitli programlar yardımıyla analiz eden ve binalara yerleştirilmiş
sensör vb. cihazlardan elde edilen verileri inceleyen yöntemler bulunmaktadır. Ancak bu yöntemlerin
çoğunun amacı deprem sonrası arama kurtarma çalışmalarının hızlı şekilde yapılmasından ziyade, sonraki
zamanlarda yaşanabilecek depremler için binaların detaylı incelenmesidir. Ayrıca literatürde hasar
tespitini dronlarla yapan çalışmalar da mevcuttur. Bu araştırmada ilgili alan karelere bölünmekte ve her
bir kareye, sınırları içerisinde bulunan hasar görmesi muhtemel bina sayısı ile hastane, okul ve itfaiye
sayısına göre önem puanları verilmektedir. Ayrıca homojen olan dronlar birden çok tur yapabilmekte
ve bu dronlar önceden belirlenen alternatif depolar arasından amaç fonksiyonuna göre seçilen depolara
atanmaktadır. İlave olarak ise dronların turlarının bitiminde kalkış yaptığı depoya inme zorunluluğu
bulunmamakta olup kareler üzerinde hasar tespiti maksadıyla ihtiyaç duydukları süre belirsizdir. Belirlenen
bu problem için bir tam sayılı karışık doğrusal programlama matematiksel modeli önerilmiş ve
önerilen model gerçek hayat verileri ile test edilmiştir. Önerilen bu kesin çözüm yöntemine alternatif
olarak bir Karınca Kolonisi Optimizasyonu çözüm yöntemi tasarlanarak CPU süresinin kısaltılması hedeflenmiştir.
Sonuçlar incelendiğinde; kesin çözüm yönteminin sadece çok küçük boyutlu örneklemlerde
en iyi sonuca ulaşabildiği ancak aynı boyutlarda Karınca Kolonisi Optimizasyonunun bu sonuçları
çok daha kısa CPU süresi içerisinde bulabildiği görülmüştür. Ayrıca Karınca Kolonisi Optimizasyonu
çözüm yöntemi daha büyük boyutlu örneklemlerde de iyi sonuçlar bulabilmektedir. Karınca Kolonisi
Optimizasyonu çözüm yöntemi ile kesin çözüm yöntemi sonuçları, CPU süresi ve çözüm kalitesi açısından
karşılaştırılmıştır.