Оптимизация работы коммунальных служб в чрезвычайных ситуациях

Оптимизация работы коммунальных служб в чрезвычайных ситуациях

Проблема:

Природные и антропогенные катаклизмы накладывают особую ответственность на коммунальные службы. В случае происшествия необходимо как можно быстрее доставить на место технику, оборудование и бригады рабочих для устранения последствий, а также восстановить поставки воды, электричества и газа.

Однако у местных коммунальных служб может не хватить ресурсов, чтобы справиться с чрезвычайной ситуацией в короткий срок. В Канаде для ускорения процесса оказания помощи коммунальные предприятия из соседних регионов объединяются в кластеры. Внутри кластера компании могут оперативно обмениваться информацией и запрашивать помощь в чрезвычайной ситуации.

Компания может отказать в помощи, если место происшествия расположено далеко, и затраты на оказание помощи высоки. Чтобы помочь коммунальным компаниям принимать взвешенные решения, инженеры из Йоркского университета создали СППР на основе модели AnyLogic.

Решение:

Operational Planning Simulation

Сначала консультанты хотели понять, какие критерии влияют на принятие решения об оказании помощи. В результате было выявлено 13 критериев, которые были сгруппированы в 3 категории:


Каждому из критериев инженеры присвоили диапазон значений и весовые коэффициенты, зависящие от его важности в процессе принятия решений.

Далее они создали агентную модель, которая тестировала сценарии оказания помощи. В ней коммунальные компании были привязаны к местоположению на ГИС-карте. Пользователь мог выбрать, какая компания будет запрашивать помощь, а какая – отвечать на запрос. Выбранные критерии, которые могу повлиять на решение, также учли в модели: их значения по умолчанию, принятые на предыдущем этапе, можно было изменить вручную.

Emergency Situation Simulation Modeling Natural Disaster Simulation Model

В модели процесс принятия решения запускается, когда отвечающая компания получает запрос о помощи. Диаграмма состояния (statechart) схематично показывает этот процесс.

Decision Making Simulation Model

Решение об оказании помощи основывается на заданных значениях параметров и их весовых коэффициентах. Если решение положительное, рабочие и техника отвечающей компании выдвигаются на место происшествия. По дороге бригады могут быть перенаправлены в другие участки региона ЧС. При этом на экране модели отображается следующая статистика:

Decision Making Simulation Tool Emergency Responce Simulation

Результат:

На основе модели AnyLogic инженеры разработали систему по поддержке принятия решений для коммунальных компаний. На её основе они провели эксперименты, которые позволили оптимизировать процесс оказания взаимопомощи при ЧС и помогли избежать ошибок в процессе принятия решений. С помощью встроенных в AnyLogic ГИС-карт инженеры визуализировали перемещение бригад до места происшествия и перенаправлять бригады в пути.

Похожие проекты

Другие истории успеха