Katasztrófa utáni helyreállításban segít az evolúciót utánzó algoritmus

Katasztrófa után még profi mentőknek is nehéz eldönteniük, hogy mivel kezdjék. Takarítsák el az utakat, foglalkozzanak a hidakkal vagy állítsák helyre az elektromosságot? És így tovább.

A megoldás a pennsylvaniai Betlehem Lehigh Egyetemén fejlesztett AMIGO lehet (ami szokásos szerint idétlenül hosszú nevet, ezúttal az Algorithm with Multiple-Input Genetic Operatorst rövidíti). Az új katasztrófakezelő eszköz gyorsan számba veszi az infrastruktúráról, károkról és a rendelkezésre álló erőforrásokról elérhető információkat, majd több optimális stratégiát javasol egy döntéshozónak. A döntéshozó döntést hoz, csak a város helyreállításainak megfelelő opciókat veszi figyelembe.

A genetikus algoritmus a biológiai evolúciós folyamat utánzásával próbálja megtalálni a legjobb opciót. Hipotetikus san diegoi földrengést elemezve tesztelték. A Nemzeti Hídleltár adatbázisát használták fel, és a környéken 80 potenciálisan megrongálódó hidat azonosítottak. AMIGO ezekre próbálta kitalálni a legjobb megoldást.

Az algoritmus az amerikai Nemzeti Tudományos Alap által támogatott átfogó PRAISys projekt része. A projekt a kritikus infrastruktúrák egymástól való függését, katasztrófa utáni helyreállításukat modellezi. Az eredményhez nagyon fontos, hogy különféle szintű inputokkal dolgozzanak, mert a kritikus infrastruktúra zömére vonatkozó hozzáférhető adatok nem konzisztensek.