Kentsel ani sel felaketlerine karşı mücadelede yapay zeka tabanlı bir karar destek sistemi
An artificial intelligence-based decision support system for urban flash flood disaster response
Yazar: İREM KARAKAYA
Danışman: PROF. DR. ALEV TAŞKIN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğal afetler = Natural disasters

Özet:
Sel, insan hayatını maddi ve manevi olarak etkileyen doğal afetlerden biridir. Seller en yıkıcı ve etkili doğal afetlerden biri olarak öne çıkmaktadır. Bu nedenle tez, sel risk yönetimi için yenilikçi yaklaşımların geliştirilmesine odaklanmaktadır. Sel riskinin etkilerini azaltmak için kritik önem taşıyan bir alan olan sel risk yönetimi için üç aşamalı yapay zeka destekli bir karar sistemi önerilmektedir. İlk aşama, toplanma alanlarının sel risklerini belirlemek amacıyla bir çerçeve sunmaktadır ve Bartın ilinin Merkez ilçesi nümerik örnek bölge olarak belirlenmiştir. Bu çerçeve, çok kriterli karar verme (MCDM) tekniğini kullanarak geliştirilmiş olup, hem sel hem de toplanma alanı risklerini belirlemek için iki adımlı bir süreci içermektedir. İlk adımda, sel ve toplanma alanlarını etkileyen ana ve alt kriterler belirlenir ve uzman görüşleriyle değerlendirilir. Ana kriterler arasında topografik özellikler, iklim koşulları, altyapı durumu ve nüfus yoğunluğu gibi faktörler yer alır. Alt kriterlerin belirlenmesi ve değerlendirilmesinde ise, uzmanlar ve ilgili paydaşların görüşleri ve bilgileri dikkate alınır. Ardından, aralıklı değerli nötrosofik AHP (IVN-AHP) metodolojisi kullanılarak kriterlerin ağırlıkları belirlenir ve aralıklı değerli nötrosofik CODAS (IVN-CODAS) metodolojisi kullanılarak toplanma alanları risklerine göre sıralanır. Bu sıralama, her bir toplanma alanının sel riskine karşı hassasiyetini belirlemekte ve acil müdahale gerektiren noktaları önceliklendirmektedir. İkinci aşama ise, daha geniş çerçevede kentsel ani sel felaketi durumlarında güvenli toplanma alanlarını belirlemek için bir metodoloji sunmaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (GIS) kullanılarak yapılan kapsamlı bir değerlendirme sonucunda, Bartın Nehir Havzası'nın mikro havza düzeyinde güvenli toplanma alanlarını belirlemek için farklı kümeleme algoritmaları önerilmektedir. Bu algoritmalar arasında K-Means, Agglomerative Hierarchical, DBSCAN, MeanShift, Birch, MiniBatch K-Means ve Spektral kümeleme yöntemleri bulunmaktadır. Algoritmaların performansı, Siluet Skor İndeksi (SSI) kullanılarak değerlendirilir ve en uygun kümeleme yöntemi seçilir. Son aşamada ise, sel tahliye prosedürlerini optimize etmek için bir model önerilmektedir. İki adımlı bir model kullanılarak, güvenli toplanma alanlarının belirlenmesi ve ardından derin takviyeli öğrenme (DRL) modeli kullanılarak optimal tahliye rotalarının oluşturulması amaçlanmaktadır. Bu model, Kapasiteli Araç Rotalama Problemi (CVRP) çözmek için kullanılmaktadır. DRL modeli, REINFORCE algoritması ile eğitilerek rotalama optimizasyonu için optimal politikaları öğrenir. Karşılaştırmalı sonuçlar, önerilen modellerin etkinliğini göstermektedir ve afet yönetimi stratejilerinde önemli bir adım oluşturmaktadır. Her aşamanın birleşimi, sel risk yönetimi için bütüncül bir yaklaşım sunmaktadır ve gelecekteki sel olaylarına karşı daha dirençli bir toplum oluşturmayı amaçlamaktadır.

Abstract:
Floods stand out as one of the most devastating and impactful natural disasters, significantly affecting both the material and spiritual aspects of human life. Recognizing this, the thesis is dedicated to pioneering innovative approaches in flood risk management. A three-stage artificial intelligence-based decision system is proposed for flood risk management, which is a critically important area for reducing the impacts of flood risk. The first stage introduces a framework to identify flood risks in assembly areas, with the Merkez district of Bartın province selected as a numerical sample area. Developed using Multiple Criteria Decision Making (MCDM) techniques, this framework employs a two-step process to evaluate both flood and assembly point risks. Initially, key criteria influencing floods and assembly points are identified and assessed through expert input. Subsequently, the interval-valued neutrosophic AHP (IVN-AHP) methodology is utilized to determine the criteria weights, while the interval-valued neutrosophic CODAS (IVN-CODAS) method is employed to rank assembly points based on flood risks, thus prioritizing areas necessitating urgent intervention due to their susceptibility to flood hazards. The subsequent stage presents a methodology for identifying safe assembly areas during urban flash flood scenarios on a broader scale. Leveraging Geographic Information Systems (GIS), an exhaustive evaluation is conducted to delineate safe assembly areas at the micro-watershed level within the Bartın River Basin. Various clustering algorithms, including K-Means, Agglomerative Hierarchical, DBSCAN, MeanShift, Birch, MiniBatch K-Means, and Spectral clustering methods, are explored. Their performance is evaluated using the Silhouette Score Index (SSI), facilitating the selection of the most suitable clustering approach. The final stage, a model is proposed to optimize flood evacuation procedures. Utilizing a two-step framework, safe assembly areas are identified, followed by the development of optimal evacuation routes employing Deep Reinforcement Learning (DRL). Specifically, the model tackles the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Through training with the REINFORCE algorithm, the DRL model learns optimal policies for route optimization. Comparative analyses underscore the efficacy of the proposed models, representing a significant stride in disaster management strategies. The integration of each stage offers a holistic approach to flood risk management, aiming to cultivate a more resilient society in the face of future flood occurrences.