論文の概要: Comparison of metaheuristics for the firebreak placement problem: a simulation-based optimization approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17393v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 06:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:31:38.534925
• Title: Comparison of metaheuristics for the firebreak placement problem: a simulation-based optimization approach
• Title（参考訳）: ファイヤーブレイク配置問題に対するメタヒューリスティックスの比較--シミュレーションに基づく最適化アプローチ
• Authors: David Palacios-Meneses, Jaime Carrasco, Sebasti\'an D\'avila, Maximiliano Mart\'inez, Rodrigo Mahaluf, and Andr\'es Weintraub
• Abstract要約: 火災発生の問題は防火に不可欠である。 したがって、発火から絶滅まで予測不可能な火災の性質を考える必要がある。 シミュレーションに基づく最適化の観点から,この問題に対する解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The problem of firebreak placement is crucial for fire prevention, and its effectiveness at landscape scale will depend on their ability to impede the progress of future wildfires. To provide an adequate response, it is therefore necessary to consider the stochastic nature of fires, which are highly unpredictable from ignition to extinction. Thus, the placement of firebreaks can be considered a stochastic optimization problem where: (1) the objective function is to minimize the expected cells burnt of the landscape; (2) the decision variables being the location of firebreaks; and (3) the random variable being the spatial propagation/behavior of fires. In this paper, we propose a solution approach for the problem from the perspective of simulation-based optimization (SbO), where the objective function is not available (a black-box function), but can be computed (and/or approximated) by wildfire simulations. For this purpose, Genetic Algorithm and GRASP are implemented. The final implementation yielded favorable results for the Genetic Algorithm, demonstrating strong performance in scenarios with medium to high operational capacity, as well as medium levels of stochasticity
• Abstract（参考訳）: 火災発生の問題は防火に不可欠であり、景観規模での有効性は将来の山火事の進行を阻害する能力に依存する。 したがって、十分な反応を得るには、点火から絶滅まで非常に予測不可能である火災の確率的性質を考慮する必要がある。 したがって、火災ブレイクの配置は、(1)目的関数は、風景の燃え尽きる期待セルを最小化すること、(2)火災ブレイクの場所である決定変数、(3)火災の空間的伝播/行動である確率変数である、という確率的最適化問題と見なすことができる。 本稿では,シミュレーションに基づく最適化(SbO)の観点から,対象関数が利用できない(ブラックボックス関数)が,山火事シミュレーションによって計算(および近似)できる問題に対する解法を提案する。 この目的のために、遺伝的アルゴリズムと把握が実装されている。 最終的な実装は遺伝的アルゴリズムに好都合な結果をもたらし、中程度から高い運用能力を持つシナリオと中レベルの確率性において強力な性能を示した。

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