論文の概要: Optimizing Resource Allocation to Mitigate the Risk of Disruptive Events in Homeland Security and Emergency Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02652v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 14:49:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:57:12.613735
• Title: Optimizing Resource Allocation to Mitigate the Risk of Disruptive Events in Homeland Security and Emergency Management
• Title（参考訳）: 国土安全保障・緊急事態管理における混乱イベントのリスク軽減のための資源配分の最適化
• Authors: Parastoo Akbari, Cameron A. MacKenzie,
• Abstract要約: 米国の国土安全保障は、複数の脅威や危険が発生する可能性があるため、恐ろしい課題に直面している。 自然災害、テロ攻撃などの人為的な事故、技術的失敗は重大な損害、死者、負傷、経済的な損失をもたらす。 本稿では、政策立案者が予算制約を満たしつつ、脅威や危険のリスクを最も軽減するプロジェクトを特定し、選択するための最適化に基づく意思決定支援モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License:
• Abstract: Homeland security in the United States faces a daunting task due to the multiple threats and hazards that can occur. Natural disasters, human-caused incidents such as terrorist attacks, and technological failures can result in significant damage, fatalities, injuries, and economic losses. The increasing frequency and severity of disruptive events in the United States highlight the urgent need for effectively allocating resources in homeland security and emergency preparedness. This article presents an optimization-based decision support model to help homeland security policymakers identify and select projects that best mitigate the risk of threats and hazards while satisfying a budget constraint. The model incorporates multiple hazards, probabilistic risk assessments, and multidimensional consequences and integrates historical data and publicly available sources to evaluate and select the most effective risk mitigation projects and optimize resource allocation across various disaster scenarios. We apply this model to the state of Iowa, considering 16 hazards, six types of consequences, and 52 mitigation projects. Our results demonstrate how different budget levels influence project selection, emphasizing cost-effective solutions that maximize risk reduction. Sensitivity analysis examines the robustness of project selection under varying effectiveness assumptions and consequence estimations. The findings offer critical insights for policymakers in homeland security and emergency management and provide a basis for more efficient resource allocation and improved disaster resilience.
• Abstract（参考訳）: 米国の国土安全保障は、複数の脅威や危険が発生する可能性があるため、恐ろしい課題に直面している。 自然災害、テロ攻撃などの人為的な事故、技術的失敗は重大な損害、死者、負傷、経済的な損失をもたらす。 米国における破壊的な出来事の頻度と深刻度の増加は、国土安全保障と緊急に備える資源を効果的に割り当てる緊急の必要性を強調している。 本稿では、国土安全保障政策立案者が予算制約を満たしつつ、脅威や危険のリスクを最も軽減するプロジェクトを特定し、選定する上で、最適化に基づく意思決定支援モデルを提案する。 このモデルには、複数のハザード、確率的リスクアセスメント、多次元的な結果が含まれ、過去のデータと利用可能な情報源を統合して、最も効果的なリスク軽減プロジェクトを評価し、選択し、さまざまな災害シナリオにおけるリソース割り当てを最適化する。 このモデルをアイオワ州に適用し、16のハザード、6つのタイプの結果、52の緩和プロジェクトを考慮して検討する。 本研究は,予算レベルの差異がプロジェクト選択にどのように影響するかを実証し,リスク低減を最大化するコスト効率の高いソリューションを強調した。 感性分析は、プロジェクト選択のロバスト性について、様々な有効性仮定と結果推定の下で検証する。 この発見は、国土安全保障と緊急管理における政策立案者に重要な洞察を与え、より効率的な資源配分の基礎を提供し、災害の回復性を改善した。

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