تحسين الشبكة ومحاكاة الطائرات بدون طيار لدعم مهام الإطفاء

التحدي

تتأثر إنجلترا بعدة حرائق على مدار العام، بعضها يدمر مساحات شاسعة من الأراضي. بينما يقوم رجال الإطفاء بعملهم بشكل مذهل، من الممكن تحسين جودة أنشطة مكافحة الحرائق عن طريق إرسال طائرات بدون طيار إلى موقع الحريق لجمع المعلومات قبل وأثناء المهمة.

كان الهدف من هذا المشروع هو اختيار التصميم الصحيح للطائرة بدون طيار (التحمل والسرعة)، والعدد المناسب من الطائرات بدون طيار لاستخدامها في البلاد، والموقع الجغرافي للمحاور التي يجب أن تتواجد فيها هذه الطائرات من أجل تغطية أكبر مساحة ممكنة من الأراضي مع الحفاظ على تكاليف منخفضة.

الحل

تم بناء نموذج المحاكاة في AnyLogic باستخدام نهج قائم على الوكلاء، مع ثلاثة وكلاء يتفاعلون مع بعضهم البعض: الطائرة بدون طيار، ومحطة الإطفاء (حيث توجد المحاور)، والحريق.

يحتوي النموذج على واجهة مستخدم أولية حيث يمكن التحكم في أربعة معاملات مختلفة: سرعة الطائرة بدون طيار، تحمل الطائرة بدون طيار، بذرة المحور، والعدد الإجمالي للطائرات بدون طيار في النظام. تحدد بذرة المحور، بناءً على العدد الإجمالي للطائرات بدون طيار، أي محطات الإطفاء ستستخدم كمحاور وعدد الطائرات بدون طيار المتاحة في كل محور.

كانت الحرائق المولدة في نموذج المحاكاة هي جميع الحرائق التي حدثت بين عامي 2014 و2018. لم يكن الهدف التنبؤ بكيفية حدوث الحرائق في المستقبل، بل إيجاد حل شبه مثالي لتصميم الطائرة بدون طيار وتوزيعها بافتراض أن الحرائق ستحافظ على نفس السلوك. أخذ النموذج أيضًا في الاعتبار بيانات الرياح، التي أثرت على حركة الطائرات بدون طيار والارتفاع الذي ستطير فيه لتقليل تأثيرها.

نهج التحسين

تم تطوير تجربة تحسين بالقيود التالية:

• يجب تغطية 75% على الأقل من الحرائق. يتم تغطية الحريق إذا كان أقرب محور قادرًا على إرسال طائرة بدون طيار بتحمل كافٍ للبقاء 7.5 ساعات على الأقل في المهمة (في ظروف رياح محايدة).
• يجب أن يحدث الوصول قبل شاحنات الإطفاء 90% من الوقت على الأقل.

يستخدم AnyLogic محرك OptQuest، وهو محرك تحسين متطور يستخدم أساليب استدلالية لإيجاد حلول شبه مثالية للمشاكل غير الخطية للغاية.

الميزة الأقوى للأساليب الاستدلالية هي أنها تستخدم معاملات عشوائية وتبحث في محيط فضاء دالة الهدف إذا تم العثور على حل جيد. ومع ذلك، فإن حجم هذه المشكلة كبير جدًا ومعقد جدًا للتعامل معه بشكل مناسب. مع ما يقرب من 1,400 محطة إطفاء، ستحتاج خوارزمية التحسين إلى وجود متغير واحد (عدد الطائرات بدون طيار) لكل محطة إطفاء، وهذا يتطلب قوة حاسوبية هائلة.

لتبسيط هذا، تم استخدام بذرة مولد عشوائي (تسمى بذرة المحور). تولد خوارزمية التحسين حلاً بناءً على بذرة المحور وعدد الطائرات بدون طيار، مما يحدد شبكة من المحاور الموزعة عشوائيًا مع عدد عشوائي من الطائرات بدون طيار في كل محور. هذه الطريقة تخفف التحسين بآلاف المرات ويجب أن تنتج نتائج جيدة، خاصة لأن محطات الإطفاء موزعة بالفعل بناءً على متطلبات توزيع الحرائق في البلاد.

النتائج

كالمعتاد في مشاريعنا، كان العميل مشاركًا بشكل كبير واستخدم الأداة المقدمة لإجراء تحليلاته الخاصة باستخدام النموذج وملفات Excel المصدرة من المحاكاة بالبيانات الخام. تستمر الدراسة الآن على جانب العميل باستخدام المحاكاة كجزء من الدراسة الكاملة.

خصائص المشروع

• الصناعة: طائرات بدون طيار
• النموذج: قائم على الوكلاء
• المدة: 4 أشهر