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A Quantum-Inspired Bilevel Optimization Algorithm for the First Responder Network Design Problem
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AI
DOI：10.1287/ijoc.2024.0574.png)
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摘要
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在突发灾难发生后，第一响应者（FRs）努力前往并救助无法移动的受害者。同时，平民使用相同的道路进行疏散、前往医疗设施和避难所，或通过私家车与亲人团聚。日益严重的交通拥堵会显著阻碍关键的第一响应行动。土耳其交通与基础设施部提出一项建议，即指定特定道路路段的专用车道供第一响应者使用，并清晰标识和提前向公众公布。为成功实施该建议，网络中从指定入口点到每个第一响应需求点之间应存在一条第一响应路径。这些路径上的预留第一响应车道将无法供疏散人员使用，可能导致疏散时间延长。因此，本研究旨在确定应预留第一响应车道的路段子集，并分析在疏散人员自利路由行为下的疏散流量。我们将此问题定义为第一响应网络设计问题（FRNDP），并将其表述为混合整数非线性规划模型。为有效求解FRNDP，我们引入一种新型双层嵌套启发式算法——Graver扩展多种子算法（GAMA），并在GAMA内部引入名为GAGA的算法。我们在各种规模的合成图实例以及与潜在伊斯坦布尔地震相关的场景上测试了GAGA。与网络设计问题领域的一项先进精确算法的比较表明，GAGA提供了一种有前景的替代方法，并强调了进一步探索量子启发式计算以解决复杂现实问题的必要性。历史：由Giacomo Nannicini（量子计算与运筹学领域编辑）接受。接受为专题特刊。资助：S. Tayur和A. Tenneti感谢Raytheon BBN（RTX-BBN）通过卡内基梅隆大学与BBN的合同提供的支持，该合同是国防高级研究计划局关于量子启发式经典计算项目的一部分。A. Karahalios由国家科学基金会研究生研究奖学金计划资助[资助号DGE1745016，DGE2140739]。补充材料：支持本研究发现的相关软件包含在论文及其补充信息（ https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2024.0574 ）中，也可从IJOC GitHub软件仓库（ https://github.com/INFORMSJoC/2024.0574 ）获取。完整的IJOC软件与数据仓库可访问 https://informsjoc.github.io/ 。
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