مدیریت بازاریابی هوشمند

مدیریت بازاریابی هوشمند

بهینه سازی توزیع فضایی کاربری های تجاری شهری به منظور بهبود عملیات امدادونجات در مواقع بحران با استفاده از الگوریتم بهینه سازی جغرافیای زیستی

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد مدیریت در سوانح طبیعی، دانشکده محیط زیست ، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 دانشیار دانشکده محیط زیست دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
در تحقیق حاضر، هدف بهینه‌سازی توزیع فضایی کاربری‌های شهری به منظور بهبود عملیات امداد و نجات در مواقع بحران با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی جغرافیای زیستی است. این پژوهش به‌منظور کاهش آسیب‌پذیری مناطق شهری در برابر بحران‌ها و افزایش انعطاف‌پذیری آنها انجام شده است. مشکلات اصلی روش‌های مرسوم مدیریت بحران شهری، مانند استفاده از سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی، عدم توجه به ارتباطات متقابل میان عملکردها در مجموعه اراضی است.

روش تحقیق مبتنی بر تکامل الگوریتم است که از یک نسل اولیه شروع می‌کند و با تکرار بهبود می‌یابد. داده‌های تحقیق از یک طیف دوتایی حاصل شده‌اند که نرخ مهاجرت به داخل (λ) و نرخ مهاجرت به خارج (μ) را نشان می‌دهند. این داده‌ها برای تعیین وضعیت هر یک از متغیرها در جداول و استفاده در نرم‌افزار متلب به کار گرفته می‌شوند.

محدوده مصوب شهر سمنان با مساحت 2370 هکتار به دو منطقه بافت فرسوده و بافت جدید تقسیم شده است. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که کاربری‌های مورد نیاز منطقه یک سمنان، با توجه به نرخ انتقال، نزدیک به طرح‌های توسعه شهری در نظر گرفته شده هستند. نتایج حاصل از الگوریتم نشان داد که در بین ابعاد مختلف (اقتصادی، اجتماعی، کالبدی-فیزیکی، محیطی-اکولوژیکی)، بعد کالبدی-فیزیکی با وزن 0.299 بیشترین اثرگذاری را بر نظام توزیع کاربری‌ها و همجواری آنها در سطح شهر سمنان دارد. عوامل اجتماعی با وزن 0.217، محیطی-اکولوژیکی با وزن 0.195 و اقتصادی با وزن 0.171 در رتبه‌های بعدی قرار دارند.

برای هر یک از ابعاد چهارگانه تحقیق، لایه GIS تهیه شده و همپوشانی لایه‌ها با توجه به اوزان هر بعد انجام می‌شود. نتایج همپوشانی با طرح توسعه مقایسه شده و نشان می‌دهد که الگوی کاربری اراضی شهری سمنان بر اساس ابعاد جغرافیای زیستی شکل نگرفته است و این امر مشکلات مدیریتی در امداد و نجات در مواقع بحران ایجاد می‌کند. بنابراین، نیاز به بهبود و بهینه‌سازی توزیع کاربری‌ها با توجه به الگوریتم بهینه‌سازی جغرافیای زیستی وجود دارد. این روش توانست پس از شناسایی متغیرهای اثرگذار، به بهبود وضعیت امداد و نجات و نظام توزیع کاربری‌ها در سطح شهر کمک کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Optimizing the spatial distribution of urban uses in order to improve relief operations in times of crisis by using biogeography optimization algorithm.

نویسندگان English

Mehdi Habibian 1
Saeid Giveh chi 2
1 Master of Management in Natural Disasters, Faculty of Environment, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Faculty of Environment, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

This research was done in order to reduce the vulnerability of urban areas against crises and increase their flexibility. The main problems of conventional methods of urban crisis management, such as the use of geographic information systems, are not paying attention to the mutual relationships between functions in the land complex.

The research method is based on the evolution of the algorithm, which starts from an initial generation and improves with iteration. The research data is derived from a binary spectrum that shows the rate of inward migration (λ) and the rate of outward migration (μ). These data are used to determine the status of each variable in the tables and use in MATLAB software.

The approved area of Semnan city with an area of 2,370 hectares is divided into two areas, old texture and new texture. The results of the research show that the required uses of one Semnan region, according to the transfer rate, are considered close to the urban development plans. The results of the algorithm showed that among the different dimensions (economic, social, physical-physical, environmental-ecological), the physical-physical dimension with a weight of 0.299 has the greatest effect on the distribution system of land uses and their neighborhood in Semnan city. Social factors with a weight of 0.217, environmental-ecological factors with a weight of 0.195 and economic factors with a weight of 0.171 are in the next ranks.

For each of the four dimensions of the research, a GIS layer is prepared and the layers are overlapped according to the weights of each dimension. The overlapping results are compared with the development plan and show that the urban land use pattern of Semnan has not been formed based on the dimensions of biogeography and this creates management problems in rescue and relief in times of crisis. Therefore, there is a need to improve and optimize the distribution of land uses according to the biogeography optimization algorithm. After identifying the influencing variables, this method could help to improve the situation of relief and rescue and the system of distribution of uses in the city.

کلیدواژه‌ها English

urban uses
optimization
crisis
aid
biogeography algorithm
احمدی، فرشته؛ (1398). ارزیابی شاخص‌های کیفیت زندگی با تأکید بر اصول شهر زیست‌پذیر، نمونۀ موردی: شهرک گلستان در منطقۀ 22 تهران، پایان‌نامۀ کارشناسی ارشد به راهنمایی دکتر علیرضا بندرآباد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران مرکزی.
- افشار, میثم (1396). بررسی وضعیت مدیریت ساخت و ساز شهری در راستای زیست پذیری شهری (مطالعه موردی: شهر جیرفت)، سومین کنفرانس سالانه پژوهش های معماری، شهرسازی و مدیریت شهری، شیراز.
- الوندی, احسان(1398).مدل سازی تناسب زمین برای توسعه شهری با استفاده از روش هایتصمیم گیری چند شاخصه و GIS مطالعه موردی: حوضه آبخیز زیارت استان گلستان، فصلنامه اطلاعات جغرافیایی ( سپهر) 26 (101).
- حاجی مقصود, هنگامه(1396). تدابیر معمارانه و تطبیق نظریه فروشنده دوره گرد در طراحی شهری و مدیریت بحران، اولین کنفرانس ملی پژوهش های کاربردی درعلوم و مهندسی، مشهد.
- سالاریان ، فردیس (1399).تحلیل تاثیر پراکنده‌رویی بر تغییر کاربری زمین در منطقه شهری ساری- پژوهش های جغرافیایی برنامه ریزی شهری: موسسه جغرافیا- دوره 3 شماره 2.
- طاهری، محمد(1399)- مدل‎سازی تغییرات پوشش سرزمین شهرستان تبریز با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی و زنجیرۀ مارکف- دانشکدۀ منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، مازندران- پژوهشهای جغرافیای طبیعی: مؤسسه جغرافیا- دوره 45 شماره 4.
- عزیزی،سارا(1392)-مدل سازی تغییرات کاربری اراضی با استفاده از تکنیک های سنجش از دور و سامانه های اطلاعات جغرافیایی در منطقه کوهمره سرخی استان فارس- دانشگاه شهید چمران اهواز - پژوهشکده علوم زمین.
- واعظی, سمانه؛ محمد سعدی مسگری و فرناز کاویاری، ۱۳۹۴، ارزیابی مکانی همسایگی در کاربریهای شهری از نظر سازگاری و وابستگی مطالعه موردی شهر ابهر، اولین کنفرانس ملی مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، تهران، دانشکده مهندسی نقشه برداری دانشگاه صنعتی خواجه نصیر الدین طوسی.
- یزدی، هدی(1394)- مقایسه عملکرد چهار الگوریتم فراابتکاری نوین برای حل مسایل بهینه سازی ریاضی- دکترا،مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران.
اسماعیلی، مهران. (1393). تحول های ساختاری در جغرافیای زیستی مدینه. مطالعات تاریخ اسلام، 6(21)، 29-46.
حیدری، علی اصغر (1398). طراحی و پیشنهاد یک الگوریتم فرا اکتشافی جدید بر مبنای بهینه سازی جغرافیای زیستی (MBBO) (مطالعه موردی: حل مساله VRP تعمیم یافته: مسیریابی- موجودی). همایش ملی ژئوماتیک.
زیاری، یوسفعلی (1399). کاربری اراضی شهری و الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی (علوم جغرافیایی)، 20(57 )، 243-264.
Abba ,S.I. (2023)- Mapping of groundwater salinization and modelling using meta-heuristic algorithms for the coastal aquifer of eastern Saudi Arabia- Interdisciplinary Research Center for Membranes and Water Security, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran 31261, Saudi Arabia.
Afrasyabi ,Parastoo (2023)- A crossover-based multi-objective discrete particle swarm optimization model for solving multi-modal routing problems- Department of Geodesy and Geomatics, K. N. Toosi University of Technology, Tehran 19967-15433, Iran.
Aubrie, B. Onoufriou(2022)- Biogeography in the deep: Hierarchical population genomic structure of two beaked whale species- School of Biology, University of St Andrews, St Andrews, UK.
Beibei ,Chen(2021)- Trophic interrelationships drive the biogeography of protistan community in agricultural ecosystems- State Key Laboratory of Crop Stress Biology in Arid Areas, Shaanxi Key Laboratory of Agricultural and Environmental Microbiology, College of Life Sciences, Northwest A&F University, Yangling, Shaanxi, 712100, PR China.
Chang ,Xia(2020)- Delineating early warning zones in rapidly growing metropolitan areas by integrating a multiscale urban growth model with biogeography-based optimization- Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong, Hong Kong SAR.
Chang, Liu(2023)- Biogeography and diversity patterns of antibiotic resistome in the sediments of global lakes- College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
Eun ,Joo Yoon(2019)- Multi-objective planning model for urban greening based on optimization algorithms- Interdisciplinary Program in Landscape Architecture, Seoul National University, Seoul 08826, Republic of Korea.
Grunstra ,Nicole D.S. (2023)- Climate, not Quaternary biogeography, explains skull morphology of the long-tailed macaque on the Sunda Shelf- Department of Evolutionary Biology, University of Vienna, Vienna, Austria.
Hadidi ,Amin (2017)- Design and economic optimization of shell-and-tube heat exchangers using biogeography-based (BBO) algorithm- Department of Mechanical Engineering, Ahar Branch, Islamic Azad University, Ahar, Iran.
Kaveh ,Mehrdad (2019)- Improved biogeography-based optimization using migration process adjustment: An approach for location-allocation of ambulances- Dept. of GIS, Faculty of Geodesy and Geomatics, K.N.Toosi University of Technology, Tehran 19967-15433, Iran.
Lavika ,Goel(2019)- Biogeography and geo-sciences based land cover feature extraction- Delhi Technological University (DTU), Computer Engineering Department, Delhi 110042, India.
Neela ,R. (2018)- BBO Algorithm for Line Flow Based WLS State Estimation- Dept. of Electrical Engineering, Faculty of Engineering and Technology, Annamalai University, Annamalai Nagar 608002, Tamilnadu, India.
Nenad ,Mladenovic (2022)- Optimization approaches for the urban delivery problem with trucks and drones- School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, Anhui, PR China.
Xiaohua, Wang(2014)- A hybrid biogeography-based optimization algorithm for job shop scheduling problem- State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University (BUAA), Beijing 100191, PR China.
Xinming ,Zhang(2020)- Novel biogeography-based optimization algorithm with hybrid migration and global-best Gaussian mutation- College of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang, Henan 453007, China.
Xuelan ,Tan(2024)- Delineating urban growth boundaries by coupling urban interactions and ecological conservation- College of Resources, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China.
Zhao, Fuqing(2019)- A two-stage differential biogeography-based optimization algorithm and its performance analysis- School of Computer and Communication Technology, Lanzhou University of Technology, Lanzhou 730050, China.

  • تاریخ دریافت 08 دی 1403
  • تاریخ بازنگری 22 بهمن 1403
  • تاریخ پذیرش 22 اسفند 1403