Robust humanitarian relief logistics network planning
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, death toll of natural and man-made disasters has increased at an appalling rate.Thus, disaster management and especially efficient management of humanitarian relief efforts seem to be essential.This paper presents a bi-objective mixed-integer mathematical model for Humanitarian Relief Logistics (HRL) operations planning, as an important part of the humanitarian relief efforts.This model determines optimal policies including location of warehouses, quantity of emergency relief items that should be held at each warehouse, and distribution plan to provide an emergency response pre-positioning strategy for disasters by considering two objectives.The first one minimizes the average response time and the second one minimizes the total operational cost including the fixed cost of establishing warehouses, the holding cost of unused supplies and the penalty cost of unsatisfied demand.The survival of prepositioned supplies, demand amount and routes condition following an event are considered under uncertainty in the model solved by a robust scenario-based approach.The robust approach is applied to reduce the effects of fluctuations of the uncertain parameters with regards to all the possible future scenarios.The research demonstrates the applicability and usefulness of the proposed model on a case study on earthquake preparation in the Seattle area in USA.In addition, the work applies the Reservation Level Tchebycheff Procedure (RLTP) method to solve the bi-objective model in an interactive way with decision maker.This work provides practitioners, specifically planning teams, with a new approach to assist with disaster preparedness and to improve their logistics decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».