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Enregistrement W3127760775 · doi:10.1080/23302674.2021.1879305

Multi-objective robust-stochastic optimisation of relief goods distribution under uncertainty: a real-life case study

2021· article· en· W3127760775 sur OpenAlexaff
Zuhayer Mahtab, Abdullahil Azeem, Syed Mithun Ali, Sanjoy Kumar Paul, Amir M. Fathollahi‐Fard

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systems Science Operations & Logistics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFacility Location and Emergency Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperations researchComputer scienceScheduleReachabilityFlood mythRobust optimizationMode (computer interface)Equity (law)Stochastic programmingMathematical optimizationEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a multi-objective robust-stochastic humanitarian logistics model to assist disaster management officials in making optimal pre- and post-disaster decisions. This model identifies the location of temporary facilities, determines the amount of commodity to be pre-positioned, and provides a detailed schedule for the distribution of commodities and the dispatch of vehicles. Uncertainties in demand, node reachability by a particular mode of transportation, and condition of pre-positioned supplies after a disaster are considered. Another supposition of this paper is the equity in the distribution of commodities. This paper contributes to the existing literature by adding vehicle flow and multi-periodicity into a robust-stochastic optimisation model. A real-life case study of a flood in Bangladesh shows the applicability of our model. Finally, the findings show that the proposed model can aid decision-makers in allocating resources optimally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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