Analysis of optimization models under different approaches to deal with uncertainty regarding pre-disaster planning in food bank supply chains
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Pre-positioning is a crucial choice in pre-disaster humanitarian logistics planning that consists of deciding in advance how much aid and where should it be located to enable effective and prompt operations in the case of an emergency. To support managers making such decisions, we propose four mathematical formulations that, considering the uncertainty on the demand to satisfy, seek to optimize aid prepositioning (before the event) and further distribution (after the event) in order to minimize unmet demand (MUD). The purpose of this paper is to evaluate and compare the performance of these formulations on a real case to discuss when and why should each approach be applied.Design/methodology/approach: The two first formulations adopt the cardinality-constrained (CC) approach to handle uncertainty. These formulations differ in their objective functions, the first formulation’s objective seeks to MUD, whilst the second incorporates equity in the way that demand is satisfied. The two remaining formulations are scenario-based (SB) and as in the previous two formulations, seek to MUD with and without equity considerations, respectively.Findings: Applying our formulations to a case study, we compare the differences between the solutions produced by the proposed formulations and the solutions that would have been produced without uncertainty (perfect information) to have a better understanding of their performance and their behavior. A discussion of the strengths and weaknesses of each model is provided to help managers choose the model that best suits their needs.Originality/value: The formulations are applied to a case study where a food bank is faced with the arrival of a hurricane in Mexico. As far as our knowledge, it is the first work in literature to deal with humanitarian logistics under a cardinality-constrained approach.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».