Managing emergency logistics for hazardous materials with random severity level and link disruption: A distributionally robust optimization approach
Notice bibliographique
Résumé
The potential tremendous threats caused by incidences associated with hazardous materials (hazmats) to the surrounding people and the environment necessitates a well-managed emergency logistics network, especially when the emergency is random. Focusing on the distributional ambiguity of the severity level and link disruption, we propose a distributionally robust optimization (DRO) model to construct a robust and reliable hazmat emergency response system. More specifically, a joint probability underlying the emergency demand and link disruption is defined to reflect the different characteristics of these two types of randomness. Then, based on the deterministic case, the DRO counterpart is formulated to minimize the total system cost and the worst-case risk over uncertainties. For the optimal solution, the DRO model is reformulated and solved using a Benders decomposition approach. We apply the proposed model and algorithm to a real-world case study. From a series of numerical experiments, managerial insights are derived to facilitate practical hazmat emergency management. • A DRO approach is applied to manage emergency response for hazardous materials. • The joint effect of emergency demand uncertainty and link disruption is considered. • A Benders decomposition algorithm is designed to obtain robust solutions. • A real-world case study is used to validate the model and to derive managerial insights.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».