A stochastic optimization model for designing disaster relief networks with congestion, disruption and distributional ambiguity
Notice bibliographique
Résumé
We address a disaster relief network design problem that determines the location of emergency facilities and the allocation of victims to them in both the preparedness and response stages. The aim is to minimize the setup and access costs while reducing congestion in emergency facilities, modeled as an M/G/1 queuing network. A piecewise-linear approximation is developed to handle the nonlinear waiting cost term. Uncertainty about the occurrence and impacts of disasters, regarding both demand for relief services and disruption of the network nodes and arcs, is captured via a finite set of independent scenarios in a two-stage stochastic programming framework. Also, chance constraints are used to enforce coverage reliability targets for all demand nodes. Furthermore, since the probabilities of disaster scenarios are estimated based on a few historical events, a robust approach that uses a phi-divergence-based ambiguity set is applied to hedge against distributional ambiguity. A realistic case study of designing a relief network for earthquakes in Iran is employed to test and validate the proposed approach. The approximated model is found to be both near-tight and computationally efficient. Furthermore, sensitivity analysis for some key model parameters is conducted and insights for policymakers are drawn based on the results.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».