Competitive Location Models for Transportation in Disaster Relief Logistics
| Autor: | Burkart, Christian |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2014 |
| DOI: | 10.25365/thesis.31397 |
| Popis: | Diese Arbeit beschäftigt sich mit drei Themen. Zuerst wird eine Erweiterung zum Covering Tour Problem entwickelt. Dieses ist ein Routenfindungsproblem, in dem die Entscheidung einen Knoten des Transportnetzes zu besuchen, dazu führt, dass die umliegenden Knoten abgedeckt sind. Damit wird angenommen, dass die Bewohner von benachbarten Ortschaften von Verteilungszentren zu diesen gehen können um ihren Bedarf an Hilfsgütern zu decken. Dieses Problem wird um ein Competitive Location Model erweitert, welches nicht zu den Verteilungszentren zuteilt, sondern die Bewohner anhand eines Attraktivitätsmaßes eine Entscheidung zu welchen Verteilungszentren sie gehen wollen treffen lässt. Die Möglichkeit, gar nirgends hinzugehen wird durch einen Dummy inkludiert. Für eine hypothetische Dürrekatastrophe in der Provinz Gaza in Mozambique wird die Aufgabe, ein Set an Pareto optimalen Lösungen für die beiden Ziele Kosten und unbefriedigte Nachfrage zu finden, angenommen. Ein genetischer Algorithmus wird als heuristische Lösungsmethode für zwei Instanzen in C++ benutzt. Diese Anwendung wird aus der Sicht eines Entscheidungsträgers in humanitärer Logistik analysiert und die notwendigen Schritte, Informationen und Entscheidungen erklärt sowie Probleme aufgezeigt. Schlussendlich werden mehrere Definitionen von (Verteilungs-)Gerechtigkeit beschrieben und der entwickelte Lösungsansatz wird daraufhin untersucht, wie er sich auf die Gerechtigkeit in der Verteilung von Katastrophenhilfsgütern auswirkt. Dabei kommen unter anderem utilitaristische aber auch libertäre Ansätze sowie John Rawls „Schleier des Nichtwissens“zum Einsatz. This thesis achieves three things. First, it develops an extension of the well-known Covering Tour Problem, a problem in which the decision to visit a node in a transport network results in the neighboring nodes to be considered as covered. This approach is used in a setting of Humanitarian Logistics, where people from neighboring villages are covered by distribution centers for relief goods. Here, however, the coverage is calculated using a Competitive Location Model, in which the attractiveness of a distribution center results in certain ratios of the neighboring villages to be considered as covered (i.e. a certain ratio of the inhabitants will move to the distribution center). At the same time, the neighboring villages’ inhabitants can choose not to go to a distribution center and stay at home, which is modeled using a dummy facility. Second, this approach is applied to a realistic case study for Gaza province in southern Mozambique. The setting is a drought disaster and the task is to define a Pareto optimal set of solutions according to the two objectives cost and unserved demand for relief goods. A genetic algorithm is used for the heuristic solution for two instances, implemented in C++. The application is analyzed from the view of a decision maker in Humanitarian Logistics and the necessary steps, information and decision tasks are explained and limitations are pointed out. Finally, several definitions of (distributive) justice are explained and compared, and the approach presented is analyzed according to the different schools of thought, ranging from Utilitarianism to Libertarianism and Rawls Liberal Egalitarianism. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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