Inequity-averse optimization in disaster preparedness and response
Afete hazırlık ve müdahale konusunda eşitsizlikten bağımsız optimizasyon
- Tez No: 591396
- Danışmanlar: Prof. Dr. FATMA SİBEL SALMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Verimlilik, ör. Toplam maliyeti en aza indirgemek, ticari operasyonların en büyük endişe kaynağı olarak görülürken, kaynakların adil dağıtımı da acil durum müdahale hizmetleri gibi insani yardım faaliyetlerinde önemli bir gereklilik olarak ortaya çıkmaktadır. Operasyonel yönleri ele alan optimizasyon problemleri, önerilen çözümleri kabul edilebilir hale getirmek için mağdurlara adil hizmetler sunmayı amaçlamalıdır. Yöneylem Araştırması literatüründe adil dağıtım, telekomünikasyonda bant genişliği tahsisi gibi çeşitli bağlamlarda kaynak tahsisi, tesis yeri, zamanlama ve ulaştırma; işbirlikçi lojistikte maliyet / fayda tahsisi; sağlık hizmetlerinde organ, kan ve ilaç dağılımı; kamu tesisi yeri gibi problemlerde tartışılmıştır. Bunun yanında, insani yardım operasyonlarında, eşitlikten kaçınmaya hitap eden modeller nispeten daha az dikkat çekmiştir. Bu çalışmada, felakete hazırlık ve müdahale operasyonlarına, verimlilik ve adil dağıtım hedeflerinin, birlikte dahil edilmesi hedeflenmektedir. Bu tezde, ilk olarak, doğal afetlere hazırlık için bir dizi sığınak yeri seçme problemi incelenmektedir ve talep konumları, talep miktarları ve karayolu ağı erişilebilirliğine ilişkin belirsizlikler soruna dahil edilmiştir. Amaç, hem verimliliği hem de eşitsizliği hesaba katan bireysel mesafelerden türetilmiş bir ölçümü en aza indirmektir. Verimlilik, bir kişi tarafından belirlenen barınak yerine ulaşmak için kat edilen ortalama mesafe ile tanımlanmıştır ve adaletsiz dağıtım, Gini'nin Ortalama Mutlak Farkı olarak ölçülmüştür. Bir dizi olası felaket senaryosu olan stokastik bir model kullanılmıştır. Talep, etkilenen nüfus ve nüfus düğümleri ile tesis yerleri arasındaki hareketli yol mesafeleri senaryolara bağlı olarak değişmektedir. Barınakların açılmasının toplam maliyeti ve kapasite artırımı konusunda bir şans kısıtı tanımlanmıştır. Bu stokastik bağlamda, belirsizlik altında adaletsizlikten kaçınan amaç fonksiyonunun uygulama öncesi planlanan ve uygulama sonrası gerçekleşen versiyonlarının ağırlıklı bir ortalaması optimize edilmiştir. Model sadece küçük boyutlu örnekler için optimal olarak çözülebildiğinden, daha büyük boyutlu örnekler için sezgisel bir algoritma ele alınmıştır. Sezgisel algoritma olarak bir karma-tamsayılı programlama alt problemini kullanan özel bir genetik algoritma (GA) geliştirilmiştir. Matematiksel programın ve GA'nın, modelin optimal çözülebildiği veya optimal çözüme yakın bir şekilde çözülebildiği bilinen örneklerle karşılaştırılmıştır. GA'nın bu durumlar için çok daha kısa sürede küçük bir optimallik aralığı sağladığı ortaya çıkmıştır. GA, karar vericilere hazırlık aşamalarında yön göstermesi amacıyla gerçek hayat verisi olan İstanbul'un Kartal ilçesi için de kullanılmıştır. Ayrıca, amaç fonksiyonundaki uygulama öncesi planlanan ve uygulama sonrası gerçekleşen yaklaşımlar da karşılaştırılmıştır. Buna ek olarak, Pareto sınırına yaklaşmak amacı ile verimlilik ve adaleti göz önünde bulunduran ikili bir amaç fonksiyonu da modele eklenmiştir. İkinci olarak, doğal afetlere müdahale edilirken gözlenen ve insani yardım lojistiğinin bir parçası olan yardım malzemelerinin barınaklara dağıtımı incelenmektedir. Depo ve sığınaklar arasında araç rotalarının planlanmasının yanı sıra sığınağa yeterli miktarda destek malzemesi tahsis edilmesi problemi incelenmektedir. Öngörülen yeterli miktarda destek malzemesi miktarının tüm barınak taleplerini karşılamak için yeterli olmayacağı varsayılmıştır. Problem için iki hedef tanımlanmaktadır: toplam yeterli miktarda destek malzemesi dağıtım süresinin ve Gini endeksi ile ilgili eşitsizlik ölçüsünün en aza indirilmesi. Literatürdeki VRP formülasyonuna dayanarak problem için bir matematiksel formülasyon geliştirilmiştir. Çok amaçlı sorunumuzu ele almak için ε-kısıt yaklaşımını benimsiyoruz. Problemin lineer gevşetmesi, iyi bir alt sınır sağlayan sütun üretim yöntemi ile çözülmektedir. Ayrıca, sorunu optimallik göz önünde tutularak verimli bir şekilde çözülmesi için bir branch-and-price (B&P) algoritması önerilmiştir. Sonuçlar bölümünde, alternatif modellerin ticari çözücüler aracılığı ile B&P algoritması ile çözüldüğünde, B&P'nin üstün performansını gösterdiği ortaya konulmuştur. Son olarak, B&P algoritması İstanbul'un gerçek verileri üzerine uygulanmıştır ve karar vericiler tarafından dikkate alınması gereken bazı bilgileri verilmiştir.
Özet (Çeviri)
While efficiency, e.g. minimizing total cost, is the major concern in commercial operations, equity comes forward as an essential requirement in humanitarian operations such as response services. In humanitarian operations, models that address inequity-averseness have received insignificant attention. In this thesis, we aim to incorporate both efficiency and equity objectives into disaster preparedness and response operations. The Gini coefficient has been utilized in the economics literature for assessing income inequity among individuals. In this work, we develop models that incorporate measures of equity based on the Gini coefficient from the economics literature, to balance efficiency and equity. First, we study the problem of selecting a set of shelter locations in preparation for natural disasters. We incorporate uncertainties concerning demand locations, demand amounts, and road network accessibility into the problem. Our goal is to minimize a measure derived from individual distances that take both efficiency and inequity into account. We use a stochastic model with a set of possible disaster scenarios. Demand, affected population, and traversable road distances between population nodes and facility locations depend on the scenarios. A chance constraint is defined on the total cost of opening the shelters and their capacity expansion. In this stochastic context, a weighted mean of the so-called ex ante and ex post versions of the inequity-averse objective function under uncertainty are optimized. Since the model can be solved to optimality only for small instances, we developed a tailored genetic algorithm (GA) that utilizes a mixed integer programming subproblem to solve this problem heuristically for larger instances. We compared the performance of the mathematical program and the GA via benchmark instances. It turns out that the GA yields small optimality gaps in a much shorter time for these instances. We run the GA also on real data of the Kartal district in Istanbul to drive insights to guide decision-makers for preparation. We also implement a bi-objective analysis to approximate the Pareto frontier considering efficiency and equity as separated objectives. Furthermore, we compared ex-ante and ex-post approaches in the objective function. Second, we study the distribution of relief supplies to the shelters as part of humanitarian relief logistics in response to a natural disaster. We consider the problem of planning vehicle routes between a depot and shelters as well as assigning relief supply delivery amounts to the shelters. We assume the prepositioned relief supply amount will not be sufficient enough to meet all shelters' demands. We define two objectives for the problem: minimization of the total time of relief item distribution and the Gini index related inequity measure on the unsatisfied demand percentages among the shelters. We develop a mathematical formulations for the problem based on the VRP formulation in the literature. We adopt the epsilon-constraint approach to handle our multi-objective problem. We solve the linear relaxation of the problem with column generation, which ensures a good quality lower bound. Moreover, a branch-and-price (B&P) algorithm is proposed to solve the problem efficiently to optimality. Our computational results show the superior performance of the B&P algorithm to solving the alternative models with commercial solvers. Finally, we execute the B&P algorithm on real data of Istanbul and provide some insights to be considered by the decision makers.
Benzer Tezler
- Generating evenly distributed equitably efficient solutions in multi-objective optimization problems
Çok amaçlı optimizasyon problemlerinde eşit dağılımlı eşitlikçi verimli çözümler bulunması
BASHIR ABDULLAHI BASHIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. ÖZLEM KARSU
- Inequity aversion in three level hierarchies
Üç katmanlı hiyerarşilerde eşitsizlikten kaçınma
MUHAMMED TEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN KÜÇÜKŞENEL
- Kentsel yoksulluk ve İzmit'te yoksulluk yansımaları
Urban poverty and poverty reflections in İzmit
HÜNER KULE
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Kamu YönetimiKocaeli ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Bölümü
DOÇ. DR. EMRE BAĞCE
- Sermaye maliyeti ve optimal sermaye yapısı
The cost of capital and capital structure (capital cost)
GÜLCAN ÇAĞIL
- Eşitsizlikten kaçınma davranışının gelişimini etkileyen olası faktörler ve itibar kaygısının rolünün incelenmesi
The development of inequity aversion affecting factors and reputation anxiety examining the role
NİLSU CANDAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Psikolojiİstanbul 29 Mayıs ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜŞRA EYLEM AKTAŞ