Transportation planning for the relief items distribution during an emergency

Abstract

Acil durumlara hazırlık ve müdahalelerde önemli bir konu olan yardım malzemeleri dağıtımını iyileştirmek için Envanter Gevşeklik (Slack) Rotalama Problemi'ni (ISRP) calışmaktayız. Yetkili makamlar, terör saldırıları, kasırgalar, depremler veya doğal felaketler gibi acil durumlarda insan hayatının riskini en aza indirgemek için dağıtım planı oluştururlar. Envanter Rotalama Problemi (IRP) ve Araç Rotalama Problemi'nden (VRP) farklı olarak Envanter Gevşeklik Rotalama Problemi'nin (ISRP) amacı en düşük gevşeklik değerini en yüksek değere çıkarmaktır, bu gevşeklik değeri de bir bölgedeki tedariklerin tükenene kadar geçen süreye eşittir. Amaç fonksiyonunda ki bu farklılık, IRP veya diğer rotalama problemleri için literatürde önerilenlerden önemli ölçüde farklı bir çözüm yaklaşımını gerektirir. Yardım malzemeleri dağıtım planlamasını geliştirmek için kümeleme ve rotalama içeren iki aşamalı bir yaklaşım önerilmistir. Önerilen algoritmaların performanslarını değerlendirmek ve çözüm kalitesi açısından performanslarını literatürde mevcut olan algoritmalarla karşılaştırmak için rastgele oluşturulmuş örnekler üzerinde kapsamlı bir çalsma yürütülmüştür.

We study the inventory slack routing problem (ISRP) to improve planning of distribution of the relief supplies, which is a critical issue in emergency preparedness and response. The authority officials construct their distribution plan in case of emergencies (such as terrorist attacks, hurricanes, earthquakes or natural disasters, etc) in order to minimize the risk for human lives. Thus, unlike inventory routing problem (IRP) and vehicle routing problem (VRP), the objective of the ISRP is to maximize minimum slack, that is time until a dispensing site affected by the disaster runs out of supplies. This difference in the objective function requires a solution approach that is significantly different than the ones that are proposed in the literature for IRP or other routing problems. We propose a two-phase approach which includes clustering and routing to develop distribution planning of relief items. We conduct an extensive computational study on randomly generated instances in order to assess the performances of the proposed algorithms and compare the performances of the proposed algorithms with respect to two existing solution algorithms in the literature in terms of solution quality.