Facility location and item pre-positioning for humanitarian relief systems under uncertain demand and road-facility vulnerabilities

Abstract

Afetlerin insan hayatı ve yanı sıra ekonomi üzerinde yıkıcı etkileri olabilir ve Türkiye afetlere özellikle de depremlere eğilimli bir ülkedir. Bu çalışmanın amacı, belirsiz talep ve yol-tesis kırılganlığı altında çok kademeli insani lojistik ağı tasarlamak ve bu tasarımı özellikle İstanbul bölgesinde olabilecek muhtemel bir deprem felaketine uygulamaktır. Çalışma bünyesinde iki aşamalı olasılıksal programlama modeli oluşturulmuştur. İlk aşamada depoların ve dağıtım merkezlerinin konumlarının yanı sıra envanter miktarlarına karar verilirken, ikinci asamda acil yardım malzemesi dağıtım kararları verilmektedir. Temel olasılıksal model, farklı talep senaryolarını göz önünde bulundurur ve ayrıca yolların ve tesislerin hassasiyetleri ayrık ikili senaryo takımları halinde modele dahil edilmiştir. Model verimlilik ve eşitlik temelli farklı amaç fonksiyonlarıyla çözdürülerek farklı amaç fonksiyonlarının temel performans göstergelerine etkileri analiz edilmişti. Matematiksel modelin çözümünde örnek ortaklama yaklaştırımsal sezgisel yöntemi kullanılmıştır. Kırılganlığın yanı sıra bütçe ve tesis kapasitesinin temel performans göstergelerine etkilerini gözlemlemek için karşılaştırma modelleriyle duyarlılık analizi yapılmıştır.

Disasters may have devastating effect on human life as well as economy, and Turkey is a disaster prone country, especially to earthquakes. This study aims to propose a multi-echelon humanitarian logistics network design by incorporation of demand uncertainty and road-facility vulnerabilities with an application to a possible earthquake scenario in Istanbul region of Turkey. In frame of the study, a two stage stochastic programming model is formulated. In the first stage, warehouse and distribution center locations as well as inventory pre-positioning decisions are made, whereas in the second stage, relief distribution decisions are made. The stochastic model considers different demand scenarios and also road and facility vulnerabilities are incorporated as discrete binary scenario sets into the baseline model. The model is executed under efficiency and equity based objective functions, to analyze the effect of different objective measures to model key performance measures. Sample average approximation heuristic method is utilized for the solution of the proposed mathematical model. A sensitivity analysis is conducted on the baseline model to see the effect of vulnerability as well as other parameters such as budget and facility capabilities on the results and model key performance measures.