A `Decision support system for deployment of Turkish Armed Forces in natural disasters`

Abstract

ÖZET Lojistik planlama askeri kriz ve doğal afetlerde gerekli faaliyelerin yerine getirilebilmesi ve hızlandırılabilmesi için tıbbi malzemelerin ve tibbi personelin, özel kurtarma ekiplerinin ve malzemelerinin veya töm askeri birlik ve malzemeleriyle diğer ihtiyaç malzemeleri v.b nin ihtiyaç yerlerine mümkün olduğunca koordineli ve süratli ulaştırılması hususlarını kapsar. Askeri kuvvetlerin bir nokta ya da bölgeden bir başka nokta ya da bölgeye kaydırılması da taktik olarak harekat kapsamında görünse de aslında bir lojistik planlama konusudur. Bu çalışmada doğal afet ve askeri çatışma Lojistik Karar Destek Sistemi'ne entegre bir planlama modeli geüştirilmiştir. Model zaman bazında karışık yükleme ve dağıtım zamanlama planlan üreten araç zamanlama problemleriyle ilişkilidir. Ancak, bu çalışmada üzerinde durulan araç zamanlama problemleri araçların tekrar geldikleri çıkış noktalarına dönme zorunlulukları olmaması v.b. nedenlerle literatürde anlatılan standart tanımlamalardan farklıdır. Başka bir ifade ile herbir araç için tanımlanan bir rotu yoktur ve araçlar lojistik koordinasyon merkezinden yeni bir emir gelene kadar en son geldikleri yerde (hizmetini tamamlayıp serbest olarak kaldıktan yer) bekleyebilirler. Buna ilave olarak lojistik planlama modeli çok zamanlı ihtiyaç ve ikmal maddelerini ele alabilir, örneğin, gelecek bir zaman için öngörülmüş bir ikmal maddesi planlamaya dahil edilebilir. Burada önerilen çok zamanlı model zaman esasma göre planlama üretir ve dinamik bir ortamda yeni ulaşan herbir bilgi (ihtiyaç ya da ikmal) güncellenerek lojistik planlamayı hem kolaylaştırır hem de etkin kılar. Matematik modelde araçlar tıpkı bir malzeme gibi işlem görür ve bu şekilde model iki ayn çoklu mal akışı şebeke problemine ayrıştınlmıştır. İlki, normal malzemeler için lineer olarak ve ikincisi araçlar için tamsayıh programlama olarak gehştirrmiştir.Bu her Sri alt model monolitik modelin optimum çözümüne yakınsamak amacıyla tekrarlar halinde Lagrange gevşetimi uygulanarak çözülmüştür. Küçük test problemleri üzerinden elde edilen sayısal sonuçlar yakınsaklık hususunda önerilen algoritmanın performansım göstermektedir.

ABSTRACT Logistics planning in military crisis and natural disaster situations involves dispatching commodities (e.g., medical materials and personnel, specialized rescue equipment and rescue teams, food, etc.) rapidly and in a coordinated way to distribution centers in affected areas as soon as possible so that relief operations are accelerated. The deployment or movement of military forces from a post or an area to another post or an area seems to involve operational issue in military tactical terms, as a matter fact, it is an issue of logistics planning. In this study, a planning model to be integrated into a natural disaster and military conflict Logistics Decision Support System is developed. The model addresses the vehicle scheduling problem that involves the generation of mixed pick up and delivery schedules on a time basis. However, the vehicle scheduling problem described in this context is different from its standard definition in the literature in the sense that vehicles do not have to return to depots. In other words, there are no `routes` defined for each vehicle and vehicles may wait at their last stop until the next order arrives from the logistics coordination center. Hence, dispatch orders for vehicles consist of sets of `broken` routes. Furthermore, the logistics planning model also addresses multiperiod demand and supply information, i.e., supply quantities available in future time periods. The multiperiod model proposed here generates schedules on a time basis, and, therefore facilitates logistics planning in a dynamic environment where dispatch orders have to be updated each time new information arrives. The logistics problem described here is a hybrid multi-period multi-commodity network flow - vehicle scheduling problem with multiple transportation modes. The objective implies that shortest paths from supply nodes to demand nodes are sought under the restrictions caused by limited supply and limited vehicle capacity distributed across the network over time. To our knowledge, there are few models in the literature related to this hybrid problem. In the mathematical model, vehicles are also treated as commodity flows and the model is readily decomposed into two multi-commodity network flow problems, the first one being linear (for conventional commodities) and the second integer (for vehicle flows). These sub-models are solved repeatedly using Lagrangean Relaxation with the aim of converging to the optimum solution of themonoUthic model. Numerical results on small test instances demonstrate the performance of the proposed algorithm in terms of convergence. ja