Optimization of the sustainability of contingency logistics networks: Application of a hybrid heuristic & a multi-objective optimization approaches

Abstract

Beklenmedik durumlar, belirli bir halkın güvenlik ve zenginliğine büyük bir tehdit oluşturan beklenmedik kriz veya olaylardır. Bu çalışma, Thomas (2004)'ın gerçekleştirdiği ve beklenmedik durumlar lojistiğinin başarısızlığından kurtulma veya istenmeyen durumları önleme için görev başarısı mantığına dayalı öncü çalışmayı geliştiren Miman (2008)'in sağladığı beklenmedik durumlar lojistiği sürdürülebilirliği modelleri üzerine kurulmuş çalışmayı geliştiren bir araştırma çabasının ürünüdür. Miman (2008) seçici bakım kavramını kullanarak bir beklenmedik durumlar lojistik ağı için sürdürülebilirlik modeli önermektedir. Bu problem, formüle edildikten sonra, konveks olmayan, doğrusal olmayan, ayrılamayan, çok boyutlu, ayrık, bir knapsack problemidir. Bu tür problemler çözüm süresi açısından polinomsal olmayan (NP-zor) bilinmektedir. Bundan dolayı esnek ve verimli çözüm yaklaşımlarında sezgisel çözümlerin araştırılmasına ihtiyaç vardır. Miman (2008) bir memetik algoritma (GAFTS) geliştirmiş ve beklenmedik durumlar lojistik ağını sürdürmede en iyi bakım faaliyetlerin kümesini belirlemek için bu algoritmayı önermiştir. Bundan başka, ağın yöneticisinin çok çeşitli kriterler için tercihlerini (güvenilirlik, maliyet, zaman, kaynak kullanım verimliliği… vb.) açıkça değerlendirmek üzere, birçokamaçlı eniyileme tekniği olan fiziksel programlamayı kullanmıştır. Bu araştırma çabası Miman (2008) tarafından geliştirilen sürdürülebilirlik modeli için sezgisel yöntemlerin araştırılması ve keşfedilmesini devam ettirmekte olup benzetilmiş tavlama (SA)'yı genetik algoritma (GA) içinde kullanarak bir hibrit sezgisel yöntem (EDGASA) geliştirmektedir. EDGASA'nın GA ve SA ile karşılaştırmaları; onun artan çözüm süresi karşılığıyla; bulunan ortalama, en iyi ve en kötü güvenirliliklerde diğerlerinden daha iyi performansa sahip olduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın başka bir katkısı, bir çözümün başarılabilecek ideal noktaya uzaklığını en aza indirmeyi amaçlayan ütopya uzaklık mantığına dayalı geliştirilen birçok amaçlı modelleme yaklaşımıdır. Bu çalışma beklenmedik durumlar lojistik ağının çözümünde ve modellenmesinde bazı boşlukları doldurmakta ve önerilen çok amaçlı modelleme yaklaşımının yanında geliştirilen hibrit sezgisel algoritmanın diğer problemlere uygulanabileceğini vurgulayarak potansiyel araştırmalara ışık tutmaktadır.

Contingencies are unexpected crises or events that cause a major threat to the safety, security and well-being of a certain population. This research effort builds upon the work on contingency logistics reliability models by Miman (2008) who extended the preliminary work conducted by Thomas (2004) that provides the modeling approach which takes a mission success orientation and focuses on the ability to recover from or prevent a contingency logistics failure. Miman (2008) proposes the sustainability model of a contingency logistics network using the concept of selective maintenance. This problem, once formulated, is a non-convex, non-linear, non-separable, multi-dimensional, discrete knapsack problem. These problems are known to be NP hard. Therefore, one needs to explore heuristic solutions in search of robust and effective solution approaches. He developed a memetic algorithm, GAFTS, and proposed this for identifying the best set of maintenance actions to sustain the contingency logistics network. Besides, he used Physical Programming, a multi criteria optimization procedure, to exploit a network manager's preference toward the numerous criteria (reliability, cost, time, resource utilization etc...) judiciously.This research effort continues the exploration of heuristic techniques for the sustainability model developed by Miman (2008) and develops a hybrid heuristics technique, EDGASA, incooperating simulating annealing (SA) procedure with genetic algorithm (GA). Comparisons of EDGASA with GA and SA reveal that it outperforms in terms of average reliability, best reliability and worst reliability found at an expense of increased solution time. One of the contributions of this study is a multi-objective modeling approach developed based on utopia distance that aims at minimizing the weighted distance between a solution to the ideal point that could be achieved. The study fills some of the voids in the contingency logistics networks' solution and modeling and highlights potential studies by applying the hybrid heuristic developed as well as multi-objective modeling approach proposed to other problems.