This study focuses on collaborative UAV/UGV routing problem in emergency logistics aiming to optimize the coordinated delivery efforts of both vehicles during disaster situations. By using a mixed integer model the study identifies the best delivery points and assigns specific drones to transport medical supplies to designated emergency assembly points. The research methodically assesses how UAV speed, UGV stops and cluster numbers affect delivery time. The results show that increasing UAV speeds and reducing stops and clusters generally lead to deliveries but achieving the time requires a careful balance due to their complex interactions. The study suggests that strategic coordination between UAVs and UGVs can significantly improve the efficiency of emergency logistics systems potentially reducing response times in disaster relief and medical supply deliveries. In conclusion the model highlights the potential for enhancements, in emergency response capabilities that could help save lives and lessen disaster impacts. Future studies should consider adapting the model for conditions and unpredictable scenarios to ensure resilience against demands.
Bu çalışma, afet durumlarında her iki aracın koordineli teslimat çabalarını optimize etmeyi amaçlayan acil durum lojistiğinde işbirlikçi İHA / UGV rotalama problemine odaklanmaktadır. Çalışma, karma tamsayılı bir model kullanarak en iyi teslimat noktalarını belirlemekte ve belirlenen acil durum toplanma noktalarına tıbbi malzeme taşımak için belirli İHA'ları görevlendirmektedir. Araştırma, İHA hızı, UGV durakları ve küme sayılarının teslimat süresini nasıl etkilediğini metodik olarak değerlendirmektedir. Sonuçlar, İHA hızlarının artırılmasının, durakların ve kümelerin azaltılmasının genel olarak teslimatlara yol açtığını, ancak karmaşık etkileşimleri nedeniyle zamana ulaşmanın dikkatli bir denge gerektirdiğini göstermektedir. Çalışma, İHA'lar ve UGV'ler arasındaki stratejik koordinasyonun acil durum lojistik sistemlerinin verimliliğini önemli ölçüde artırabileceğini ve afet yardımı ve tıbbi malzeme teslimatlarında müdahale sürelerini azaltabileceğini öne sürmektedir. Sonuç olarak model, acil durum müdahale kabiliyetlerinde hayat kurtarmaya ve afet etkilerini azaltmaya yardımcı olabilecek iyileştirme potansiyelini vurgulamaktadır. Gelecekteki çalışmalar, taleplere karşı esneklik sağlamak için modeli koşullara ve öngörülemeyen senaryolara uyarlamayı düşünmelidir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Operations Research |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2024 |
Submission Date | April 27, 2024 |
Acceptance Date | June 2, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Issue: 9 |