Contingencies are
unexpected events or crises that cause a major threat for security and safety
of a particular population. Since they are unexpected events, the demand to
perform contingency operations as well as the supply that can be provided for
this can be modelled through probability distributions. Furthermore, before
contingencies occur one may want to hold stocks beforehand. Based on
interference theory between demand, supply and stocks, one can obtain a
reliability of that site, i.e. probability that the site can perform the
operations assigned based on the availability of resources for these
operations. This study develops a software design as a java application,
COLONOR, which optimizes the stock allocations, i.e. maximizes the reliability
of contingency logistics networks with a given budget and total stocks to
allocate. It assumes exponential demands and supplies, and the network
structure is such that the sites are arranged either in series or parallel. The
software can employ either genetic algorithm or total enumeration techniques to
solve the resulting non-linear, non-separable and non-convex mathematical model
and enables the users to specify the problem’s parameters such as demand and
supply rates, number of sites and network structure as well as the solution
approach.
Contingency Logistics Networks Stock Allocation Genetic Algorithm Contingency Logistics Networks Optimizer
Beklenmedik durumlar belirli bir nüfusun emniyeti ve
güvenliği için tehdit oluşturan öngörülmemiş olaylar veya krizlerdir. Bunlar
öngörülemediği için beklenmedik durumlar için gerçekleştirilecek operasyonlar
için ihtiyaç ve o anda bunlar için sağlanabilecek tedarik olasılık dağılımları
ile modellenebilir. Bununla birlikte beklenmedik durum oluşmadan, önceden
stoklar tutulmak istenebilir. İhtiyaç, talep ve stok arasındaki etkileşim
teorisine göre beklenmedik durumlarda görevli üssün güvenilirliği, yani bu
anlarda gerçekleştirilmesi gereken operasyonların gerekli malzemenin
mevcudiyetine göre gerçekleştirilebilme olasılığı, hesaplanabilir. Bu çalışma
verilen bütçe ve dağıtılacak stok sayısı ile stokların dağıtımını beklenmedik
durumlar lojistik ağlarının güvenirliğini ençoklayacak şekilde en iyileyen bir
yazılımı java uygulaması olarak, COLONOR, geliştirmektedir. Uygulama üssel ihtiyaç ve tedarik
varsaymakta olup, görev üslerinin seri veya paralel şekilde konumlandırıldığını
kabul etmektedir. Yazılım neticelenen doğrusal olmayan, ayrılmayan, konveks
olmayan matematiksel modeli çözmek için genetik algoritma veya toplam deneme
tekniklerini kullanmaktadır ve kullanıcıların talep ve tedarik oranları,
operasyonel üs sayısı, ağ yapısı (seri/paralel) ve çözüm tekniği (genetik
algoritma/toplam deneme) gibi problem parametrelerini belirtmesine olanak
sağlamaktadır.
Beklenmedik Durumlar Lojistik Ağları Stok Dağıtımı Genetik Algoritma Beklenmedik Durumlar Lojistik Ağlar Eniyileyicisi
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Finans |
Bölüm | ARAŞTIRMA MAKALELERİ |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 28 Kasım 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 11 Sayı: 21 |
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.