Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.1
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pp.26-36
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2021
The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation's characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles' route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.
The scale and cost of disasters are increasing globally, emphasizing the importance of logistics activities in disaster response. A disaster response logistics system must place logistics hub centers in regions relatively safe from disasters and ensure the stable supply of relief goods and emergency medicines to the affected areas. Therefore, this study focuses on locating drone delivery centers that minimize disaster vulnerability when designing a disaster response delivery network. To facilitate the transport of relief supplies via drones, the maximum delivery range of drones is considered and we employed a natural disaster vulnerability index to develop optimization models for selecting drone delivery center locations that minimize disaster vulnerability. The analysis indicates that while the optimization models to minimize disaster vulnerability increase the number of hub investments, these approaches mitigate disaster vulnerability and allows the safe and effective operation of a disaster response logistics system utilizing drone deliveries.
With a steep increase of the global disaster relief efforts around the world, the relief supply chain and humanitarian logistics play an important role to address this issue. A broad overview of operations research ranges from a principle or conceptual framework to analytical methodology and case study applied in this field. In this paper, we provide an overview of this challenging research area with emphasis on the corresponding optimization problems. The scope of this study begins with classification by the stage of the disaster lifecycle system. The characteristics of each optimization problem for the disaster supply chain are considered in detail as well as the logistics features. We found that the papers related to disaster relief can be grouped in three aspects in terms of logistics attributes: facility location, distribution model, and inventory model. Furthermore, the literature also analyzes objectives and solution algorithms proposed in each optimization model in order to discover insights, research gaps and findings. Finally, we offer future research directions based on our findings from the investigation of literature review.
This paper is aimed to present a fuzzy decision-making approach to deal with disaster recovery priority decision problem in information system. We derive an evaluation approach based on TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution), to help disaster recovery priority decision of total information system for port logistics in a fuzzy environment where the vagueness and subjectivity are handled with linguistic terms parameterized by trapezoidal fuzzy numbers. This study applies the fuzzy multi-criteria decision-making method to determine the importance weight of evaluation criteria and to synthesize the ratings of candidate disaster recovery system. Aggregated the evaluators' attitude toward preference, then TOPSIS is employed to obtain a crisp overall performance value for each alternative to make a final decision. This approach is demonstrated with a real case study involving 4 evaluation criteria(system dependence, RTO, loss, alternative business support), 7 information systems for port logistics assessed by 5 evaluators from Maritime Affairs and Port Office.
Stock pre-positioning is one of the most important decisions for preparing the stage of emergency logistics planning. In this paper, a mixed integer model for stock pre-positioning is derived to support an emergency disaster relief response against the event of earthquake. A maximum response time limit, budget availability, multiple item types, and capacity restrictions are considered. In the model, the decision of the distribution centers to cover a disaster area and the amount of supplies to be stocked in each distribution center are simultaneously determined to maximize the total expected relief demand of the disaster areas covered by the existing distribution centers. The proposed model is applied to a real case with 33 disaster areas and 16 distribution centers in Indonesia. Several sensitivity analyses are conducted to estimate the fluctuation on the emergency stock pre-positioning planning by changing the maximum response time and budgets.
Recently, the magnitude and frequency of the natural disaster have been increased, the damage has become severer. The importance of disaster response system to relieve the damage has arised continuously. This study has tried to develop the algorithm to solve the facility location and size problem in emergency logistics. A facility in the emergency logistics has various roles in victim care, casualty treatment, relief resource management and relief vehicle assistance. Moreover, the location of facility in emergency logistics has to consider the safety and reliability. To gather these information, information management system with IoT sensors are suggested. The location problem in this study also covers various features to response various demands in disaster. To solve this problem, this study suggested MIP based algorithm. Scenario based simulation experiments are conducted to verify the performance suggested algorithm.
As the distribution of vehicles and logistics increases due to the development of human civilization and the increase in population, various roads play an important role in domestic traffic and transportation. However, the recent emergence of large cities and new cities is causing traffic problems, and the increase in roads is inevitable for the smooth distribution of vehicles and logistics. In Korea, mountainous regions occupy 70% of the country, so tunnels are used to open roads. Without this, it is difficult to open the road. Currently, there are 3,720tunnels (as of December 31, 2023) installed on high-speed national highways, general national highways, and local roads nationwide, with a length of 2.499 and increasing every year. Accordingly, fire accidents in tunnels will also increase, and due to the nature of tunnel fire accidents, there is a high probability that they will escalate into large-scale disasters, resulting in casualties and property damage, as well as significant social losses due to the disruption of logistics transportation, etc. As the possibility of potential hazards is increasing, the purpose of this study is to build a safe and efficient tunnel system by optimizing maintenance and management for fire and disaster accidents in tunnels.
In 2000s, incidence of natural disaster is increasing continuously. Therefore, the necessity of research on the effective disaster response is emphasized. Korea is not safe from natural disaster. Natural disasters like torrential downpours, typhoons have occurred more frequently than before. In addition disasters like droughts and MERS has also occurred. Therefore, needs for effective systems and algorithms to respond disaster are increased. This study covers the vehicle routing problem for effective logistics in disaster situations caused by natural disasters. The emergency vehicle route problem has different property from the general vehicle route problem. It has the property of the importance of deadline, the uncertain and dynamic demand information, and the uncertainty in information transfer. In this study, a solution that focused on the importance of deadline. In this study, the heuristic solution using the genetic algorithm are suggested. Finally the simulation experiment which reflects the actual environment are conducted to verify the performance of the solution.
Shortages and delays in a humanitarian logistics system can contribute to the pain and suffering of survivors or other affected people. Humanitarian logistics budgets should be sufficient to prevent such shortages or delays. Unlike commercial supply chain systems, the budgets for relief supply chain systems should be able to satisfy demand. This study describes a comprehensive model in an effort to satisfy the total relief demand by minimizing logistics operations costs. We herein propose a strategic model which determines the locations of distribution centers and the total inventory to be stocked for each distribution center where a flood or other catastrophe may occur. The proposed model is formulated and solved as a mixed-integer programming problem that integrates facility location and inventory decisions by considering capacity constraints and time restrictions in order to minimize the total cost of relief operations. The proposed model is then applied to a real flood case involving 47 disaster areas and 13 distribution centers in Thailand. Finally, we discuss the sensitivity analysis of the model and the managerial implications of this research.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.3
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pp.89-97
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2021
The objective of this study is to propose an operation management strategy for the connectivity which are the designated and managed in sector of the transportation and logistics on the national critical infrastructures. The industrial structure is becoming advanced. The national critical infrastructure managed by the shows forms of the cooperative connection and collaborative R&D. Also, in-depth and specific analysis for the disaster safety budget are implemented to consideration for the R&D life cycle. The government responsibility are expanded comprehensively. Needs are exchanging life styles by the economic and safety demands. At this trends, this study encourage facility maintenance and scientific management to the public service. Throughout the result of this study, national critical infrastructure are implementing for protection plan of the sustainable maintenance and management. And, we have to prepare and implement for the consideration of the characteristics through comprehensive guidelines. This study contributes to the disaster and safety management by proposed an operation strategy of the cooperative connection in the sector of transportation and logistic sector on the national critical infrastructure.
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