Disaster mitigation and humanitarian relief logistics


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2012

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ALPER DÖYEN

Danışman: MUSTAFA NECATİ ARAS

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tezde afet yönetimi kapsamında ortaya çıkan iki ayrı problem ele alınmıştır. Rastsallık doğal afetlerin tabiatında var olduğundan dolayı bu problemler iki kademeli rastsal tamsayılı programlama ile modellenmiştir. İlk olarak bir insani ihtiyaç malzemeleri lojistiği modeli ele almaktayız. Bu model, depremden sonra etkin bir tepki verebilme amacıyla deprem sonrası kararlarını da ele alan bir afet öncesi planlama aracıdır. Modelde, deprem öncesi ve sonrası kurtarma merkezleri yerleri, deprem öncesi kurulacak kurtarma merkezlerinde depolanacak olan yardım malzemeleri miktarları, her bir kademedeki yardım malzemeleri akış miktarları ve karşılanamayan yardım malzemeleri miktarı kararları verilmektedir. Modelin amacı; toplam tesis yerleşimi, envanter tutma, ulaştırma ve malzeme eksikliği maliyetlerini en küçüklemektir. Bina ve yol güçlendirme kararlarının deprem öncesi planlanması, deprem sonrası tepki kararlarını etkilediği için bu güçlendirme kararlarını da içeren bütünleşik bir model daha önermekteyiz. Toplam deprem etkileri azaltma bütçesi bu güçlendirme seçenekleri arasında dağıtılmaktadır. Amaç fonksiyonu; toplam güçlendirme, yardım malzemeleri taşıma ve karşılanamayan talep maliyetlerinin en küçüklenmesi olarak tanımlanmıştır. Her iki modelin belirlenimci eş değerleri, karışık tamsayılı doğrusal programlama modelleri olarak formüle edilmiş ve Lagrange gevşetmesi temelli sezgisel yöntemlerle çözülmüştür. Rastgele oluşturulmuş test örnekleri ile elde edilen sonuçlar göstermiştir ki önerilen çözüm yöntemleri farklı parametre düzenlerinde iyi performans gösterebilmektedir. İlaveten, bütünleşik model üzerinde model davranışını anlayabilmek adına çeşitli analizler yapılmıştır.