صبوحی, فاطمه, بزرگی امیری, علی, حیدری, مهدی. (1396). مدلسازی همزمان مسئلۀ مکانیابی، مسیریابی و زمانبندی برای تخلیۀ افراد با درنظرگرفتن پنجرۀ زمانی و انبار چندگانه. نشریه مهندسی صنایع, 51(2), 195-206. doi: 10.22059/jieng.2017.62212
فاطمه صبوحی; علی بزرگی امیری; مهدی حیدری. "مدلسازی همزمان مسئلۀ مکانیابی، مسیریابی و زمانبندی برای تخلیۀ افراد با درنظرگرفتن پنجرۀ زمانی و انبار چندگانه". نشریه مهندسی صنایع, 51, 2, 1396, 195-206. doi: 10.22059/jieng.2017.62212
صبوحی, فاطمه, بزرگی امیری, علی, حیدری, مهدی. (1396). 'مدلسازی همزمان مسئلۀ مکانیابی، مسیریابی و زمانبندی برای تخلیۀ افراد با درنظرگرفتن پنجرۀ زمانی و انبار چندگانه', نشریه مهندسی صنایع, 51(2), pp. 195-206. doi: 10.22059/jieng.2017.62212
صبوحی, فاطمه, بزرگی امیری, علی, حیدری, مهدی. مدلسازی همزمان مسئلۀ مکانیابی، مسیریابی و زمانبندی برای تخلیۀ افراد با درنظرگرفتن پنجرۀ زمانی و انبار چندگانه. نشریه مهندسی صنایع, 1396; 51(2): 195-206. doi: 10.22059/jieng.2017.62212
مدلسازی همزمان مسئلۀ مکانیابی، مسیریابی و زمانبندی برای تخلیۀ افراد با درنظرگرفتن پنجرۀ زمانی و انبار چندگانه
1کارشناسی ارشد دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران
2استادیار دانشکدة مهندسی صنایع، پردیس دانشکدههای فنی، دانشگاه تهران
3دانشیار دانشکدة مهندسی صنایع، دانشگاه علم و صنعت ایران
چکیده
پس از وقوع بلایای طبیعی و حوادث غیرمترقبه، یکی از مهمترین عملیات امدادی، تخلیۀ افراد سالم از مناطق حادثهدیده به مکانهای امن است. در این پژوهش، شبکهای دوسطحی متشکل از انبارهای وسایل، مناطق حادثهدیده و پناهگاهها درنظر گرفته شده و با ارائۀ یک مدل جدید، به مکانیابی پناهگاهها و مسیریابی و زمانبندی حرکت وسایل امدادی پرداخته شده است. در فرایند تخلیۀ افراد سالم، امکان برآورد تقاضا در هر منطقۀ حادثهدیده با چندین وسیله، انبارهای چندگانه و محدودیت پنجرههای زمانی درنظر گرفته میشود. برای حل مدل پیشنهادی و نشاندادن کارایی آن، یک مثال عددی با روش دقیق حل شد و تحلیل حساسیتهای مختلف بر پارامترهای تأثیرگذار مسئله انجام گرفت. نتایج نشان میدهد تعداد مکانها برای اسکان بازماندگان و ظرفیت وسایل امدادی، بر کل زمان رسیدن وسایل به مناطق آسیبدیده و پناهگاهها تأثیرگذار است.
1- Ngueveu, S.U., Prins, C. and Calvo, R. W. (2010). “An effective memetic algorithm for the cumulative capacitated vehicle routing problem”, Computers & Operations Research., Vol. 37, No. 11, PP. 1877–1885.
2- Ribeiro, G. M. and Laporte, G. (2012). “An adaptive large neighborhood search heuristic for the cumulative capacitated vehicle routing problem.” Computers and Operations Research., Vol. 39, No. 3, PP. 728–735.
3- Ke, L. and Feng, Z. (2013). “A two-phase metaheuristic for the cumulative capacitated vehicle routing problem”, Computers and Operations Research., Vol. 40, No. 2, PP. 633–638.
4- Ozsoydan, F. B. and Sipahioglu, A. (2013). “Heuristic solution approaches for the cumulative capacitated vehicle routing problem”, Optimization., Vol. 62, No. 10, PP. 1321–1340.
5- Özdamar, L., Aksu, D.T. and Ergüneş, B. (2014). “Coordinating debris cleanup operations in post disaster road networks”, Socio-Economic Planning Sciences., Vol. 48, No. 4, PP. 249–262.
6- Wohlgemuth, S., Oloruntoba, R. and Clausen, U. (2012). “Dynamic vehicle routing with anticipation in disaster relief”, Socio-Economic Planning Sciences., Vol. 46, No. 4, PP. 261–271.
7- Lee, K., Lei, L., Pinedo, M. and Wang, S. (2013a). “Operations scheduling with multiple resources and transportation considerations”, International Journal of Production Research., Vol. 51, No. 23-24, PP. 7071-7090.
8- Lee, K., Lei, L. and Dong, H. (2013b). “A Solvable Case of Emergency Supply Chain Scheduling Problem with Multi-stage Lead Times”, Journal of Supply Chain and Operations Management., Vol. 11, No. 2, PP. 30–45.
9- Gan, X., Wang, Y., Kuang, J., Yu, Y. and Niu, B. (2014). “Emergency Vehicle Scheduling Problem with Time Utility in Disasters”, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2015, PP. 1-7.
10- Pramudita, A., Taniguchi, E. and Qureshi, A.G. (2014). “Location and Routing Problems of Debris Collection Operation after Disasters with Realistic Case Study”, Procedia-Social and Behavioral Sciences., Vol. 125, PP. 445–458.
11- Wex, F., Schryen, G., Feuerriegel, S. and Neumann, D. (2014). “Emergency response in natural disaster management: Allocation and scheduling of rescue units.” European Journal of Operational Research., Vol. 235, No. 3, PP. 697–708.
12- Bish, D. R. (2011). “Planning for a bus-based evacuation”, OR Spectrum., Vol. 33, No. 3, PP. 629–654.
13- Abdelgawad, H. and Abdulhai, B. (2011). “Large-scale evacuation using subway and bus transit: approach and application in city of Toronto”, Journal of Transportation Engineering, Vol. 138, No. 10, PP. 1215–1232.
14- Hamedi, M., Haghani, A. and Yang, S. (2012). “Reliable transportation of humanitarian supplies in disaster response: model and heuristic”, Procedia-Social and Behavioral Sciences., Vol. 54, PP. 1205–1219.
15- Rath, S. and Gutjahr, W. J. (2014). “A math-heuristic for the warehouse location–routing problem in disaster relief”, Computers and Operations Research., Vol. 42, PP. 25–39.
16- Gan, X., Wang, Y., Yu, Y. and Niu, B. (2013). “An emergency vehicle scheduling problem with time utility based on particle swarm optimization”, In Proceedings of the 9th international conference on Intelligent Computing Theories and Technology, PP. 614–623.
17- Wex, F., Schryen, G. and Neumann, D. (2012). “Operational emergency response under informational uncertainty: a fuzzy optimization model for scheduling and allocating rescue units”, In Proceedings of the 9th International ISCRAM Conference, PP. 1-10.
18- Talarico, L., Meisel, F. and Sorensen, K. (2015) “Ambulance routing for disaster response with patient groups”, Computers and Operations Research, Vol. 56, PP. 120–133.
19- Caunhye, A. M., Zhang, Y., Li, M. and Nie, X. (2016). “A location-routing model for prepositioning and distributing emergency supplies”, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol. 90, PP. 161–176.