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J-GLOBAL ID：202202214087351228   整理番号：22A1057086

混合輸送下の最後のマイルレリーフネットワークに対する分布ロバスト最適化モデル【JST・京大機械翻訳】

A distributionally robust optimisation model for last mile relief network under mixed transport

著者 (5件)： Zhang Peiyu (College of Mathematics and Information Science, Hebei University, Baoding, People’s Republic of China) ,  Liu Yankui (College of Mathematics and Information Science, Hebei University, Baoding, People’s Republic of China) ,  Yang Guoqing (School of Management, Hebei University, Baoding, People’s Republic of China) ,  Yang Guoqing (Department of Mechanical, Automotive & Materials Engineering, University of Windsor, Windsor, Canada) ,  Zhang Guoqing (Department of Mechanical, Automotive & Materials Engineering, University of Windsor, Windsor, Canada)
資料名： International Journal of Production Research  (International Journal of Production Research)
巻： 60  号： 4  ページ： 1316-1340  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0521A  ISSN： 0020-7543  CODEN： IJPRB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最後のマイルレリーフネットワークはレリーフチェーンの最終段階であるが,災害後のレリーフ供給のタイムリーな配信を確保するための最も重要な段階である。災害の突然性のために,レリーフ供給の不足と犠牲者の高需要のバランスは深刻な問題である。マンパワーと資源制限に直面した問題において,分布と需要ノードの間のレリーフ供給輸送の混合輸送方法を紹介した。需要,輸送時間,貨物および安全係数が部分分布情報を有する不確実な変数であると仮定する,輸送時間と輸送安全性のバランスをとるための2目的分布ロバスト最適化モデルを確立した。また,あいまいな集合の下で精密化ロバスト対応物を推論し,機会制約の安全な扱いやすい近似を証明した。最後に,Tonghai郡地震の事例研究を行い,提案した分布的にロバストなモデルの効率性を説明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  需要 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  労働力 ,  チェーン ,  地震 ,  近似法 ,  貨物 ,  *モデル ,  事例研究 ,  *ロバスト性 ,  安全係数
準シソーラス用語： 輸送時間 ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 最後のマイルリリーフネットワーク ,  混合輸送 ,  マンパワーと資源制限 ,  分布的にロバストな最適化 ,  安全近似

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 輸送 ,  分布 ,  ロバスト最適化 ,  モデル