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J-GLOBAL ID：202202226550908166   整理番号：22A1115544

多期間COVID-19ワクチン接種計画問題のための2目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Bi-objective optimization for a multi-period COVID-19 vaccination planning problem

著者 (5件)： Tang Lianhua (Logistics Engineering College, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China) ,  Li Yantong (School of Maritime Economics and Management, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China) ,  Bai Danyu (School of Maritime Economics and Management, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China) ,  Liu Tao (School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu, Sichuan 611756, China) ,  Coelho Leandro C. (CIRRELT, Universite Laval, Canada research chair in integrated logistics, Canada)
資料名： OMEGA  (OMEGA)
巻： 110  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0485B  ISSN： 0305-0483  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,ワクチン接種レシピエント(サービスレベル)の全旅行距離と運用コストを同時に最適化する新しい多期間ワクチン接種計画問題を検討した。最適計画は,各期間,各サイトで打ち上げられる多くのワクチン接種ステーション,各サイトで異なる場所からオープンサイトへのレシピエントをいかに割り当てるか,および各サイトの補充量を決定する。この新問題を2目的混合整数線形プログラム(MILP)として定式化した。最初に,多くの単一目的MILPを解くことに依存し,従って実用サイズのインスタンスに対する効率を失う,加重和とε制約法を提案した。この目的のために,改良割当戦略と新しい動的計画法を設計し,良好な実行可能な解を得るように,さらに調整した遺伝的アルゴリズムを開発した。事例研究の結果は,著者らの方法が,運用コストと全旅行距離を,それぞれ9.3%と36.6%まで低減することを示した。経営上の意味は,ワクチン接種サイトのサービス容量の拡大がワクチン接種プログラムの性能の改善を助けることができることを示唆する。発見的方法の性能向上は,新しく提案した割り当て戦略と動的計画法によるものである。著者らの知見は,パンデミック中のワクチン接種プログラムが,形式的方法,サービスレベルを劇的に改善し,運用コストを減少させることから有意に利益を得ることができることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 効率 ,  *最適化 ,  動的計画法 ,  旅行 ,  操業費 ,  発見的方法 ,  線形性 ,  *予防接種 ,  事例研究 ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  混合整数線形計画法 ,  サービスレベル ,  *ワクチンプログラム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  予防接種計画 ,  多期間位置配分 ,  多目的最適化 ,  混合整数線形計画法

分類 (5件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  物的流通  (KA08000O) ,  ゲーム理論  (KA03060T) ,  計算機システム運用管理  (JD02020C)

タイトルに関連する用語 (3件)： ワクチン接種計画 ,  問題 ,  最適化