文献

J-GLOBAL ID：202202273339260268   整理番号：22A1115555

COVID-19ワクチンサプライチェーンにおけるワクチンアクセス不確実性に関する超平面切断によるデータ駆動ロバスト最適化モデル【JST・京大機械翻訳】

A data-driven robust optimization model by cutting hyperplanes on vaccine access uncertainty in COVID-19 vaccine supply chain

著者 (2件)： Gilani Hani (School of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran) ,  Sahebi Hadi (School of Industrial Engineering, Iran University of Science & Technology, Tehran, Iran)
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： 世界的なCOVID-19パンデミックは,以前より必要なワクチンへのアクセスをした懸念の波動を火花した。発展途上国におけるワクチンアクセシビリティはパンデミック根絶をより困難にしているので,本研究は経済的,環境的および社会的側面をカバーするCOVID-19ワクチンのための持続可能なSCの数学モデルを提示し,国内および国際的にワクチンを提供する。また,不確定パラメータとして,未損傷世界ワクチン分布に対処するために,多面体不確実性集合に基づくロバストデータ駆動モデルを提案した。それは許容的にロバストであり,その古典的対応物より保守的でない。検証のために,このモデルをイランの実事例に実装し,その結果は,不確実パラメータに直面した古典的ライバル(Boxと多面体凸不確実性セット)よりも21%少ないことを示した。結果として,モデルは,Pasteur Institute and Razi Institutesを含む2つの国内ワクチン生産センター,およびTehran,Isfahan,Ahvaz,Kermanshah,およびBandar Abbasの5つの外国ディストリビュータの建設を戦略的に提案した。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： *最適化 ,  波動 ,  ディストリビュータ ,  *不確実性 ,  保全 ,  数学モデル ,  *ワクチン ,  イラン・イスラム共和国 ,  環境 ,  発展途上国 ,  アクセシビリティ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  *サプライチェーン ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ワクチンサプライチェーン ,  COVID-19パンデミック ,  持続可能性 ,  データ駆動最適化 ,  ロバスト最適化 ,  超平面の切断

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (8件)： ワクチン ,  サプライチェーン ,  アクセス ,  不確実性 ,  超平面 ,  データ駆動 ,  ロバスト最適化 ,  モデル