جاده

جاده

مدلسازی و حل مساله مکانیابی- تخصیص - مسیریابی باز با تحویل چند بخشی، تحت عدم قطعیت در تقاضا و رضایت مشتری در شرایط بحران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران
چکیده
راه‌حل‌های مؤثر برای مسئله مکان‌یابی، تخصیص و مسیریابی باز برای توزیع امداد در زمان وقوع بحران، برای شرکت‌های لجستیک و برای ادارات دولتی، از اهمیت بسیار زیادی برخودارهستند. بنابراین پاسخگویی سریع به نیازها و ارسال اقلام مورد نیاز به مناطق آسیب دیده به دلیل غیرقطعی بودن شدت بحران و تعداد مناطق آسیب دیده، اولویت بسیار بالایی دارد. این پژوهش به بررسی مدل‌سازی چندهدفه مکانیابی-تخصیص و مسیریابی باز در توزیع امداد با تحویل چند بخشی پس از زلزله در منطقه 1 تهران می‌پردازد. هدف، تعیین بهینه مکان‌های استقرار مراکز امدادی، مسیریابی و تخصیص بهینه ناوگان امدادرسانی با در نظر گرفتن عدم قطعیت در تقاضای امداد، زمان رسیدن به نقاط هدف، و ظرفیت ناوگان امدادی، پنجره زمانی و رضایت مشتری درشرایط بعد از زلزله است. در این مقاله یک مدل چندهدفه با اهداف کمینه‌سازی هزینه‌ها، زمان پاسخگویی وافزایش رضایت مشتری در نظر گرفته شده است. با توجه به NP-Hard بودن مسئله، مدل ریاضی پیشنهادی از روش محدودیت اپسیلون توسط نرم افزار CPLEX10.1 برای نمونه مسائل در اندازه‌های کوچک و متوسط ,اجرا و دو الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی نامغلوب و گرگ خاکستری چند هدفه برای ابعاد بزرگ استفاده شده و عملکرد آن‌ها بر اساس بهبود جواب‌ها با یکدیگر مقایسه گردید. نتایج برتری الگوریتمNSGA-II نسبت به الگوریتم MOGWOمی‌باشد، به این معنا که در اغلب نمونه مسائل، الگوریتم NSGA-II در زمان کوتاهتر جواب‌های بهتری را ارائه می‌دهد. همچنین نتایج نشان می‌دهنددر نظر گرفتن فرض تحویل چندبخشی تقاضای مشتریان منجر به کاهش هزینه‌ی نهایی می‌شود و با افزایش تقاضا تعداد مراکز توزیع تاسیس شده افزایش می یابد.
کلیدواژه‌ها

-بایگان، بهروز.، مهرابیان، احمد.، یوسفی نژاد عطاری، مهدی.، دوستی دیلمی، محمد جعفر.،(1403). مدل سازی مساله مکان یابی- مسیریابی لجستیک امدادی با در نظر گرفتن انواع افراد تحت شرایط عدم قطعیت. فصلنامه مدیریت زنجیره تامین، دوره26، شماره82، 66-55.
-بیگی، سکینه.، و حسین زاده، ااهام.،(1398). یک مدلسازی ریاضی مکانیابی- مسیریابی در شرایط بحرانی با در نظر گرفن امنیت مسیر. آینده پژوهی دفاهی، دوره4، شماره13، 110-89.
-جعفری، عزیزالله. و صادقی سروستانی، آیلین.،(1393). مدلسازی مساله مکانیابی- مسیریابی باز با تحویل چند بخشی و حل آن با استفاده از الگوریتم انجماد تدریجی. پژوهش­های مهندسی صنایع در سیستم­های تولید، دوره1، شماره3، 61-47.
-خورسی دامغانی، ملیحه.، چهارسوقی، سید کمال.، حسین زاده کاشان، علی.، و بزرگی امیری، علی.،(1400). ارائه مدل بهینهسازی استوار پویا برای مساله مسیریابی-زمانبندی در لجستیک بشردوستانه و حل آن با استفاده از الگوریتم فراابتکاری گروه‌بندی (مطالعه موردی: زلزله تهران). فصلنامه مهندسی حمل و نقل، دوره12،شماره4، 853-833.
-عطائی، اسفندیار.، صادقیان، رامین. و حامدی، مریم.،(1399). ارایه یک مدل چندهدفه یکپارچه برای مکانیابی- مسیریابی و موجودی تسهیلات امدادی با در نظر گرفتن چند مد حمل و نقل و تور پوششی. پژوهشنامه حمل و نقل، دوره2، شماره63،66-49.
-گل محمدی، سجاد.، و ماهوتچی، مسعود.، (1396). توسعه یک مدل تصادفی برای ایجاد یک شبکه امدادرسانی پس از بلایای طبیعی (مطالعه موردی: زلزله احتمالی در شهر تهران). نشریه تخصصی مهندسی صنایع، دوره51، شماره11، 433-417.
-Bozorgi-Amiri, A., & Khorsi, M. (2016). A dynamic multi-objective location–routing model for relief logistic planning under uncertainty on demand, travel time, and cost parameters. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 85, 1633–1648.
-Cheng, C., Qi, M., Zhang, Y., and Rousseau, L. (2018). A two-stage robust approach for the reliable logistics network design problem. Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 111, 185–202.
-Chang, K. H., Chiang, Y. C., and Chang, T. Y. (2024). Simultaneous location and vehicle fleet sizing of relief goods distribution centers and vehicle routing for post-disaster logistics. Computers & Operations Research, Vol. 161, Article 106404.
-Diabat, A., Jabbarzadeh, A. and Khosrojerdi, A., (2019). A perishable product supply chain network design problem with reliability and disruption considerations. International Journal of Production Economics, Vol. 212,  125-138.
-Davoodi, S.M.R. and Goli, A., (2019).An integrated disaster relief model based on covering tour using hybrid Benders decomposition and variable neighborhood search: Application in the Iranian context. Computers & Industrial Engineering, Vol. 130, 370-380.
-Dror, M., Laporte, G., Trudeau, P., (1994). Vehicle routing with split deliveries. Discrete Appl. Math, Vol.50, 239–254.
-Davoodi, S.M.R. and Goli, A., (2019).An integrated disaster relief model based on covering tour using hybrid Benders decomposition and variable neighborhood search: Application in the Iranian context. Computers & Industrial Engineering, Vol. 130, 370-380.
-Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S. and Meyarivan, T., (2002). A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGAII. IEEE Transactions of Evolutionary Computation, Vol. 6, No. 2,
182-197.
-Gunawan, A., Widjaja A.T., Vansteenwegen P., and Yu V.F., (2022). Two-phase Matheuristic for the vehicle routing problem with reverse cross-docking. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol.9, 915-945.
-Hansen, P.H., Hegedahl, B., Hjortkjaer, S., Obel, B., (1994). A heuristic solution to the warehouse location–routing problem. Eur. J. Oper. Res, Vol.76, 111–127.
-Hildebrandt, F.D., Thomas, B.W., Ulmer, M.W., (2023). Opportunities for reinforcement learning in stochastic dynamic vehicle routing. Computers & Operations Research, Vol,150, 60-71.
-Habibi, M., Paydar, M.M. and Asadi Gangraj, E., (2018). Designing a bi-objective multi-echelon robust blood supply chain in a disaster. Applied Mathematical Modelling, Vol. 55, 583-599.
 -Hosseini-Motlagh, S.M., Ghatreh-Samani, M.R. and Cheraghi, S., (2020). Robust and stable flexible blood supply chain network design under motivational initiatives. Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 70, Article 100725.
-Imani, A., Karimi, H., & Deiranlou, M. (2024). The bi-objective multi-depot split delivery location routing problems under uncertain conditions. International Journal of Systems Science: Operations & Logistics, Vol. 11, Article 2322512.
-Maghfiroh, M. and Hanaoka, S., (2020).
 Multi-modal relief distribution model for disaster response operations. Progress in Disaster Science, Vol.6, 1-12.
-Mavrotas, G., (2009). Effective implementation of the constraint method in multi-objective mathematical programming problems”, Applied mathematics and computation, Vol. 213, 455465.
-Mirjalili, S., Saremi, S., Mirjalili, S. M., & Coelho, L. D. S. (2016). Multi-objective grey wolf optimizer: a novel algorithm for multi-criterion optimization. Expert Systems with Applications, Vol.47, 106-119.
-Noham R., and Tzur M., (2018). Designing humanitarian supply chains by incorporating actual post-disaster decisions. European Journal of Operational Research, Vol. 265, No. 3,1064-1077.
-Okan, Ö. and Ekici, A., (2018). Managing platelet supply through improved routing of blood collection vehicles. Computers & Operations Research, Vol. 98, 113-126.
-Perl, J., Daskin, M.S., (1985). A warehouse location–routing problem. Transp. Res. B 19B,  381–396.
-Parayoga, R. and Asih, A.M.S., (2022).Multi-objective Multi-Compartment Split Delivery Location Routing Problem with Time Windows. International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM).
doi:10.1109/IEEM55944.2022.9989684  
-Ramezanian, R. and Behboodi, Z., (2017). Blood supply chain network design under uncertainties in supply and demand considering social aspects. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Vol. 104, 69-82.
 -Sun, C., Cheng, C., Wang, C., and Hsiao, P. (2020). Dynamic floating stations model for emergency medical services with a consideration of traffic data. ISPRS International Journal of Geo-Information, Vol,9, No,6, 336-345.
-Eydi, A., and Dehnavi, Z. (2025).Multi-objective location-routing problem with decision-making about buying or renting vehicle. Journal of Industrial and Management Optimization, Vol. 21, 6044–6083.
-Tavana, M., Abtahi, A.R, Di Caprio, D., Hashemi, R. and Yousefi-Zenouz, R., (2018).An integrated location-inventory-routing humanitarian supply chain network with pre- and post-disaster management considerations.
Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 64,21-37.
-Tzeng, G.H., Cheng, H.J., Huang, T.D., (2007). Multi-objective optimal planning for designing relief delivery systems. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, Elsevier, Vol. 43(6), 673-686.
-Wang, Q., and Nie, X. (2022). A stochastic programming model for emergency supply planning considering transportation network mitigation and traffic congestion.
Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 79,11-19.
-Wang, Y., Dong, Z. S., and Hu, S. (2021).A stochastic prepositioning model for distribution of disaster supplies considering lateral transshipment. Socio-Economic Planning Sciences, Vol. 74, 9-30.
-Zhang, L., Yuan, N., Wang, J., Jizhao, L., (2025). Research on location-inventory-routing optimization of emergency logistics based on multiple reliability under uncertainty. Vol. 200,8-26.