Yıl: 2019 Cilt: 34 Sayı: 4 Sayfa Aralığı: 2079 - 2096 Metin Dili: Türkçe DOI: 10.17341/gazimmfd.423091 İndeks Tarihi: 06-01-2021

Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi

Öz:
Bu çalışmada, olası bir deprem sonrası kısa vadede gerçekleştirilen, yardım malzemesi dağıtımoperasyonlarında merkezi ve yerel kaynakların eş-zamanlı kullanımının analiz edilmesi amacıyla birsimülasyon modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen simülasyon modelinin senaryolarını üretmek amacıylaAmerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu’nun veri tabanında yer alan önemli depremlereilişkin bilgiler dikkate alınmıştır. Depremin büyüklüğü, derinliği ve afetzedelerin deprem merkez üssüneolan uzaklıklarına bağlı olarak bir yapay sinir ağı aracılığıyla deprem şiddeti tahmin edilmiştir. Söz konusudeprem şiddeti ile ilişkili olarak etkilenen nüfus oranı ile afet seviyesi belirlenmektedir. Bu iki parametreyeek olarak, önceden konumlandırılan Geçici-Afet-Müdahale tesisi sayıları da bir diğer senaryo parametresiolarak dikkate alınmıştır. Simülasyon modeli ise kendi içerisinde global ve lokal olmak üzere iki altbileşenden oluşmakta ve global bileşende merkezi kaynakların afet bölgesine gelişleri modellenirken, lokalbileşende ise afet bölgesinde yürütülen yardım malzemesi dağıtım operasyonları ele alınmaktadır.Simülasyon modeli kullanılarak, merkezi kuruluşların yardım malzemesi dağıtım faaliyetleri ile eş-zamanlıolarak, bu kuruluşlar afet bölgesine ulaşıncaya kadar geçen süreçte Geçici-Afet-Müdahale tesislerindekienvanter seviyelerinin kontrolü gerçekleştirilmektedir. Önerilen simülasyon modeli oluşturulan senaryolaraltında çalıştırılmış ve elde edilen sonuçlar çeşitli performans değişkenleri açısından analiz edilmiştir.
Anahtar Kelime:

Analysis of relief supplies distribution operations via simulation

Öz:
In this study, we develop a simulation model to analyze the simultaneous usage of both local and global resources in relief supplies distribution operations. In order to generate the scenarios of the simulation model, we use the significant earthquakes archive of the United States Geological Survey. We estimate earthquake intensity using the magnitude, depth and distance to the epicenter of an earthquake via an artificial neural network. In relation to estimated earthquake intensity, we determine the affected population rate and the disaster level. In addition to these two parameters, the number of pre-positioned Temporary-DisasterResponse facilities is presented as another scenario parameter. Our simulation model includes two main components as global and local, where we model the arrivals of the resources of central humanitarian organizations and local relief supplies distribution operations in the global and local components, respectively. Using the simulation model, inventory levels of Temporary-Disaster-Response facilities are controlled simultaneously with the relief supplies distribution operations of central humanitarian organizations. Proposed simulation model is run with the scenarios generated and the results are analyzed in terms of some performance measures.
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • 1. Altay, N., Green, W.G., OR/MS research in disaster operations management, European Journal of Operational Research, 175, 475-493, 2006.
  • 2. Natarajarathinam, M., Capar, I., Narayanan, A., Managing supply chains in times of crisis: a review of literature and insights, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 39 (7), 535-573, 2009.
  • 3. Galindo, G., Batta, R., Review of recent developments in OR/MS research in disaster operations management, European Journal of Operational Research, 230, 201- 211, 2013.
  • 4. Sheu, J. B., Challenges of emergency logistics management, Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 43 (6), 655-659, 2007.
  • 5. Caunhye, A. M., Nie, X., Pokharel, S., Optimization models in emergency logistics: A literature review, Socio-economic planning sciences, 46 (1), 4-13, 2012.
  • 6. Xu, X., Qi, Y. , Hua, Z. Forecasting demand of commodities after natural disasters, Expert Systems with Applications, 37 (6), 4313-4317, 2010.
  • 7. Holguin-Veras, J., Taniguchi, E., Jaller, M., Aros-Vera, F., Ferreira, F., Thompson, R. G., The Tohoku disasters: Chief lessons concerning the post disaster humanitarian logistics response and policy implications, Transportation research part A: policy and practice, 69, 86-104, 2014.
  • 8. Fikar, C., Gronalt, M., Hirsch, P., A decision support system for coordinated disaster relief distribution, Expert Systems with Applications, 57, 104- 116, 2016.
  • 9. Cavdur, F., Kose-Kucuk, M., Sebatli, A., Allocation of temporary disaster response facilities under demand uncertainty: An earthquake case study, International Journal of Disaster Risk Reduction, 19, 159-166, 2016.
  • 10. Jain, S., McLean, C., Simulation for emergency response: a framework for modeling and simulation for emergency response, 35th Winter Simulation Conference, New Orleans-LA-ABD, 1068-1076, 07-10 Aralık, 2003.
  • 11. Bankes, S., Exploratory modeling for policy analysis, Operations Research 41 (3), 435–449, 1993.
  • 12. Özdamar, L., Ertem, M. A., Models, solutions and enabling technologies in humanitarian logistics, European Journal of Operational Research, 244 (1), 55- 65, 2015.
  • 13. Steward, D., Wan, T. T., The role of simulation and modeling in disaster management, Journal of medical systems, 31 (2), 125-130, 2007.
  • 14. Wagner, N., Agrawal, V., An agent-based simulation system for concert venue crowd evacuation modeling in the presence of a fire disaster, Expert Systems with Applications, 41 (6), 2807-2815, 2014.
  • 15. Ha, V., Lykotrafitis, G., Agent-based modeling of a multi-room multi-floor building emergency evacuation, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 391 (8), 2740-2751, 2012.
  • 16. Pidd, M., De Silva, F. N., Eglese, R. W., A simulation model for emergency evacuation, European Journal of operational research, 90 (3), 413-419, 1996.
  • 17. De Silva, F. N., Eglese, R. W., Integrating simulation modelling and GIS: spatial decision support systems for evacuation planning, Journal of the Operational Research Society, 423-430, 2000.
  • 18. Southworth, F., Regional evacuation modeling: a stateof-the-art review, 1991.
  • 19. Chen, X., Meaker, J. W., Zhan, F. B., Agent-based modeling and analysis of hurricane evacuation procedures for the Florida Keys, Natural Hazards, 38 (3), 321, 2006.
  • 20. Chen, X., Zhan, F. B., Agent-based modelling and simulation of urban evacuation: relative effectiveness of simultaneous and staged evacuation strategies, Journal of the Operational Research Society, 59 (1), 25-33, 2008.
  • 21. Kimms, A., Maassen, K. C., Optimization and simulation of traffic flows in the case of evacuating urban areas, OR spectrum, 33 (3), 571-593, 2011.
  • 22. Zou, N., Yeh, S. T., Chang, G. L., Marquess, A., Zezeski, M. Simulation-based emergency evacuation system for Ocean City, Maryland, during hurricanes, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (1922), 138-148, 2005.
  • 23. Albores, P., Shaw, D., Responding to terrorist attacks and natural disasters: a case study using simulation, 37th Winter Simulation Conference, Orlando-Florida-ABD, 886-894, 4-7 Aralık, 2005.
  • 24. Albores, P., Shaw, D., Government preparedness: Using simulation to prepare for a terrorist attack, Computers & Operations Research, 35 (6), 1924-1943, 2008.
  • 25. Christie, P. Maria Joseph, and Reuven R. Levary., The use of simulation in planning the transportation of patients to hospitals following a disaster, Journal of medical systems, 22 (5), 289-300, 1998.
  • 26. Chiu, Y. C., Mirchandani, P. B., Online behavior-robust feedback information routing strategy for mass evacuation, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 9 (2), 264-274, 2008.
  • 27. Sheffi, Y., Mahmassani, H., Powell, W. B., A transportation network evacuation model, Transportation research part A: general, 16 (3), 209-218, 1982.
  • 28. Fikar, C., Hirsch, P., Nolz, P. C., Agent-based simulation optimization for dynamic disaster relief distribution, Central European Journal of Operations Research, 26(2), 423-442, 2018.
  • 29. Tovia, F., An emergency logistics response system for natural disasters, International Journal of Logistics Research and Applications, 10 (3), 173-186, 2007.
  • 30. Afshar, A., Rasekh, A., Afshar M. H., Risk-based optimization of large flood-diversion systems using genetic algorithms, Engineering Optimization, 41 (3), 259-273, 2009.
  • 31. Mahecha, R. S. M., Akhavan-Tabatabaei, R., A location model for storage of emergency supplies to respond to technological accidents in Bogota, Winter Simulation Conference, Berlin-Almanya, 2413-2424, 9-12 Aralık, 2012.
  • 32. Banomyong, R., Sopadang, A., Using Monte Carlo simulation to refine emergency logistics response models: a case study, International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 40 (8/9), 709- 721, 2010.
  • 33. Tong, Z., Zhang, Q., Zhu, J., Liu, X., Yan, F., A Stochastic Distribution Center Location Model for Earthquake Relief Supplies Based on Monte Carlo Simulation, The Open Cybernetics & Systemics Journal, 11(1), 24-35, 2017.
  • 34. Hawe, G. I., Coates, G., Wilson, D. T., Crouch, R. S., Agent-based simulation of emergency response to plan the allocation of resources for a hypothetical two-site major incident, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 46, 336-345, 2015.
  • 35. Norena, D., Akhavan-Tabatabaei, R., Yamín, L., Ospina, W., Using discrete event simulation to evaluate the logistics of medical attention during the relief operations in an earthquake in Bogota, Winter Simulation Conference, Phoenix-AZ-ABD, 2666-2678, 11-14 Aralık, 2011.
  • 36. Kılıç, A., Gökçe, M. A., Dinçer, M. C., Integrated Modeling of Disaster Emergency Response Activities Using Simulation: Bornova Case Study, Anadolu University Journal of Science and Technology–A Applied Sciences and Engineering, 17 (2), 337-356, 2016.
  • 37. Parwanto, N. B., Morohosi, H., Oyama, T., Applying Network Flow Optimization Techniques to Improve Relief Goods Transport Strategies under Emergency Situation, American Journal of Operations Research, 5 (03), 95, 2015.
  • 38. Lee, Y. M., Ghosh, S., Ettl, M., Simulating distribution of emergency relief supplies for disaster response operations, Winter Simulation Conference, Austin-TXABD, 2797-2808, 13-16 Aralık, 2009.
  • 39. Krejci, C. C., Hybrid simulation modeling for humanitarian relief chain coordination, Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 5(3), 325-347, 2015.
  • 40. Wu, D. D., Liu, J., Olson, D. L., Simulation Decision System on the Preparation of Emergency Resources Using System Dynamics, Systems Research and Behavioral Science, 32 (6), 603-615, 2015.
  • 41. Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı. Türkiye Afet Müdahale Planı. Yayın tarihi Aralık, 2013.
  • 42. Amerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu. Önemli Depremler Arşivi. https://earthquake.usgs.gov/earthquakes/browse/signifi cant.php. Erişim tarihi Nisan 11, 2017.
  • 43. Richter, C. F., An instrumental earthquake magnitude scale, Bulletin of the Seismological Society of America, 25 (1), 1-32, 1935.
  • 44. Amerika Birleşik Devletleri Jeoloji Araştırmaları Kurumu. The Severity of an Earthquake, USGS General Interest Publication 1989-288-913.
  • https://earthquake.usgs.gov/learn/topics/mercalli.php. Erişim tarihi Nisan 11, 2017.
  • 45. Wood, H. O., Neumann, F., Modified Mercalli intensity scale of 1931, Bulletin of the Seismological Society of America, 21 (4), 277-283, 1931.
APA Sebatli-Saglam A, Cavdur F (2019). Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. , 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
Chicago Sebatli-Saglam Asli,Cavdur Fatih Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. (2019): 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
MLA Sebatli-Saglam Asli,Cavdur Fatih Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. , 2019, ss.2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
AMA Sebatli-Saglam A,Cavdur F Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. . 2019; 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
Vancouver Sebatli-Saglam A,Cavdur F Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. . 2019; 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
IEEE Sebatli-Saglam A,Cavdur F "Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi." , ss.2079 - 2096, 2019. 10.17341/gazimmfd.423091
ISNAD Sebatli-Saglam, Asli - Cavdur, Fatih. "Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi". (2019), 2079-2096. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.423091
APA Sebatli-Saglam A, Cavdur F (2019). Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34(4), 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
Chicago Sebatli-Saglam Asli,Cavdur Fatih Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34, no.4 (2019): 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
MLA Sebatli-Saglam Asli,Cavdur Fatih Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, vol.34, no.4, 2019, ss.2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
AMA Sebatli-Saglam A,Cavdur F Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
Vancouver Sebatli-Saglam A,Cavdur F Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 2019; 34(4): 2079 - 2096. 10.17341/gazimmfd.423091
IEEE Sebatli-Saglam A,Cavdur F "Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi." Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 34, ss.2079 - 2096, 2019. 10.17341/gazimmfd.423091
ISNAD Sebatli-Saglam, Asli - Cavdur, Fatih. "Yardım malzemesi dağıtım operasyonlarının simülasyon ile analizi". Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 34/4 (2019), 2079-2096. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.423091