Goal programming optimization model under uncertainty and the critical areas characterization in humanitarian logistics management
Resumen
El propósito de este documento es mejorar los modelos de gestión de desastres, tener una distribución óptima de activos, reducir el sufrimiento humano en una crisis y encontrar una buena solución para ubicaciones de almacenes, puntos de distribución, niveles de inventario y costos, teniendo en cuenta la incertidumbre de una amplia gama de variables, para servir como modelo de soporte para la toma de decisiones en situaciones reales. Diseño / metodología / enfoque: Se desarrolla un modelo basado en los modelos recientes. Incluye datos estructurados y no estructurados (conocimiento histórico) desde una perspectiva humanitaria. Este modelo considera la incertidumbre en un área de deslizamientos e inundaciones y se aplica en una ciudad representativa del Perú. Resultados: El modelo propuesto se puede utilizar para determinar la oferta de ayuda humanitaria y su distribución con incertidumbre, con respecto a la población afectada y su capacidad de recuperación. Este modelo presenta un punto de vista diferente de la eficiencia de la perspectiva logística para identificar el nivel de confianza entre todos los interesados (público, privado y académico). El hallazgo proporciona una nueva perspectiva en la gestión de desastres para cubrir la brecha entre la investigación aplicada y el comportamiento humano en crisis.
Cómo citar
Chong, M., Lazo Lazo, J. G., Pereda, M. C. & Machuca De Pina, J. M. (2019). Goal programming optimization model under uncertainty and the critical areas characterization in humanitarian logistics management. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management. doi:10.1108/JHLSCM-04-2018-0027Editor
Emerald Group PublishingÁrea / Línea de investigación
Desarrollo empresarial / Operaciones y logísticaCategoría / Subcategoría
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https://doi.org/10.1108/JHLSCM-04-2018-0027Revista
Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain ManagementISSN
2042-6747Coleccion(es)
- Ingeniería Industrial [123]