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Equity and deprivation costs in humanitarian logistics by gradient search
Denisa Vlcekova
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Walter Gutjahr
DOI
10.25365/thesis.56914
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17279.90339.136674-5
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Es wird ein Modell betrachtet, das die humanitären Operationen in der Responsephase nach einer Katastrophe in Hinblick auf Verteilungsgerechtigkeit beschreibt. Einer der neueren methodischen Fortschritte in der Humanitären Logistik ist das von Holguín-Veras et al., eingeführtes Konzept der Deprivation Costs. In einem kürzlich erschienenen Artikel wurde dieses Konzept von Gutjahr und Fischer in Hinblick auf den Fairnessaspekt erweitert. In ihrer Analyse wurden die mittleren Deprivation Costs durch Ginis mittlere absolute Abweichung der Deprivation Costs ergänzt um den Fairnessaspekt in Betracht zu ziehen. Dieses Optimierungsproblem wurde mittels einer Metaheuristik, Particle Swarm Optimization, gelöst. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, eine Lösung des Optimierungsproblems von Gutjahr und Fischer mit Hilfe der Gradientensuchmethode zu versuchen. Es werden zwei Verfahren benutzt, das Bisektionsverfahren und der Harmonic Step Decrease. Die nummerische Lösung wird mit der Lösung von Gutjahr und Fischer anhand eines Anwendungsbeispiels mit Daten aus dem Erdbeben in Nepal 2015 verglichen.
Abstract
(Englisch)
We consider the model describing humanitarian logistics in the response phase after a disaster with respect to equity. One of the fundamental advances in humanitarian logistics is the deprivation cost concept introduced by Holguín-Veras et al.. In recent article, Gutjahr and Fischer reconsidered this concept additionally, pointed out the equity issue. In their analysis, they modified the deprivation cost objective by a term proportional to Gini index for quantifying inequity and performed the Particle Swarm Optimization metaheuristic. The purpose of this thesis is to investigate the use of the Gradient based search on the same logistics model as Gutjahr and Fischer. We implement the Gradient Search approach with two line search routines, the Bisection Method and the Harmonic Step Decrease. The numeric solution is compared with the Gutjahr and Fischer metaheuristic on illustration case with data from the 2015 Nepal earthquake. It is shown that the use of the Gradient Search method with multistart improves numerical accuracy.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Humanitarian Logistics Equity Gini Index Deprivation Costs Gradient Search Frank-Wolfe Algorithm Optimal Step Harmonic Step
Schlagwörter
(Deutsch)
Humanitäre Logistik Verteilungsgerechtigkeit Gini Index Deprivation Costs Gradientenverfahren Frank-Wolfe Algorithmus Optimal Step Harmonic Step
Autor*innen
Denisa Vlcekova
Haupttitel (Englisch)
Equity and deprivation costs in humanitarian logistics by gradient search
Publikationsjahr
2019
Umfangsangabe
vii, 50 Seiten : Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Walter Gutjahr
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC15389461
Utheses ID
50271
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |