Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Hành vi người thụ hưởng phân cấp trong chuỗi cung ứng nhân đạo: mô hình, giới hạn hiệu suất và cơ chế phối hợp
Tóm tắt
Hiệu quả trong các hoạt động chuỗi cung ứng nhân đạo phụ thuộc vào đoạn cuối cùng quan trọng giữa những người thụ hưởng và các nguồn cung hoặc dịch vụ cần thiết. Thông thường, đoạn cuối cùng này được những người thụ hưởng tự mình thực hiện. Bài báo này tập trung vào các hệ thống trong đó những người thụ hưởng đưa ra quyết định tự chủ về nơi để tìm kiếm nguồn cung hoặc dịch vụ bằng cách sử dụng một hàm tiện ích, hàm này phản ánh khoảng cách, độ tắc nghẽn và tầm quan trọng tương đối của hai yếu tố đó. Chúng tôi mô hình hóa hành vi của những người thụ hưởng như một trò chơi tắc nghẽn mạng, trong đó tài nguyên là một tập hợp các cơ sở mà từ đó cá nhân có thể lựa chọn. Điều quan trọng là các mô hình của chúng tôi khẳng định rằng tầm quan trọng tương đối của khoảng cách và độ tắc nghẽn có thể khác nhau đối với cả cá nhân và cơ sở; chúng tôi biểu diễn điều này bằng một yếu tố gọi là trọng số độ tắc nghẽn. Chúng tôi chứng minh các giới hạn mới về hiệu suất hệ thống xuất phát từ các quyết định phân cấp của người thụ hưởng so với các phân công tối ưu tập trung, và chúng tôi giới thiệu các cơ chế nhằm đạt được kết quả tối ưu tập trung ngay cả trong bối cảnh phân cấp. Chúng tôi minh họa các phương pháp với dữ liệu từ phản ứng y tế công cộng quốc tế đối với đại dịch tả ở Haiti.
Từ khóa
#chuỗi cung ứng nhân đạo #hành vi người thụ hưởng #tối ưu hóa #mô hình tắc nghẽn mạng #phản ứng y tế công cộngTài liệu tham khảo
Ackermann, H., Röglin, H., & Vöcking, B. (2008). On the impact of combinatorial structure on congestion games. Journal of the ACM, 55(6), 25:1–25:22.
Agrawal, R., & Ergun, Ö. (2008). Mechanism design for a multicommodity flow game in service network alliances. Operations Research Letters, 36, 520–542.
Ahuja, Ravindra K., Magnanti, Thomas L., & Orlin, James B. (1993). Network flows: Theory, algorithms, and applications. Upper Saddle River: Prentice-Hall Inc.
Awerbuch, B., Azar, Y., & Epstein, A. (2013). The price of routing unsplittable flow. SIAM Journal on Computing, 42, 633–644.
Balcik, B., & Beamon, B. (2008). Facility location in humanitarian relief. International Journal of Logistics: Research and Applications, 11(2), 101–121.
Balcik, B., Beamon, B. M., & Smilowitz, K. (2008). Last mile distribution in humanitarian relief. Journal of Intelligent Transportation Systems, 12(2), 51–63.
Bergendorff, P., Hearn, D. W., & Ramana, M. V. (1997). Congestion toll pricing of traffic networks. In P. M. Pardalos, D. W. Hearn, & W. W. Hager (Eds.), Network optimization lecture notes in economics and mathematical systems (Vol. 450, pp. 51–71). Berlin: Springer.
Burkhart, C., Nolz, P., & Gutjahr, W. (2017). Modelling beneficiaries’ choice in disaster relief logistics. Annals of Operations Research, 256(1), 41–61.
Christodoulou, G., & Koutsoupias, E. (2005). The price of anarchy of finite congestion games. Proceedings of the thirty-seventh annual ACM symposium on theory of computing, pp. 67–73.
Christodoulou, G., Koutsoupias, E., & Nanavati, A. (2004). Coordination mechanisms. In Díaz Josep, Karhumäki Juhani, Lepistö Arto, & Sannella Donald (Eds.), Lecture notes in computer science (Vol. 3142, pp. 345–357). Berlin: Springer.
Christodoulou, G., Mehlhorn, K., & Pyrga, E. (2011). Improving the price of anarchy for selfish routing via coordination mechanisms. In C. Demetrescu & M. M. Halldórsson (Eds.), Lecture notes in computer science (Vol. 6942, pp. 119–130). Berlin: Springer.
Fikar, C., Hirsch, P., & Nolz, P. (2018). Agent-based simulation optimization for dynamic disaster relief distribution. Central European Journal of Operations Research, 26(2), 423–442.
Gairing, M., & Schoppmann, F. (2007). Total latency in singleton congestion games. In X. Deng & F. C. Graham (Eds.), Lecture notes in computer science (Vol. 4858, pp. 381–387). Heidelberg: Springer.
Gairing, M., Monien, B., & Tiemann, K. (2011). Routing (Un-) splittable flow in games with player-specific affine latency functions. ACM Transactions on Algorithms, 7(3), 31:1–31:31.
Galindo, G., & Batta, R. (2013). Review of recent development in OR/MS research in disaster operations management. European Journal of Operational Research, 230(2), 201–211.
Guillaume, Y., Ternier, R., Vissieres, K., Casseus, A., Cherry, M., & Ivers, Louise. (2018). Responding to Cholera in Haiti: Implications for the national plan to eliminate Cholera by 2022. Journal of Infectious Diseases, 213(Supplement 3), S167–S170.
Haiti ministry of public health and population. (2011). Rapports journaliers du MSPP sur l’evolution du cholera en Haiti (Daily reports of MSPP on the evolution of cholera in Haiti). Available at http://www.mspp.gouv.ht/site/. Accessed July 10, 2017.
Heier Stamm, J. L. (2010). Design and analysis of humanitarian and public health logistics systems. Ph.D. thesis, Georgia Institute of Technology.
Heier Stamm, J. L., Serban, N., Swann, J., & Wortley, P. (2017). Quantifying and explaining accessibility with application to the 2009 H1N1 vaccination Campaign. Health Care Management Science, 20(1), 76–93.
Houghtalen, L., Ergun, Ö., & Sokol, J. (2011). Designing mechanisms for the management of carrier alliances. Transportation Science, 45(4), 465–482.
Ieong, S., McGrew, R., Nudelman, E., Shoham, Y., & Sun, Q. (2005). Fast and compact: A simple class of congestion games. Proceedings of the 20th national conference on artificial intelligence, vol. 2, pp. 489–494
Jahre, M., & Jensen, L. (2010). Coordination in humanitarian logistics through clusters. International Journal of Physical Distribution and Logistics Management, 40(8/9), 657–674.
Knight, A., & Harper, P. (2013). Selfish routing in public services. European Journal of Operational Research, 230(1), 122–132.
Kontogiannis, S., & Spirakis, P. (2005). Atomic selfish routing in networks: A survey. In X. Deng & Y. Ye (Eds.), Lecture notes in computer science (Vol. 3828, pp. 989–1002). Heidelberg: Springer.
Kothari, A., Suri, S., Tóth, C., & Zhou, Y. (2005). Congestion games, load balancing, and price of anarchy. In A. López-Ortiz & A. M. Hamel (Eds.), Lecture notes in computer science (Vol. 3405, pp. 13–27). Berlin: Springer.
Koutsoupias, E., & Papadimitriou, C. H. (1999). Worst-case equilibria. 16th annual Symposium on theoretical aspects of computer science. pp. 404–413.
Leiras, A., de Brito, I., Peres, E., Bertazzo, T., & Yoshizaki, H. (2014). Literature review of humanitarian logistics research: Trends and challenges. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 4(1), 95–130.
Milchtaich, I. (1996). Congestion games with player-specific payoff functions. Games and Economic Behavior, 13(27), 111–124.
Muggy, L. (2015). Quantifying and mitigating decentralized decision making in humanitarian logistics systems. Ph.D. thesis, Kansas State University.
Muggy, L., & Heier Stamm, J. L. (2014). Game theory applications in humanitarian operations: A review. Journal of Humanitarian Logistics and Supply Chain Management, 4(1), 4–23.
Muggy, L., & Heier Stamm, J. L. (2017). Dynamic, robust models to quantify the impact of decentralization in post-disaster health care facility location decisions. Operations Research for Health Care, 12, 43–59.
Nash, J. F. (1950). Equilibrium points in \(n\)-person games. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 36(1), 48–49.
Noham, R., & Tzur, M. (2018). Designing humanitarian supply chains by incorporating actual post-disaster decisions. European Journal of Operational Research, 265(3), 1064–1077.
Özdamar, L., & Ertem, M. (2015). Models, solutions and enabling technologies in humanitarian logistics. European Journal of Operational Research, 244(1), 55–65.
Pan American Health Organization. (2011). Cholera in Haiti, 2010. Available at http://new.paho.org/hq/images/Atlas_IHR/CholeraHispaniola/atlas.html. Accessed July 10, 2017.
Papadimitriou, C. H. (2001). Algorithms, games, and the internet. Proceedings 33rd annual ACM symposium on theory of computing. pp. 749–753.
Rawls, Carmen G., & Turnquist, Mark A. (2010). Pre-positioning of emergency supplies for disaster response. Transportation Research Part B: Methodological, 44(4), 521–534.
Rosenthal, R. (1973). A class of game possessing pure strategy Nash equilibria. International Journal of Game Theory, 2(1), 65–67.
Roughgarden, T. (2007). Selfish routing and the price of anarchy. OPTIMA: Math. Programming Soc. Newsletter.
Sheu, Jiuh-Biing. (2007). An emergency logistics distribution approach for quick response to urgent relief demand in disasters. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 43(6), 687–709.
Tappero, J., & Tauxe, R. (2011). Lessons learned during public health response to Cholera epidemic in H and the Dominican Republic. Emerging Infectious Diseases, 17(11), 2087–2093.
United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs. (2010). Cholera inter-sector response strategy for November 2010–December 2011. https://reliefweb.int/report/haiti/cholera-inter-sector-response-strategy-haiti-nov-2010-dec-2011. Accessed 25 Apr 2016.
United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs. (2016). What is the Cluster Approach?. https://www.humanitarianresponse.info/en/about-clusters/what-is-the-cluster-approach. Accessed April 25, 2016.
U.S. Centers for Disease Control and Prevention. (2014). Cholera: General information. http://www.cdc.gov/cholera/general. Accessed July 10, 2017.
Van Wassenhove, L. (2006). Humanitarian aid logistics: Supply chain management in high gear. Journal of the Operational Research Society, 57(5), 475–489.
World Health Organization. (2011). Global Health Cluster. http://www.who.int/hac/global_health_cluster/en/. Accessed July 10, 2017.