Title (deu)
Fairness und Deprivation Costs in der Humanitären Logistik
ein Lösungsansatz mittels Partikelschwarmoptimierung
Parallel title (eng)
Fairness and deprivation costs in humanitarian logistics : a solution approach using particle swarm optimization
Author
Sophie Christine Fischer
Advisor
Walter Gutjahr
Assessor
Walter Gutjahr
Abstract (deu)
Das Konzept der Deprivation Costs stellt einen Fortschritt in der Humanitären Logistik dar und trägt wesentlich dazu bei, Hilfsmissionen fairer zu gestalten um keine Bevölkerungsgruppen, beispielsweise aufgrund erschwerter Erreichbarkeit, zu benachteiligen. Durch die explizite Berücksichtigung von Fairness in der Zielfunktion kann die Ungerechtigkeit stark reduziert werden. Dies wird durch Minimierung einer gewichteten Summe der Deprivation Costs und Ginis mittlerer absoluter Abweichung der Deprivation Costs unter Budgetnebenbedingungen erreicht. Daraus resultiert ein nichtkonvexes nichtlineares Optimierungsproblem, das mittels Partikelschwarmoptimierung gelöst wird. Der Lösungsalgorithmus wird für einen realen Anwendungsfall implementiert. Dafür werden Daten des Erdbebens in Nepal im Jahr 2015 verwendet, da hier die ungerechte Verteilung von Hilfsgütern kritisiert wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell in der Lage ist die Ungerechtigkeit in der Humanitären Logistik zu verringern und effiziente Lösungen zu produzieren.
Keywords (eng)
Deprivation CostsHumanitarian LogisticsParticle Swarm OptimizationEquity
Keywords (deu)
Humanitäre LogistikFairnessGini IndexPartikelschwarmoptimierungC++ Code
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
64 Seiten : Diagramme, Karten
Number of pages
64
Study plan
Masterstudium Betriebswirtschaft
[UA]
[066]
[915]
Association (deu)
Title (deu)
Fairness und Deprivation Costs in der Humanitären Logistik
ein Lösungsansatz mittels Partikelschwarmoptimierung
Parallel title (eng)
Fairness and deprivation costs in humanitarian logistics : a solution approach using particle swarm optimization
Author
Sophie Christine Fischer
Abstract (deu)
Das Konzept der Deprivation Costs stellt einen Fortschritt in der Humanitären Logistik dar und trägt wesentlich dazu bei, Hilfsmissionen fairer zu gestalten um keine Bevölkerungsgruppen, beispielsweise aufgrund erschwerter Erreichbarkeit, zu benachteiligen. Durch die explizite Berücksichtigung von Fairness in der Zielfunktion kann die Ungerechtigkeit stark reduziert werden. Dies wird durch Minimierung einer gewichteten Summe der Deprivation Costs und Ginis mittlerer absoluter Abweichung der Deprivation Costs unter Budgetnebenbedingungen erreicht. Daraus resultiert ein nichtkonvexes nichtlineares Optimierungsproblem, das mittels Partikelschwarmoptimierung gelöst wird. Der Lösungsalgorithmus wird für einen realen Anwendungsfall implementiert. Dafür werden Daten des Erdbebens in Nepal im Jahr 2015 verwendet, da hier die ungerechte Verteilung von Hilfsgütern kritisiert wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass das Modell in der Lage ist die Ungerechtigkeit in der Humanitären Logistik zu verringern und effiziente Lösungen zu produzieren.
Keywords (eng)
Deprivation CostsHumanitarian LogisticsParticle Swarm OptimizationEquity
Keywords (deu)
Humanitäre LogistikFairnessGini IndexPartikelschwarmoptimierungC++ Code
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Number of pages
64
Association (deu)
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