Title (eng)
Equity and deprivation costs in humanitarian logistics by gradient search
Author
Denisa Vlcekova
Advisor
Walter Gutjahr
Assessor
Walter Gutjahr
Abstract (deu)
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 (eng)
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.
Keywords (eng)
Humanitarian LogisticsEquityGini IndexDeprivation CostsGradient SearchFrank-Wolfe AlgorithmOptimal StepHarmonic Step
Keywords (deu)
Humanitäre LogistikVerteilungsgerechtigkeitGini IndexDeprivation CostsGradientenverfahrenFrank-Wolfe AlgorithmusOptimal StepHarmonic Step
Subject (deu)
Betriebswirtschaft: Sonstiges
Type (deu)
Masterarbeit
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1352413
DOI
10.25365/thesis.56914
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17279.90339.136674-5
URI
https://utheses.univie.ac.at/detail/50271
Extent (deu)
vii, 50 Seiten : Diagramme
Number of pages
59
Study plan
Masterstudium Betriebswirtschaft
[UA]
[066]
[915]
Association (deu)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Members (1)
Title (eng)
Equity and deprivation costs in humanitarian logistics by gradient search
Author
Denisa Vlcekova
Abstract (deu)
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 (eng)
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.
Keywords (eng)
Humanitarian LogisticsEquityGini IndexDeprivation CostsGradient SearchFrank-Wolfe AlgorithmOptimal StepHarmonic Step
Keywords (deu)
Humanitäre LogistikVerteilungsgerechtigkeitGini IndexDeprivation CostsGradientenverfahrenFrank-Wolfe AlgorithmusOptimal StepHarmonic Step
Subject (deu)
Betriebswirtschaft: Sonstiges
Type (deu)
Masterarbeit
Persistent identifier
https://phaidra.univie.ac.at/o:1352414
Number of pages
59
Association (deu)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
License
All rights reserved
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