Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYazılım neticelenen doğrusal olmayan, ayrılmayan, konveks olmayan matematiksel modeli çözmek için genetik algoritma veya toplam deneme tekniklerini kullanmaktadır ve kullanıcıların talep ve tedarik oranları, operasyonel üs sayısı, ağ yapısı (seri/paralel) ve çözüm tekniği (genetik algoritma/toplam deneme) gibi problem parametrelerini belirtmesine olanak sağlamaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Beklenmedik durumlar belirli bir nüfusun emniyeti ve güvenliği için tehdit oluşturan öngörülmemiş olaylar veya krizlerdir. Bunlar öngörülemediği için beklenmedik durumlar için gerçekleştirilecek operasyonlar için ihtiyaç ve o anda bunlar için sağlanabilecek tedarik olasılık dağılımları ile modellenebilir. Bununla birlikte beklenmedik durum oluşmadan, önceden stoklar tutulmak istenebilir. İhtiyaç, talep ve stok arasındaki etkileşim teorisine göre beklenmedik durumlarda görevli üssün güvenilirliği, yani bu anlarda gerçekleştirilmesi gereken operasyonların gerekli malzemenin mevcudiyetine göre gerçekleştirilebilme olasılığı, hesaplanabilir. Bu çalışma verilen bütçe ve dağıtılacak stok sayısı ile stokların dağıtımını beklenmedik durumlar lojistik ağlarının güvenirliğini ençoklayacak şekilde en iyileyen bir yazılımı java uygulaması olarak, COLONOR, geliştirmektedir. Uygulama üssel ihtiyaç ve tedarik varsaymakta olup, görev üslerinin seri veya paralel şekilde konumlandırıldığını kabul etmektedir. Yazılım neticelenen doğrusal olmayan, ayrılmayan, konveks olmayan matematiksel modeli çözmek için genetik algoritma veya toplam deneme tekniklerini kullanmaktadır ve kullanıcıların talep ve tedarik oranları, operasyonel üs sayısı, ağ yapısı (seri/paralel) ve çözüm tekniği (genetik algoritma/toplam deneme) gibi problem parametrelerini belirtmesine olanak sağlamaktadır.
Abstract
Contingencies are unexpected events or crises that cause a major threat for security and safety of a particular population. Since they are unexpected events, the demand to perform contingency operations as well as the supply that can be provided for this can be modelled through probability distributions. Furthermore, before contingencies occur one may want to hold stocks beforehand. Based on interference theory between demand, supply and stocks, one can obtain a reliability of that site, i.e. probability that the site can perform the operations assigned based on the availability of resources for these operations. This study develops a software design as a java application, COLONOR, which optimizes the stock allocations, i.e. maximizes the reliability of contingency logistics networks with a given budget and total stocks to allocate. It assumes exponential demands and supplies, and the network structure is such that the sites are arranged either in series or parallel. The software can employ either genetic algorithm or total enumeration techniques to solve the resulting non-linear, non-separable and non-convex mathematical model and enables the users to specify the problem’s parameters such as demand and supply rates, number of sites and network structure as well as the solution approach.