A MULTI-OBJECTIVE ROBUST OPTIMIZATION MODEL FOR VACCINE SUPPLY CHAIN UNDER UNCERTAINTY. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis_Abderrahmen_Bouchenine_v4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only until 21 May 2025. Download (2MB)

Arabic Abstract

اللقاحات عالميا، مما يسلط الضوء على الحاجة الماسة (SC) لقد أثارت جائحة كوفيد- 19 التي تفشت مؤخرًا قلقًا متزايدًا بشأن سلسلة إمدادات إلى تحسين إمكانية الحصول عليها. وقد أعاق هذا النقص في الوصول إلى هده اللقاحات إلى حد كبير الجهود المبذولة للقضاء على تفشي الوباء وتحقيق تلبية الطلب. وتبنى معظم الأدبيات الحالية حول سلسلة إمداد اللقاحات على افتراضات تستند إلى عناصر لقاح مثالية مع عشوائية الطلب. المعيبة لاسباب الجودة والمتعطلة أخذًا بالاعتبار حالات (VSCN) ومع ذلك، كثيرًا ما أهملت في كثير من الأحيان شبكة سلسلة الإمداد باللقاحات عدم اليقين المتعددة. وبالتالي، من المهم مراعاة عيوب اللقاح وأوجه عدم اليقين المتعددة في تصميم سلسلة إمداد اللقاحات. لضمان التوزيع (RO) بهدف واحد. ولمعالجة عدم اليقين في الإطار المدروس، يُقترح نهج التحسين القوي (VSCN) في هذه الأطروحة، ندرس أولاً المعدل لتخفيف العبء الحسابي للمشاكل واسعة النطاق. بالإضافة إلى ذلك، (LRA) الأمثل للقاح بتكلفة أقل، بينما يتم تقديم استرخاء لاغرانج يتم تطبيق حدود الاحتمالية المسبقة على استيفاء القيد لضمان تلبية الطلب لمراكز الرعاية الصحية باحتمالية عالية وتكلفة إجمالية أقل. نُظهر فعالية المقترح مقارنةً بالنماذج الموجودة في (VSCN) من خلال مثال توضيحي واقعي، ويُظهر تحليل الحساسية فعالية ومتانة نموذج (VSCN) نموذج الأدبيات من خلال ضمان تكلفة أقل ووصول أفضل إلى وحدات اللقاح المخصصة لمراكز الرعاية الصحية. في النصف الثاني من هذه الأطروحة، ندرس شبكة سلسلة توريد لقاحات متعددة الأهداف في ظل حالة عدم اليقين بناءً على نفس الافتراضات المقدمة من قبل. وننظر في نموذج يحقق الاستدامة من خلال تقليل التكلفة الإجمالية لتوزيع اللقاحات إلى الحد الأدنى، وتقليل انبعاثات غازات وتعظيم فرص العمل في النمودج المقترح. لتوفير حلول ذات مغزى يمكنها تحمل تقلبات المعلمات المستقبلية، يتم ،(GHG) الاحتباس الحراري استخدام نهج التحسين القوي لدمج تحمل المخاطر لدى صانعي القرار. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطبيق نهج برمجة الأهداف المرجحة لمعالجة المفاضلة بين الأهداف المتضاربة لمشكلة التحسين المقترحة. تُظهر النتائج التي تم الحصول عليها من المثال التوضيحي وتحليل الحساسية فعالية النموذج المقترح.

English Abstract

The recent COVID-19 pandemic triggered a surge in concern on the global vaccine supply chain (SC), highlighting the critical need for improved vaccine access. This lack of access has significantly hampered efforts to eliminate the outbreak and achieve demand satisfaction. Most of the existing literature on vaccine SC builds assumptions upon perfect vaccine items with demand uncertainty. Nevertheless, frequently neglected imperfect and disrupted sustainable vaccine supply chain network (VSCN) under multiple uncertainties. Thus, it is important to consider vaccine defects and multiple uncertainties in the vaccine supply chain design. In this thesis, we study first a VSCN with single objective. To address the uncertainty in the studied framework, a robust optimization (RO) approach is proposed to ensure optimal vaccine distribution with less shortages, while a modified Lagrange relaxation algorithm (LRA) is presented to alleviate the computational burden of large-scale problems. Additionally, a priori probability bounds on constraint satisfaction are applied to guarantee demand fulfillment of healthcare centers with high probability and less total cost. We show the effectiveness of the VSCN model through a realistic illustrative example, the sensitivity analysis shows the efficacy and robustness of the proposed VSCN model compared to those in the literature by ensuring less shortages and better access to vaccine units allocated to the healthcare centers. In the second half of this thesis, we study a multi-objective vaccine supply chain network under uncertainty based on the same assumptions introduced before. We consider a model that achieves sustainability by minimizing the overall cost of vaccine distribution, reducing greenhouse gas (GHG) emissions, and maximizing job opportunities within the network. To provide meaningful solutions that can withstand future parameter fluctuations, the robust optimization approach is employed to incorporate the decision-maker's risk tolerance under a combined interval polyhedral set. In addition, the weighted goal programming approach is implemented to address the trade-off of the conflicting objectives of the proposed optimization problem. The results obtained from the illustrative example and sensitivity analysis show the efficacy of the proposed model.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems Engineering
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	Almaraj, Ismail
Committee Members:	Abdel-Aal, Mohammad and Alsawafy, Omar
Depositing User:	ABDERRAHME BOUCHENINE (g202113210)
Date Deposited:	21 May 2024 10:27
Last Modified:	21 May 2024 10:27
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142868