Suriye mülteci kamplarının ve insani yardım depo konumlarının coğrafi bilgi sistemi (cbs) ve doğrusal programlama ile modellenmesi

Tüm dünyada yüzlerce sivil toplum kuruluşu, savaşlar ve afetler nedeniyle ülkelerinden göç etmek zorunda kalan ve kamplarda yaşayan mültecilere destek olmak için çaba göstermektedir. Suriye bu konuda bir örnektir. Suriye'de bulunan sivil toplum kuruluşlarının insani yardım depolarından kamplara gidecek olan malzemelerin lojistiği ise bilinen ve çözümlenebilen bir insani yardım lojistiği problemidir. Bu makalenin amacı, Sivil Toplum Kuruluşlarının (STK) depo alanları için uygun yerleri araştırmaktır. Her insani yardım lojistiği probleminde olduğu gibi belirlenen depo lokasyonlarından nihai kullanıcı ve ihtiyaç sahiplerine ulaştırılması gereken malzemelerin taşıma işlemleri gerçekleştirilirken minimum miktarda maliyet ile maksimum miktarda ürün dağıtımı amaçlanmıştır. Bu çalışma, Doğrusal Programlama (LP) ve Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) kullanılarak tanımlanmış, çözülmüş ve her bir çözüm yönteminin sonuçları arasında bir karşılaştırma gösterilerek maliyet analizleri yapılmıştır

An exploration of the literature on the use of 'swarm intelligence-based techniques' for public service problems

The importance of studying public service systems and finding robust solutions to the problems encountered in public service management has increased considerably over the past decade. One of the main objectives is to find acceptable solutions to Public Service Problems (PSPs) within an affordable period of time. However, many PSPs remain difficult to solve within a reasonable time due to their complexity and dynamic nature. This requires solving PSPs with techniques which provide efficient algorithmic solutions. There has been increasing attention in the literature to solving PSPs through the use of Swarm Intelligence-Based Techniques (SIBTs) like ant colony optimisation, particle swarm optimisation, Bee(s) Algorithm (BA), etc. This paper presents a review of Swarm Intelligence (SI) applications in public services (including PSPs in specific application areas), as well as the models and SI algorithms that have been reported in the literature. [Received 30 January 2008; Revised 4 December 2008; Revised 17 March 2009; Accepted 23 March 2009]swarm intelligence; public services; ant colony optimisation; ACO; particle swarm optimisation; PSO; bees algorithm; public service management.