Pre-positioning relief stocks
Location models compare warehouse sites against hazard scenarios, travel times and costs, showing how stock placement changes access in different events.
GRF · Gouvernance des catastrophes et des crises
Optimisation et recherche opérationnelle pour la gouvernance des catastrophes et des crises
Optimisation finds the best use of limited resources under constraints. In crisis governance it supports the placement of shelters and stockpiles, routing of relief, scheduling of response teams and the sequencing of recovery investment, with the assumptions that decide each result stated.
01Sommaire
Optimisation and operations research for disaster and crisis governance in five parts.
02Candidature
What optimisation and operations research does here.
Optimisation and operations research develop mathematical methods for allocating resources and making decisions under constraints. They support planning and logistics in complex, interconnected systèmes. In disaster and crisis and infrastructures critiques, optimisation supports prepositioning of supplies, network investment and recovery sequencing. Robust formulations help choose options that perform acceptably across many scenarios. The canonical description is on le STEM Commons.
Evacuation and relief routing
Network models estimate evacuation clearance times and relief routes under road closures, giving planners evidence on bottlenecks.
Sequencing recovery investment
Multi-objective models compare reconstruction sequences on cost, time and réduction des risques, with the weights chosen by the decision maker shown.
03Suivi
Optimisation run.
L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre cette méthode : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.
Optimisation run
Crisis governance · Optimisation and operations · Run R-3696
Feasible, gap closingGRF · Gouvernance des catastrophes et des crises
Convergence
Fiche méthode
- Méthode
- Optimisation et recherche opérationnelle
- Variables
- 55,100
- Optimality gap
- 1.8 pct
- Étiquette
- MODÉLISÉ
Binding constraints
| Capacité | 0 | 11 | Binding |
| Budget | 0 | 0.3 | Binding |
| Niveau de service | 7 | 0 | Slack |
04Données
Ce que consomme la méthode.
Datasets and records used by optimisation and operations research on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in le registre des sources.
| Données | Rôle | Étiquette |
|---|---|---|
| Road and facility networks | Model structure | OBSERVÉ |
| Hazard scenarios | Disruption inputs | MODÉLISÉ |
| Population and demand data | Need estimates | ESTIMÉ |
| Cost and capacity records | Constraints | DÉCLARÉ |
05Scénarios de politique
Comparer les instruments : règles, incitations et information.
Trois familles d'instruments comparées à la situation de référence, chacune avec son propre décalage et sa propre vitesse d'adoption, selon la couverture et la conformité que vous fixez ; les ordres de grandeur des effets sont des valeurs pédagogiques à remplacer par des données probantes. Scénario : hypothèses nommées sur l'avenir, non une prévision.
Commandes
- Tendance de référence du résultat
- 2,0 % par an
- Couverture de l'instrument
- 70%
- Conformité
- 75%
- Ordre de grandeur de l'effet, par rapport à la valeur pédagogique
- 100%
- Années à venir
- 20 ans
Relevés
- Plus forte réduction à l'horizon
- Réglementation
- Sa réduction par rapport à la situation de référence
- 21%
Chiffres, méthodes et sources
| Année | Référence | Réglementation | Incitation économique | Information et capacités |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 100.0 | 99.5 | 98.8 | 99.1 |
| 1 | 102.0 | 101.2 | 100.1 | 99.8 |
| 2 | 104.0 | 102.5 | 101.1 | 99.9 |
| 3 | 106.1 | 103.5 | 101.6 | 100.0 |
| 4 | 108.2 | 103.7 | 101.8 | 100.7 |
| 5 | 110.4 | 103.2 | 101.7 | 102.1 |
| 6 | 112.6 | 102.0 | 101.6 | 103.9 |
| 7 | 114.9 | 100.4 | 101.6 | 105.9 |
| 8 | 117.2 | 99.2 | 102.1 | 108.0 |
| 9 | 119.5 | 98.6 | 102.9 | 110.1 |
| 10 | 121.9 | 98.9 | 104.2 | 112.3 |
| 11 | 124.3 | 99.7 | 105.7 | 114.5 |
| 12 | 126.8 | 101.1 | 107.4 | 116.8 |
| 13 | 129.4 | 102.7 | 109.4 | 119.2 |
| 14 | 131.9 | 104.5 | 111.4 | 121.6 |
| 15 | 134.6 | 106.5 | 113.5 | 124.0 |
| 16 | 137.3 | 108.5 | 115.7 | 126.5 |
| 17 | 140.0 | 110.7 | 118.0 | 129.0 |
| 18 | 142.8 | 112.9 | 120.4 | 131.6 |
| 19 | 145.7 | 115.1 | 122.8 | 134.2 |
| 20 | 148.6 | 117.4 | 125.2 | 136.9 |
Méthodes
- Les outils de l'action publique Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan
- Carottes, bâtons et sermons Bemelmans-Videc, Rist et Vedung (1998), Transaction
- Diffusion des innovations Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press
- Éventail d'incertitude (Monte Carlo sur les paramètres) Spiegelhalter, Pearson et Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- Sensibilité un facteur à la fois (tornade) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
Données
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- Frontières Natural Earth
- Villes Natural Earth
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
- Expériences Laboratoires
- Intégré Gouvernance des catastrophes et des crises dans Foundry
- Testé à Gouvernance des catastrophes et des crises dans Universe
- Codifié dans Aléas et réduction des risques de catastrophe dans Standards
- Publié dans Gouvernance des catastrophes et des crises dans les Rapports
- Enseigné dans Faculté des aléas, des catastrophes et de la résilience dans Academy
06Validation
Comment les résultats sont vérifiés.
Solutions are checked for feasibility, tested through simulation and compared with historical decisions. Analyse de sensibilité examines how results change with parameters.
| Vérifier | Comment c'est fait |
|---|---|
| Scenario range | Results are tested across several hazard scenarios, not one |
| Sensitivity to weights | Changes in objective weights and their effect are reported |
| Field validation | Model assumptions such as travel times are compared with observed data from exercises or events |
Optimal solutions can be fragile when assumptions are wrong. Objectives may omit values that are hard to quantify.
07Mise en œuvre
Du mandat à l'évaluation, par pilier.
Les étapes que franchit un instrument, du mandat à l'évaluation, avec le pilier qui l'exécute et les décisions qui restent à l'autorité. Modèle pédagogique à valeurs illustratives déclarées, non une prévision.
- Mandat et cadrage du problème Autorité compétente (en dehors du programme)
Une autorité compétente cadre le problème et le mandat selon ses propres règles. Howlett, Ramesh et Perl (2009) - Données probantes et modèle du système Foundry
Le système est modélisé avec ses rétroactions, ses données et ses limites énoncées. OCDE (2014), principe 2 - Options appréciées au moyen de scénarios Foundry
Les instruments sont comparés selon des scénarios, avec l'incertitude affichée. Hood (1983) - Exercice avec les parties prenantes Univers
Les options sont mises à l'épreuve dans un exercice avec ceux qui les mettraient en œuvre et les supporteraient. OCDE (2014), principe 3 - Norme ou orientation rédigée Nexus Standards
Ce qui fonctionne est codifié sous forme de norme ou d'orientation, ouverte aux commentaires. Processus des Nexus Standards - Décision de l'autorité Autorité compétente (en dehors du programme)
L'autorité décide, en dehors du programme, au vu des éléments probants consignés. Howlett, Ramesh et Perl (2009) - Capacités et formation Risk Academy
Ceux qui mettent en œuvre sont formés à l'instrument décidé et à ses données. Cadre de Sendai pour la réduction des risques de catastrophe (2015), priorité 2 - Suivi et rapport public Rapports
Les indicateurs sont publiés avec leurs sources, leurs limites et leurs corrections. OCDE (2014), principe 5 - Évaluation et révision Nexus Standards
Les résultats reviennent à la norme et au modèle : le cycle se referme. Howlett, Ramesh et Perl (2009)
Méthodes
- Cycle des politiques Howlett, Ramesh et Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
- Gouvernance des risques majeurs OCDE (2014), Recommandation du Conseil sur la gouvernance des risques majeurs
- Tracé en couches de graphes orientés Sugiyama, Tagawa et Toda (1981), IEEE SMC 11
Sur les six piliers, sous la conduite de Nexus Consortium
- Expériences Laboratoires
- Intégré Gouvernance des catastrophes et des crises dans Foundry
- Testé à Gouvernance des catastrophes et des crises dans Universe
- Codifié dans Aléas et réduction des risques de catastrophe dans Standards
- Publié dans Gouvernance des catastrophes et des crises dans les Rapports
- Enseigné dans Faculté des aléas, des catastrophes et de la résilience dans Academy
08Liens
Thèmes qui s'appuient sur cette méthode.
09Instruments et engagements
Instruments, mandats et engagements.
Les instruments, mandats, acteurs et dispositifs de redevabilité avec lesquels travaillent un décideur public, un diplomate ou une agence de développement, avec mention des accords qui les établissent. Les structures suivent les cadres nommés. Tout état ou progrès représenté est illustratif, non un relevé.
Mandats et accords au fil du temps
The agreements that set mandates and commitments on optimisation and operations research for disaster and crisis governance, from adoption to their current horizon.
- 2015Cadre de Sendai pour la réduction des risques de catastropheUNDRR
- 2015Programme de développement durable à l'horizon 2030 et objectifs de développement durableNations Unies
- 2030Horizon du Programme 2030 et du Cadre de Sendai pour la réduction des risques de catastropheNations Unies
Cadre de Sendai pour la réduction des risques de catastrophe · UNDRRAccord de Paris · CCNUCCProgramme de développement durable à l'horizon 2030 et objectifs de développement durable · Nations UniesRèglement sanitaire international · OMS
10Intendance
Qui tient à jour la méthode.
Science des systèmes et modélisation stewards optimisation and operations research for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
11Connecté
Où mène cette page à travers le Consortium.
12Questions
Questions et réponses.
What are the limits of optimisation and operations research in this field?
Optimal solutions can be fragile when assumptions are wrong. Objectives may omit values that are hard to quantify.
Comment les résultats sont-ils vérifiés ?
Solutions are checked for feasibility, tested through simulation and compared with historical decisions. Sensitivity analysis examines how results change with parameters.
Les valeurs de cette page sont-elles réelles ?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Où d'autre cette méthode est-elle appliquée ?
L'Observatoire page canonique de la méthode liste toutes les plateformes qui l'appliquent.
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