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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 76 - 89 (14page)
- DOI
- 10.25052/KSCM.2020.05.20.1.76
이용수
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Although the volume of medical waste is continuously increasing, the facilities for medical waste incineration are not enough and well distributed. The unmatched supply and demand makes more than 95% of the medical wastes are transported to the designated incinerators in other regions. While transporting in long distance, it gets higher probability that a lot of risk factors may break out. In this research, the mathematical model is devised to suggest the balanced allocation plans which guarantee the minimum cost to manage the waste considering the remained capacity and travelling distance. The proposed model was verified by comparing the performance such as total cost, travelling distance, and number of required vehicles with two rule based models. Based on thee result, it can be said that the proposed model may reduce the total cost by minimizing the travelling distance as well as mitigate the impacts from various risk.
목차
1. 서론
2. 연구의 배경 및 문헌 연구
3. 연구모형
4. 수치실험을 통한 모델 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
Alumur, S. A., et al.(2012). Multi-period reverse logistics network design. European Journal of Operational Research, 220(1), 67-78.
Huth T. & Mattfeld, D. C. (2009). Integration of vehicle routing and resource allocation in a dynamic logistics network. Transportation Research Part C: Emerging Technologie, 17(2), 149-162.
Kim, J. U. & Kim, Y. (2000). A Lagrangian relaxation approach to multi-period inventory/distribution planning. Journal of the Operational Research Society, 51(3), 364-370.
Schultmann F., et al. (2003). Closed-loop supply chains for spent batteries. Interfaces, 33(6), 57-71.
Sheu, J. B. (2006). A novel dynamic resource allocation model for demand-responsive city logistics distribution operations. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 42(6), 445-472.
Huth T. & Mattfeld, D. C. (2009). Integration of vehicle routing and resource allocation in a dynamic logistics network. Transportation Research Part C: Emerging Technologie, 17(2), 149-162.
Kim, J. U. & Kim, Y. (2000). A Lagrangian relaxation approach to multi-period inventory/distribution planning. Journal of the Operational Research Society, 51(3), 364-370.
Schultmann F., et al. (2003). Closed-loop supply chains for spent batteries. Interfaces, 33(6), 57-71.
Sheu, J. B. (2006). A novel dynamic resource allocation model for demand-responsive city logistics distribution operations. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 42(6), 445-472.
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