Forskare vid North Carolina State University har utvecklat nya datormodeller för att förbättra livsmedelsbankernas förmåga att mata så många människor som möjligt, så rättvist som möjligt, samtidigt som man minskar matsvinnet.

Matbanker fungerar som nätverk, samla in mat från många olika källor och distribuera den till lokala myndigheter som sedan delar den med människor i nöd. Forskarna, som startade detta projekt för åtta år sedan, insåg snabbt att det finns en stor osäkerhet i matbankens verksamhet. Både utbud och efterfrågan fluktuerar – vilket forskarna förutsåg.

"Men vi fann den kapaciteten - lokala myndigheters förmåga att samla in, transport, lagra och distribuera mat - var också varierande, säger Julie Ivy, en professor i industri- och systemteknik vid NC State och medförfattare till en artikel om arbetet. "Dessa byråer är ofta små och är mycket beroende av volontärer.

"Vårt mål var att utveckla modeller som tar hänsyn till osäkerheten i ett matbanksnätverks kapacitet och som kan hjälpa matbanker att distribuera mat effektivt och rättvist - för att säkerställa att alla regioner som serveras av matbanken behandlas rättvist - samtidigt som matsvinnet minimeras."

"Vårt arbete här utfördes med Food Bank of Central and Eastern North Carolina, men det här är utmaningar som är gemensamma för de flesta, om inte alla, matbanker, såväl som för nationella nätverk för insamling och distribution av livsmedel, som att mata Amerika, " säger Irem Sengul Orgut, en före detta Ph.D. student vid NC State och huvudförfattare till uppsatsen. Orgut fungerar nu för Lenovo.

För detta projekt, forskarna utvecklade två modeller, som kan användas tillsammans med varandra. Den första modellen använder historiska data för att fastställa intervall för hur mycket kapacitet varje län har. Modellen använder sedan dessa intervall, i samband med varje läns behov, att bestämma hur livsmedelsförsörjningen ska fördelas.

Den andra modellen tar hänsyn till varje läns behov och kapacitet – eller förmåga att distribuera mat i rätt tid – att försöka föda så många människor som möjligt, så rättvist som möjligt, över länen innan maten blir dålig.

"Vissa län har byråer med fler volontärer, mer kylförvaring, eller bättre transportresurser, låta dem dela ut mer mat innan det blir dåligt, säger Reha Uzsoy, en medförfattare till artikeln och Clifton A. Anderson Distinguished Professor i NC State Edward P. Fitts Department of Industrial &Systems Engineering. "Men om de här länen får all mat, det skulle inte vara rättvist - andra län skulle drabbas. Den andra modellen syftar till att hitta den bästa möjliga balansen mellan dessa två faktorer."

"Vi har nu dessa två modeller, som är ganska komplicerade, " säger Ivy. "Vi arbetar för närvarande med Los Angeles Regional Food Bank och Food Bank of Central and Eastern North Carolina för att hitta sätt att implementera modellerna som är användarvänliga för matbankspersonal och volontärer."

Specifikt, forskarna arbetar tillsammans med North Carolina A&T University och ett företag som heter Performigence för att utveckla mjukvara som kan användas för att utöka dessa modeller och ta dem i bruk. Det arbetet görs med stöd från National Science Foundation, under anslagsnummer 1718672, med titeln PFI:BIC - Flexibel, Rättvis, Effektiv, och effektiv distribution (FEEED).

"Detta arbete är relevant för livsmedelsbanker, brett, men de grundläggande frågorna är också relevanta för katastrofhjälpsinsatser, " säger Ivy. "Verkligen, varje situation där det finns en knapp resurs, ett behov av eget kapital, och en robust uppsättning utmaningar för att distribuera resursen. Som ett resultat, detta kan också vara av intresse för katastrofhjälpsforskare."