A genetic algorithm for the multi-level maximal covering ambulance location problem
Çok-seviyeli en fazla kapsamalı ambulans konumlandırma problemi için bir genetik algoritma
- Tez No: 176867
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. F. SEDEF MERAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: acil sağlık hizmetleri, ambulans, konumlandırma-atama, kapsama modelleri, genetik algoritma, modern sezgisel yöntemler, Ambulanslar, Genetik algoritma tekniği, Konumlandırma, Yerleşim, emergency medical service, ambulance, location-allocation, coverage models, genetic algorithm, metaheuristics, Ambulances, Genetic algorithm technique, Positioning, Settlement
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Acil sağlık hizmetleri, hasta ve yaralılar için temel acil ilkyardım müdahalelerini yapmayı ve gerekli ulaşımı sağlayarak yaralanmaya bağlı kalıcı hasarlar ile ölüm vakalarını azaltmayı amaç edinmiştir. Konu insan hayatı olduğu için, acil sağlık hizmetlerinin sağlanması ve eniyilenmesi ile ilgili olarak geliştirilen her türlü çözüm yüksek oranda kabul görmektedir. Bu alanda ilgili kişilerin karşılaştığı üç temel problem, acil sağlık hizmeti veren araçların (ambulans) konumlandırılması, tekrar yerleştirme ve sorumlu olduğu bölge tayini problemleridir. Acil sağlık hizmetleri literatüründeki birçok çalışma, bir ambulansın aramaya cevap verememe durumundan kaynaklanan olasılıksal durumun çözümüne odaklanmıştır. Diğer taraftan, bu tür modeller içerisindeki parametre ve tahminlerdeki küçük değişiklikler veya yapılacak hatalar modelin bütününde yol açacağı değişikliklerden ötürü modeli uygulanamaz hale getirebilmektedir. Bu çalışmada, üç düzeyli kapsama standardı önerilerek, ambulans ihtiyacı içerisinde bulunan talep noktalarının kapsanması amaçlanmaktadır. Problem ile ilgili olarak, bir matematiksel model ve genetik algoritma çözümüne dayalı sezgisel yaklaşımlar geliştirilmiştir. Sonuçlar, geliştirilen genetik algoritmanın çok düzeyli kapsama problemi için güvenilir ve hızlı çözümler verdiğini göstermektedir. Ek olarak, aramalara hızlı cevap verebilme ve sistem hazırganlığı gibi iki performans kriteri kullanılarak, geliştirilen çok düzeyli kapsama modelininin çoklu kapsama modelleri ile karşılaştırılması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The emergency medical services (EMS) provide the preliminary assistance and transportation for patients in need of urgent medical care in order to decrease the mortality rate and reduce the non-reversible effects of injuries. Since the objective is directly related to the human life, the value of the proposed solutions in order to improve the performance of EMS is highly welcomed. Mainly, there are three problems that EMS managers face with: location, allocation and redeployment of the EMS facilities/vehicles. Most of the studies in EMS literature focus on accurately modeling the probabilistic nature of the availability of an ambulance when it is called for. However, trivial changes in model parameters or estimates could dramatically change the optimal allocations generated by the probabilistic models and hence make the model invalid. In this study, we formulate the ambulance location problem as a deterministic multi-level maximal coverage model by which the total demand is tried to be covered as many as possible at multiple levels. Both a mathematical programming model and genetic algorithm-based heuristic approaches are proposed for the problem. The results indicate that the genetic algorithm-based solutions give reliable (near-optimal) and robust results in reasonable computational times for the problem. Moreover, the tradeoffs between the two performance measures, `responsiveness? and `preparedness?, are searched for; and our approaches with multi-level coverage are compared against the multiple coverage approaches in terms of these performance measures.
Benzer Tezler
- Çok amaçlı ve çok konumlu aktarmalı taşıma problemlerinin genetik algoritma ile optimizasyonu
Optimization of the multi-objective and multi-location transshipment problems with genetic algorithm
ALİ VARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NİHAN ÇETİN DEMİREL
- A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems
Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma
ALPER TÜRKYILMAZ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEROL BULKAN
DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Shape optimization of concave armature for electromagnetic launchers using finite element method and multi-objective genetic algorithm
Elektromanyetik fırlatıcıların içbükey armatür şeklinin çok amaçlı genetik algoritma ve sonlu elemanlar yöntemi ile optimizasyonu
FERHAT YURDAKONAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET CANSIZ
- Beklemesiz akış tipi çizelgeleme problemlerinin çok amaçlı melez genetik algoritma ile çözümü
Solving the no wait flow shop scheduling problems by multi objective hybrid genetic algorithm
KENAN KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ORHAN ENGİN
- Bulanık çok modlu kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemlerinin çözümü için matematiksel bir model
A mathematical model for the solution of the fuzzy multi mode resource-constrained project scheduling problems
ÖMER ATLI
Doktora
Türkçe
2012
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHava Harp Okulu KomutanlığıEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN