Planning of emergency medical service stations and ambulances
Acil yardım istasyonları ve ambulansların planlanması
- Tez No: 178719
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT ÇATAY, YRD. DOÇ. DR. TONGUÇ ÜNLÜYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Bu tezde, acil yadım istasyonlarının planlanması için Yedek Çift Kapsama Modeli (YÇKM) ele alınmıştır. Literatürde kapsamlı bir şekilde ele alınan Enbüyük Kapsama Modeli'ni temel alan bu model, acil yardım konusunda iki tip hizmet gerektirmektedir. Modelde amaç, açılabilecek kısıtlı sayıda acil yardım istasyonları ile t1 ve t2 (t1 < t2) süreleri içinde farklı bölgelerde yer alan en az birer istasyon tarafından kapsanan nüfusun enbüyüklenmesidir. Bu modelin önerilmesindeki hedef, acil yardım hizmetine ihtiyaç duyan talep noktalarına cevap verebilecek yakın bir ambulansın olmaması durumunda daha uzak mesafeden yedek servis sağlamaktır. Büyük boyutlu problemler için modelin çözümü zor olduğundan, anlamlı süre içinde iyi sonuçlar bulabilmek amacıyla Tabu Arama (TA) algoritması önerilmiştir. Karşılaştırma için üç farklı başlangıç çözümü bulma tekniği uygulanmıştır: rassal, miyop ve doğrusal programlama gevşetmeye dayalı sezgisel yöntem. Önerilen yöntemin etkinliğini ölçmek amacıyla rassal üretilen farklı büyüklükteki çok sayıda veri seti ve farklı istasyon sayısı limiti ile deneysel çalışma yapılmıştır. Önerilen TA algortiması, CPLEX 11.0 ile önceki sürümlerine göre çok yüksek performansa sahip OPL Studio 5.5 kullanılarak elde edilen sonuçlar ile kıyaslanmıştır.Tezde ayrıca, YÇKM'nin uzantısı olarak Çok Dönemli Yedek Çift Kapsama Modeli (ÇDYÇKM) önerilmiştir. Bu modelde, ele alınan her dönemde açılacak istasyon sayısı ile bir dönemde açılan istasyonların sonraki herhangi bir dönemde kapanmaması kısıtları sözkonusudur. ÇDYÇKM'yi etkin bir şekilde çözmek için, YÇKM için tanımlanan başlangıç çözümü bulma teknikleri ile TA algoritması bu modele de uygulanmıştır. Rassal verilere dayalı olarak gerçekleştirilen deneysel çalışma ile YÇKM'de olduğu gibi ÇDYÇKM için de OPL Studio 5.5 ile bulunan çözümlerle kıyaslandığında TA'nın çok kısa sürede iyi sonuçlar bulunduğu görülmüştür.Sonuç olarak hızlı ve etkin olduğu kanıtlanan TA, İstanbul Büyükşehir Belediyesi, İtfaiye Daire Başkanlığı bünyesindeki Acil Yardım ve Cankurtarma Müdürlüğü aracılığıyla elde edilen gerçek veriler kullanılarak İstanbul'da acil yardım istasyonlarının tek yıllık ve dört yıllık planlanması problemi için uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we address the Emergency Medical Service (EMS) stations location problem. Firstly, we propose a Backup Double Covering Model (BDCM) as a variant of the well-known Maximal Covering Location Problem where two types of service requests are fulfilled. The objective of the model is to maximize the total population serviced within t1 and t2 minutes (t1 < t2) using two distinct EMS stations where the total number of stations is limited. Our aim in doing so is to provide a backup station in case no ambulance is available in the closer station. Since this problem is intractable for large-scale instances we propose a Tabu Search (TS) approach to find good solutions in reasonable computation time. Three initialization approaches are utilized for comparison: random, a steepest-ascent algorithm, and an LP relaxation-based heuristic. In order to test the effectiveness of the proposed method, we conduct an extensive experimental study on a large number of randomly generated data set with different sizes and number of stations. We observe that the TS algorithm provides good results fast in comparison with the solutions obtained using the optimization software OPL Studio 5.5 equipped with ILOG CPLEX 11.0. Secondly, we propose the multi-period extension of BDCM (MPBDCM). This model requires a given number of stations to be opened in each period where the stations opened in any period cannot be closed in the subsequent periods. To solve this problem efficiently, we adopt a similar TS approach using the same initialization methods as in BDCM. Our extensive experimental study on randomly generated data sets reveal that the TS approach provides good results fast compared to the results obtained by using OPL Studio 5.5. Finally, we apply the TS approaches for planning both the single- and multi-period EMS stations location problem in Istanbul on the data obtained from the Directorate of Instant Relief and Rescue at the Istanbul Metropolitan Municipality.
Benzer Tezler
- Hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde öngörü ve kapasite planlama: Ankara ili örneği
Forecasting and capacity planning in pre-hospital emergency healthcare services: The case of Ankara
ELİF ERBAY
Doktora
Türkçe
2024
Sağlık Kurumları YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ ERKAN AKYÜREK
- Hastane öncesi acil sağlık hizmetlerinde çalışan personele yönelik hasta ve çalışan güvenliğinin incelenmesi
Investigation on the security of patients and workers intended to the staff working for pre-hospital emergency services
GÜLNUR GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Sağlık EğitimiDokuz Eylül ÜniversitesiSağlıkta Kalite Geliştirme ve Akreditasyon Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHATTİN TAYLAN
- 112 acil sağlık hizmetleri sunumunu etkileyen faktörler (Konya örneği)
Factors affecting the presentation of 112 emergency medical services (Konya sample)
ALİ İMRAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
HastanelerBeykent Üniversitesiİşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FİKRET GEZGİN
- Sağlık sistemlerinde çok amaçlı karar verme
Multiple creteria decision making in health systems
YAŞAR SAADETTİN PEKTUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. MEHMET TANYAŞ
- Metropoliten alanlarda trafik kazası müdahale birimlerinin yer seçimi; Ankara örneği
Locating the traffic accident intervention units in metropolitan areas; The case of Ankara
ÖMÜR KAYGISIZ