Estimating the performance of EMS location models via simulation
Acil yardım sistemi yerleştirme modellerinin benzetimle başarımının hesaplanması
- Tez No: 309322
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TONGUÇ ÜNLÜYURT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu tezde gerekirci Hızır Acil Sistemleri yerleştirme modellerinin benzetimle değerlendirilmesini konu alıyoruz. Gerekirci küme kaplama modelleri için, modelin performansı genellikle belirli bir kaplama türünü gösteren amaç işlevi tarafından belirlenir. Acil Yardım Sistemi istasyonlarının yerleri gerekirci modeller tarafından belirlendikten sonra, nüfusun ?gerçek? kaplamasını hesaplamak için bir benzetim analizinin yapılmasını öne sürüyoruz. 4 farklı gerekirci modeli, EnBüyük Kapsama Modeli, Tek Dönemli Yedek Çift Kapsama Modeli, EnFazla Servis Kısıtlı Küme Kapsama Yerleştirme Modeli, ve Özekli Son Oran Modelini karşılaştıryoruz. Eniyileme araçlarını kullanarak, her bir model için matematiksel modellerden ambulansların yerlerini buluyoruz ve aynı parametreleri kullanarak 2 farklı kuralla her düzeni benzetimliyoruz. Modellerin toplam performansı öncelikle Istanbul verisi üzerinde test edildi ve farklı problem büyüklüğü, farklı yerleştirme, ve farklı varış hızlarıyla iki farklı kuralı içeren kapsamlı deneysel çalışmayla devam edildi. sıfır kuyruk kapasiteli ilk giren ilk çıkar ve kayıp çağrı yaklaşımı ile çağrı kökeni çağrı anında servis alsa da almasa da en yakın boşta olan istasyonun dağıtımı test edilen kurallardır, Çalışma daha sonrasında ambulansların yeniden konumlandırmasıyla sistemin performansını arttırmaya çalışan bir miyop bulgusalla genişletildi.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we address the problem of evaluating deterministic EMS location models via simulation. For deterministic set covering location models, the performance of the model is typically determined by an objective function representing a certain type of coverage. After determining the location of EMS stations by deterministic models, we propose to conduct a simulation analysis to evaluate the performance by estimating the ?real? coverage of the population. We compare 4 different deterministic models, Maximum Coverage Location Model (MCLM), Single Period Backup Double Covering Model (SPBDCM) which is a variant of MCLM, Maximum Service Restricted Set Covering Location Model (MSRSCLM) and finally Centralized Final Ratio Model (CFRM). By using optimization tools, we find the location of ambulances for each model from their mathematical models and then we simulate each setting for 2 different policies under the same parameters. The models? overall performance is firstly tested on Istanbul data and then followed up with extensive experimental study with different problem size, different layout and different arrival rates with two distinct policies. The tested policies include first come first serve with zero line capacity and lost call approach, and dispatching the closest idle station whether the call origin is served at the moment of the call or not. The study is then extended by a myopic heuristic, which basically tries to improve the performance of the system by relocating ambulances.
Benzer Tezler
- Stochastic emergency medical service vehicle location problem: Equity, performance evaluation and mathematical models
Stokastik acil tıbbi hizmet aracı konum problemi: Eşitlik, performans değerlendirme ve matematiksel modeller
MUHARREM ALTAN AKDOĞAN
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP PELİN BAYINDIR
PROF. DR. CEM İYİGÜN
- Perturbation analysis in discrete event simulation
Başlık çevirisi yok
GÜVEN MERCANKÖŞK
Doktora
İngilizce
1987
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. AKİF EYLER
- Mikro şebekelerde derin öğrenme destekli enerji yönetimi
Deep learning assisted energy management in microgrids
HALİL ÇİMEN
Doktora
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURETTİN ÇETİNKAYA
- Bilgisayar destekli enerji yönetim sistemleri ve kontrol merkezleri
Computer based energy management system and control centres
METİN İZGİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. NESRİN TARKAN
- Batarya-süperkapasitör hibrit enerji depolama sistemleri için batarya sağlık durumuna dayalı yeni bir adaptif enerji yönetim sistemi geliştirilmesi
Improvement of a novel adaptive energy management system based on battery state of health for battery-supercapacitor hybrid energy storage systems
GÖKHAN YÜKSEK
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALKAN ALKAYA