Sağlık kuruluşu konumlandırma problemi için bir genetik algoritma
A genetic algorithm for healthcare facility location problem
- Tez No: 442036
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP PELİN BAYINDIR, DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu çalışmada, kentsel bir alanda acil durum sağlık kuruluşlarının konumlandırılması problemi düşünülmüştür. Acil durumun gerçekleşmesi üzerine, hastalar acil müdahele merkezlerinden her birine, ulaşım sürelerine bağlı olasılıklarla yönlendirilebilirler. Bunun yanı sıra, hastanın durumunun ağırlığını temsil eden hayatta kalma olasılığı da, hastaneye ulaşım süresine bağlı olan bir fonksiyondur. Bu kapsamda, belli sayıda tesisi beklenen hayatta kalan hasta sayısını ençoklayacak şekilde konumlandırmak üzere bir matematiksel model kurulmuştur. Modelin matematiksel özellikleri, konveks ya da konkav hayatta kalma olasılığı fonksiyonu kullanılması, tesislerin bir çizgi ya da ulaşım ağı üzerine konumlandırılması gibi farklı durumlar için incelenmiştir. Analitik bulguların sunumundan sonra, bir ulaşım ağı üzerinde tesislerin konumlandırılmasına yönelik modelin çözümü için Genetik Algoritma (GA) tabanlı bi çözüm yöntemi önerilmiştir. Son olarak, önerilen yöntemin performansı degerlendirilmiştir ve sayısal analizlerden elde edilen bulgular sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study, we consider the problem of locating emergency healthcare facilities in urban areas. Upon emergency occurrence, patients are directed to any one of the emergency centers with a likelihood that depends on the travel time. Moreover, the survival, that represents the severity of the consequences of the emergency situation, is also probabilistic and is a function of the travel time. A mathematical model is constructed under the objective of maximizing expected number of survivors while determining the location of predetermined number of facilities. Characteristics of this model under certain situations, such as when a concave or convex survival function is used, or when the facility is located on a line or a network, are investigated. After presenting the analytical findings, we propose a Genetic Algorithm based solution approach to solve the model for locating healthcare facilities on a network. Lastly, we present its performance and findings of the numerical study.
Benzer Tezler
- Group authentication and key establishment scheme
Grup kimlik doğrulama ve anahtar oluşturma şeması
SUEDA RUVEYDA GÜZEY
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Sirkeci-Halkalı Banliyö Tren Hattı üzerinde gürültü bariyeri uygulaması
Noise barrier application on Sirkeci-Halkali Commuter Train Line
FERİHA MERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
MimarlıkBahçeşehir ÜniversitesiKentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OSMAN ATAHAN
- Sağlık sektöründe hizmet konumlandırması: Ankara ilinde Kamu hastanesi uygulama örneği
Locating services in the health sector: The case of Ankara province Public hospital application
ÖZLEM CANTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
HastanelerAtılım ÜniversitesiSağlık Kurumları İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL SEVAL
- Neoliberal subjectification through family medicine model in Turkey: An online ethnography
Türkiye'de aile hekimliği modeli ve neoliberal öznellik inşası
EMİNCAN FİDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiSiyaset Bilimi Ana Bilim Dalı
DR. CEMİL YILDIZCAN
- Türk tütün politikasının Avrupa Topluluğu ortak tütün politikasıyla bütünleşmesi
Başlık çevirisi yok
HALUK TANRIVERDİ
Doktora
Türkçe
1990
Ekonomiİstanbul ÜniversitesiOrganizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILDIRIM ÖNER