Optimizing the COVID-19 cold chain vaccine distribution network with medical waste management: A robust optimization approach
COVID-19 soğuk zincir aşı dağıtım ağının tıbbi atık yönetimi ile optimize edilmesi: Bir sağlam optimizasyon yaklaşımı
- Tez No: 698707
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEYDA AYŞE TOPALOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Sağlık Yönetimi, Industrial and Industrial Engineering, Healtcare Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
2019 yılının sonunda ortaya çıkan COVID-19 virüsü tüm dünyaya yayılarak bir pandemiye neden olmuştur. Bu durum tüm dünyayı hem sosyal hem de ekonomik olarak kötü yönde etkilemiştir. Bu tür salgınlara karşı en güçlü silahımız olan aşı için sürecin en başından itibaren çalışmalar başlamıştır. COVID-19 aşısı için üretim ve geliştirme süreci her ne kadar en zorlu süreç olsa da toplum bağışıklığının sağlanması için nüfusun tamamen aşılanması zorlayıcı bir dağıtım sürecini de gerektirmektedir. Aşılar kompozisyonları neden ile özel taşıma ve saklama koşullarına sahiptirler. Örneğin belirli sıcaklık aralıklarında tutulmaları gerekir. Bu nedenle soğuk zincir sistemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Soğuk zincirin kırılması aşıların bozulmasına ya da etkisiz hale gelmesine neden olabilmektedir. Bu tez çalışmasında aşıların soğuk zincir gereklilikleri ve çabuk bozulabilen yapıları dikkate alınarak Türkiye'de il düzeyinde COVID-19 aşısının dağıtımına tıbbi atık yönetimi ile birlikte odaklanılmaktadır. Bu bağlamda öncelikle literatür araştırması yapılmakta ve daha önce aşı dağıtım ağı ile ilgili yapılmış çalışmalar taranmaktadır. Ayrıca COVID-19 aşısının farklılıkları da dikkate alınarak literatürdeki boşluklar ortaya konmaktadır. Ardından problemin çözümü için bir Karışık Tamsayılı Doğrusal Programlama Modeli sunulmaktadır. Daha sonra, sunulan model deterministik gerçek hayat verileri ile İzmir ili için test edilmekte ve sonuçlar analiz edilmektedir. Ayrıca belirsizlik durumlarını da ele alabilmek için sağlam optimizasyon teknikleri kullanılarak bir sağlam model oluşturulmakta ve ortaya çıkabilecek farklı durumlar analiz edilmektedir. Son olarak gelecek çalışmalar için birtakım öneriler yapılmaktadır.
Özet (Çeviri)
The COVID-19 virus, which emerged at the end of 2019, spread worldwide and causing a pandemic. This situation affected the whole world adversely, both socially and economically. COVID-19 vaccine studies started from the very beginning of the process for the vaccine, which is our strongest weapon against such epidemics. Although the production and development process for the COVID-19 vaccine is the most challenging, it also requires a challenging distribution process to vaccinate the population to ensure social immunity fully. Vaccines have special transport and storage conditions due to their compositions. For example, they must be kept within certain temperature ranges. Therefore, cold chain systems are needed. Breaking the cold chain can cause vaccines to deteriorate or become ineffective. This thesis focuses on the distribution of the COVID-19 vaccine at the provincial level in Turkey together with medical waste management, considering the cold chain requirements and the perishable nature of vaccines. In this context, first, a literature review is conducted, and previous studies on the vaccine distribution network are examined. In addition, considering the differences in the COVID-19 vaccine, gaps in the literature are revealed. Afterward, a Mixed-integer Linear Programming Model is presented to solve the problem. Then, the presented model is tested for the province of Izmir with deterministic data, and the results are analyzed. Additionally, a Robust Model is created using Robust Optimization techniques to handle uncertainties and analyze different situations that may arise. Finally, some suggestions are made for future work.
Benzer Tezler
- Son adım teslimatta otonom drone kullanımının kullanıcı kabulü
User acceptence of autonomous drone in last mile delivery
MUHAMMED ALİ ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Prediction of the future success of candidates before recruitment with machine learning: A case study in the banking sector
İşe alım öncecinde adayların gelecek başarılarının makine öğrenmesiyle tahmini: Bankacılık sektöründe bir vaka çalışması
KAAN AKSAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT LEVENT DEMİRCAN
- Makine öğrenme algoritmaları ile su tüketim miktarlarının tahmini: Kocaeli örneği
Estimation of water consumption amounts using machine learning algorithms: The case study of Kocaeli
KASIM GÖRENEKLİ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÜLBAĞ
- Efficiency analysis for optimum appointment system with fuzzy logic-fuzzy based MCDM and genetic algoritm methods in digital health applications
Dijital sağlık uygulamalarında bulanık mantık-bulanık tabanlı MCDM ve genetik algoritma yöntemleriyle optimum randevu sistemi için verimlilik analizi
BÜLENT HERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET SOYGÜDER
- Weight optimized cnn+mlp using modified enhanced artificial ecosystem for Covid-19 detection
Covid-19 tespiti için değiştirilmiş geliştirilmiş yapay ekosistem kullanılan ağırlık optimizasyonu CNN+MLP
MUNAF ADEEB MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN KOYUNCU