عنوان انگلیسی: A Multi-Period Location-Allocation-Inventory Problem for Ambulance and Helicopter Ambulance Stations: Robust Possibilistic Approach
سال نشر: ۲۰۱۸
نویسنده: F. Navazi,R. Tavakkoli-Moghaddam,Z. Sazvar
تعداد صفحه فارسی: ۱۵ – تعداد صفحه انگلیسی: ۶
دانشگاه: School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
نشریه: Process Safety and Environmental Protection
کیفیت ترجمه: ترجمه پلاس
چکیده
برای حفظ جان انسانها، طراحی یک شبکه خدمات پزشکی اورژانس کارآمد (EMS)ضروری به نظر میرسد، به ویژه با در نظر گرفتن شرایط پیچیده جهانی، مانند مکانهای چندتایی و حالتهای چند ترابری (به عنوان مثال، آمبولانس و آمبولانس هلیکوپتر).اهداف این مطالعه مکانیابی ایستگاههای، تخصیص نقاط مستعد سانحه به آنها، تعیین ظرفیت بستر بیمارستان مورد نیاز برای بیماران با شرایط بحرانی، و تصمیمگیری درباره سطوح موجودی در ایستگاههای باز از جمله بانکهای خون، دارو و غیره میباشد.از آنجا که عدم قطعیت در دنیای واقعی توسط اعداد فازی بیان شدهاست، یک روش امکان پذیر برای حل مساله دادهشده استفاده میشود. برای پاسخ ایمنی در مقابل نوسان، این ترکیب با بهینهسازی استوار ترکیب میشود.در این راستا از یک روش امکان پذیر استوار استفاده شدهاست.در نهایت، از یک روش محدودیت افزایشی برای مقابله با مشکل هدف زیستی استفاده میشود که هزینه و زمان ورود را به حداقل میرساند.در عمل، مدل به یک مورد واقعی اعمال میشود.
Abstract
For saving as many as possible human lives, designing an efficient Emergency Medical Services (EMS) network seems necessary, especially by considering world complicated conditions, such as multi-facility locations and multi-transportation modes (e.g., ambulance and helicopter ambulance). The aims of this study are to locate the stations, allocate the accident-prone points to them, determine the required hospital bed capacities provided for patients with critical conditions, and decide about the inventory levels at opened stations including blood banks, medicines, etc. The model is subjected to resource limitation (e.g. budget and a limited number of helicopter ambulances). Since the real-world uncertainty stated by fuzzy numbers, a possibilistic method is used for solving the given problem. To immune solutions in front of fluctuation, it is combined with robust optimization; therefore, a robust possibilistic approach is used. Finally, an augmented ∈-constraint method is used to cope wi
امتیاز شما: