[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
:: دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) ::
دوره 12 شماره 2 صفحات 205-192 برگشت به فهرست نسخه ها
بررسی اهمیت تخصیص و مسیریابی پویای نیرو های امدادی در کاهش زمان پاسخگویی
پیمان کرمی، محمود رضا دلاور*، میر ابوالفضل مصطفوی
چکیده:   (448 مشاهده)
هر ساله تعداد کثیری از آسیب­دیدگان و بیماران به علت تأخیر در دریافت خدمات فوریت­های پزشکی جان می­سپارندتعیین محدوده خدماتی مراکز درمانی و مسیریابی صحیح عملیات امداد و نجات بر کاهش زمان پاسخگویی نیروهای امدادی تاثیرگذار است. تغییر ترافیک معابر از عوامل اصلی در تغییر محدوده خدماتی مراکز می­شود، بنابراین مطلوب است با رصد تغییر ترافیک، محدوده تحت پوشش هر بیمارستان به­روز گردد. استفاده از تجهیزات سخت افزاری و نرم­افزاری که ترافیک معابر را رصد کند، هزینه­ بر خواهد بود. برای بکارگیری این تجهیزات نیازمند اطلاعاتی در مورد میزان تاثیر تغییرات پویای ترافیک بر تخصیص خدمات مراکز درمانی و بهبود زمان خدمات رسانی به نقاط تقاضا است. در این پژوهش تخصیص خدمات مراکز درمانی با استفاده از داده­های ترافیکی ایستا در مقابل تخصیص با داده­های ترافیکی پویا در روز­ها و ساعات مختلف مورد ارزیابی قرار گرفت سپس میزان تاثیر پذیری مناطق مختلف یک محدوده از تغییرات ترافیکی بررسی شد. در تخصیص خدمات از الگوریتم­های فراابتکاری ژنتیک و بهینه سازی ازدحام ذرات استفاده گردید در ادامه میانگین زمان دسترسی (یا زمان پاسخگویی) به همه نقاط تقاضا و نقاط مرزی به صورت مجزا در منطقه 5 تهران بررسی شد. طبق نتایج میانگین زمان پاسخگویی به همه نقاط تقاضا در هنگام استفاده از داده­های ترافیکی ایستا ، 4/13 درصد بیشتر از زمان پاسخگویی به همان نقاط در هنگام استفاده از داده های ترافیکی پویا بوده است و میانگین زمان پاسخگویی به نقاط مرزی (نقاط چک) درهنگام تخصیص با داده­های ترافیکی ایستا 2/34 درصد معادل 69 ثانیه بیشتر تخصیص با داده ترافیکی پویا بوده است. این نتایج نشان دهنده افزایش تاخیر زمان پاسخگویی به نقاط مرزی در هنگام تخصیص خدمات با داده­های ترافیکی ایستا است. همچنین در ساعات بعد از ظهر روز که همزمان با افزایش درخواست­های امدادی است، اختلاف زمان پاسخگویی به نقاط تقاضا در هنگام تخصیص خدمات با داده­های ترافیکی ایستا و پویا افزایش یافته است. نتایج پژوهش بیانگر اهمیت تخصیص پویا بر بهبود خدمات رسانی دارد.
 
شماره‌ی مقاله: 14
واژه‌های کلیدی: تخصیص پویا، خدمات فوریت پزشکی، مراکز درمانی، محدوده خدماتی بیمارستان، زمان پاسخگویی
متن کامل [PDF 933 kb]   (254 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: سامانه های اطلاعات مکانی
فهرست منابع
1. Billhardt, H., Lujak, M., Sánchez-Brunete, V., Fernández, A. & Ossowski, S. (2014). Dynamic coordination of ambulances for emergency medical assistance services. Knowledge-Based Systems, 70, 268-280.‌ [DOI:10.1016/j.knosys.2014.07.006]
2. Wang, Z. & Zlatanova, S. (2016). Multi agent-based path planning for first responders among moving obstacles. Computers, Environment and Urban Systems, 56, 48-58.‌ [DOI:10.1016/j.compenvurbsys.2015.11.001]
3. Pour Mohammad J. (2018). Locating medical aid centers in urban areas considering the probability of accidents and response time. 3rd National Conference on New Ideas in Engineering (in Persian).
4. Elvik, R., Vaa, T., Hoye, A. & Sorensen, M. (Eds.). (2009). The handbook of road safety measures. Emerald Group Publishing.‌ [DOI:10.1108/9781848552517]
5. Wilde, E. T. (2013). Do emergency medical system response times matter for health outcomes? Health economics, 22(7), 790-806.‌ [DOI:10.1002/hec.2851]
6. Yu, W., Chen, Y., Chen, Z., Xia, Z. & Zhou, Q. (2020). Service area delimitation of fire stations with fire risk analysis: Implementation and case study. International journal of environmental research and public health, 17(6), 2030.‌ [DOI:10.3390/ijerph17062030]
7. Azimi, S., Delavar, M. R., & Rajabifard, A. (2018). An optimized multi agent-based modeling of smart rescue operation. Int. Arch. photogrammetry and remote sensing. Spat. Inf. Sci, 42, 93-100.‌ [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-3-W4-93-2018]
8. Cambridge Systematics, Texas Transportation Institute, Univ. of Washington, and Dowling Associates. (2003). Providing a highway system with reliable travel times. Transportation Research Board.
9. Ai, T., Yu, W. & He, Y. (2015). Generation of constrained network Voronoi diagram using linear tessellation and expansion method. Computers, Environment and Urban Systems, 51, 83-96.‌ [DOI:10.1016/j.compenvurbsys.2015.02.001]
10. Bolouri, S., Vafaeinejad, A., Alesheikh, A. & Aghamohammadi, H. (2019). investigating the effect of capacity criterion on the optimal allocation of emergency facilities in GIS environment. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.‌ [DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-211-2019]
11. Mills, A. F., Argon, N. T. & Ziya, S. (2018). Dynamic distribution of patients to medical facilities in the aftermath of a disaster. Operations Research, 66(3), 716-732.‌ [DOI:10.1287/opre.2017.1695]
12. Rezapour, S., Naderi, N., Morshedlou, N. & Rezapourbehnagh, S. (2018). Optimal deployment of emergency resources in sudden onset disasters. International Journal of Production Economics, 204, 365-382.‌ [DOI:10.1016/j.ijpe.2018.08.014]
13. Sharma, B., Ramkumar, M., Subramanian, N. & Malhotra, B. (2019). Dynamic temporary blood facility location-allocation during and post-disaster periods. Annals of Operations Research, 283(1), 705-736.‌ [DOI:10.1007/s10479-017-2680-3]
14. Yue, Y., Marla, L. & Krishnan, R. (2012). An efficient simulation-based approach to ambulance fleet allocation and dynamic redeployment. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 26, No. 1, pp. 398-405).‌ [DOI:10.1609/aaai.v26i1.8176]
15. Ankrah, R., Lacroix, B., McCall, J., Hardwick, A., & Conway, A. (2019, June). Introducing the Dynamic Customer Location-Allocation Problem. In 2019 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) (pp. 3157-3164). IEEE.‌ [DOI:10.1109/CEC.2019.8790150]
16. Aringhieri, R., Bruni, M. E., Khodaparasti, S. & van Essen, J. T. (2017). Emergency medical services and beyond: Addressing new challenges through a wide literature review. Computers & Operations Research, 78, 349-368.‌ [DOI:10.1016/j.cor.2016.09.016]
17. Zhu, H. H., Yan, H. W. & Li, Y. (2008). An optimization method for the layout of public service facilities based on Voronoi diagrams. Science of Surveying and Mapping, 33(2), 72-74.‌
18. Lee, I. & Lee, K. (2009). A generic triangle-based data structure of the complete set of higher order Voronoi diagrams for emergency management. Computers, Environment and Urban Systems, 33(2), 90-99.‌ [DOI:10.1016/j.compenvurbsys.2009.01.002]
19. Cui, H., Wu, L., Hu, S., & Lu, R. (2021). Measuring the service capacity of public facilities based on a dynamic Voronoi diagram. Remote Sensing, 13(5), 1027.‌ [DOI:10.3390/rs13051027]
20. Uno, T., Kato, K. & Katagiri, H. (2007, April). An application of interactive fuzzy satisficing approach with particle swarm optimization for multiobjective emergency facility location problem with a-distance. In 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Multi-Criteria Decision-Making (pp. 368-373). IEEE.‌ [DOI:10.1109/MCDM.2007.369115]
21. Kaveh, M., Kaveh, M., Mesgari, M. S. & Paland, R. S. (2020). Multiple criteria decision-making for hospital location-allocation based on improved genetic algorithm. Applied Geomatics, 12(3), 291-306.‌ [DOI:10.1007/s12518-020-00297-5]
22. Demetrescu, C. & Italiano, G. F. (2006). Fully dynamic all pairs shortest paths with real edge weights. Journal of Computer and System Sciences, 72(5), 813-837.‌ [DOI:10.1016/j.jcss.2005.05.005]
23. Pourrahmani, E., Delavar, M. R., Pahlavani, P. & Mostafavi, M. A. (2015). Dynamic evacuation routing plan after an earthquake. Natural Hazards Review, 16(4), 04015006.‌ [DOI:10.1061/(ASCE)NH.1527-6996.0000183]
24. Zaroliagis, C. D. (2002). Implementations and experimental studies of dynamic graph algorithms. In Experimental algorithmics (pp. 229-278). Springer, Berlin, Heidelberg.‌ [DOI:10.1007/3-540-36383-1_11]
25. Talarico, L., Meisel, F. & Sörensen, K. (2015). Ambulance routing for disaster response with patient groups. Computers & Operations Research, 56, 120-133.‌ [DOI:10.1016/j.cor.2014.11.006]
26. Pattanamekar, P., Park, D., Rilett, L. R. Lee, J., & Lee, C. (2003). Dynamic and stochastic shortest path in transportation networks with two components of travel time uncertainty. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 11(5), 331-354.‌ [DOI:10.1016/S0968-090X(03)00029-9]
27. Wuest, B. A. & Mioc, D. (2007, May). Visualization and modeling of traffic congestion in urban environments. In 10th AGILE International Conference on Geographic Information Science. Department of Geodesy and Geomatics, University of New Brunswick Canada.‌
28. Pourrahmani, E., Delavar, M. R. & Pahlavani, P. An Urban Evacuation Routing Plan for an Emergency Response System Using Real-Time Traffic Data.‌
29. Erkat J, Zamani S, Quds P. (2014). Location-routing for emergency facilities considering destruction probabilities for communication paths in crises. Crisis Management (in Persian).
30. Nha, V. T. N., Djahel, S. & Murphy, J. (2012, November). A comparative study of vehicles' routing algo
31. rithms for route planning in smart cities. In 2012 First international workshop on vehicular traffic management for smart cities (VTM) (pp. 1-6). IEEE.‌
32. Aghamohammadi, H., Mesgari, M. S., Molaei, D. & Aghamohammadi, H. (2013). Development a heuristic method to locate and allocate the medical centers to minimize the earthquake relief operation time. Iranian journal of public health, 42(1), 63.‌
33. Abolhoseini, S., Mesgari, S. M., & Mohammadi Soleimani, R. (2021). Modified particle swarm optimization algorithm to solve location problems on urban transportation networks (Case study: Locating traffic police kiosks). Engineering Journal of Geospatial Information Technology (in Persian), 8(3), 1-19.‌ [DOI:10.52547/jgit.8.3.1]
34. Farahani, R. Z., & Hekmatfar, M. (Eds.). (2009). Facility location: concepts, models, algorithms and case studies. Springer Science & Business Media.‌ [DOI:10.1007/978-3-7908-2151-2]
35. Cooper, L. (1963). Location-allocation problems. Operations research, 11(3), 331-343.‌ [DOI:10.1287/opre.11.3.331]
36. ReVelle, C. S., & Swain, R. W. (1970). Central facilities location. Geographical analysis, 2(1), 30-42.‌ [DOI:10.1111/j.1538-4632.1970.tb00142.x]
37. Hakimi, S. L. (1964). Optimum locations of switching centers and the absolute centers and medians of a graph. Operations research, 12(3), 450-459.‌ [DOI:10.1287/opre.12.3.450]
38. White, J. A., & Case, K. E. (1974). On covering problems and the central facilities location problem. Geographical Analysis, 6(3), 281-294.‌ [DOI:10.1111/j.1538-4632.1974.tb00513.x]
39. Erwig, M. (2000). The graph Voronoi diagram with applications. Networks: An International Journal, 36(3), 156-163.‌ https://doi.org/10.1002/1097-0037(200010)36:3<156::AID-NET2>3.0.CO;2-L [DOI:10.1002/1097-0037(200010)36:33.0.CO;2-L]
40. Li, X., Chen, J., Zhao, L., Guo, S., Sun, L., & Zhao, X. (2020). Adaptive distance-weighted Voronoi tessellation for remote sensing image segmentation. Remote Sensing, 12(24), 4115.‌ [DOI:10.3390/rs12244115]
41. Zheng, S., & Zheng, J. (2014). Assessing the completeness and positional accuracy of OpenStreetMap in China. In Thematic cartography for the society (pp. 171-189). Springer, Cham.‌ [DOI:10.1007/978-3-319-08180-9_14]
42. Melanie M. (1999) An introduction to genetic algorithms. A Bradford book. The MIT Press Cambridge, MA.
43. Lins, I. D. & Droguett, E. L. (2011). Redundancy allocation problems considering systems with imperfect repairs using multi-objective genetic algorithms and discrete event simulation. Simulation Modelling Practice and Theory, 19(1), 362-381.‌ [DOI:10.1016/j.simpat.2010.07.010]
44. Sivanandam, S. N. & Deepa, S. N. (2008). Genetic algorithm optimization problems. In Introduction to genetic algorithms (pp. 165-209). Springer, Berlin, Heidelberg.‌ [DOI:10.1007/978-3-540-73190-0_7]
45. Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995, October). A new optimizer using particle swarm theory. In MHS'95. Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science (pp. 39-43). Ieee.‌
46. Wang, D., Tan, D. & Liu, L. (2018). Particle swarm optimization algorithm: an overview. Soft computing, 22(2), 387-408.‌ [DOI:10.1007/s00500-016-2474-6]
47. Goldberg JB. (2004). Operations research models for the deployment of emergency services vehicles. EMS management Journal. 1(1), 20-39.
48. Azaimi P, Mansouri M (2018). Simulation of dispatching and allocation of ambulances for emergency medical services in urban areas. The 16th International Industrial Engineering Conference, Tehran (in Persian).
49. Alivand M, Malek M R, Al_shikh A A. (1386). A distributed traffic management system in mobile network platform. The first urban spatial information systems conference (in Persian).
50. Church, R. L., & ReVelle, C. S. (1976). Theoretical and computational links between the p‐median, location set‐covering, and the maximal covering location problem. Geographical Analysis, 8(4), 406-415.‌ [DOI:10.1111/j.1538-4632.1976.tb00547.x]
51. Soltanpour, A., Baroughi, F., & Alizadeh, B. (2021). A hybrid algorithm for the uncertain inverse P-median location problem. Facta Universitatis. Series: Mathematics and Informatics, 1399-1416.‌ [DOI:10.22190/FUMI2005399S]
52. Ndiaye, F., Ndiaye, B. M. & Ly, I. (2012). Application of the p-median problem in school allocation.‌ [DOI:10.4236/ajor.2012.22030]
53. Mitchell, M. (1998). An introduction to genetic algorithms. MIT press.‌ [DOI:10.7551/mitpress/3927.001.0001]
54. Santosa, B. (2006). Tutorial particle swarm optimization. Sukolilo Surabaya: Kampus ITS, 66.‌
55. Juneja, M. & Nagar, S. K. (2016, October). Particle swarm optimization algorithm and its parameters: A review. In 2016 International Conference on Control, Computing, Communication and Materials (ICCCCM) (pp. 1-5). IEEE.‌ [DOI:10.1109/ICCCCM.2016.7918233]
56. Robinson, J., Sinton, S. & Rahmat-Samii, Y. (2002, June). Particle swarm, genetic algorithm, and their hybrids: optimization of a profiled corrugated horn antenna. In IEEE Antennas and Propagation Society International Symposium (IEEE Cat. No. 02CH37313) (Vol. 1, pp. 314-317). IEEE.‌
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

karami P, delavar M R, mostafavi M A. Evaluating the importance of dynamic allocation and routing of rescuers in reducing response time. JGST 2023; 12 (2) :192-205
URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1112-fa.html

کرمی پیمان، دلاور محمود رضا، مصطفوی میر ابوالفضل. بررسی اهمیت تخصیص و مسیریابی پویای نیرو های امدادی در کاهش زمان پاسخگویی. نشریه علمی پژوهشی علوم و فنون نقشه برداری 1401; 12 (2) :205-192

URL: http://jgst.issge.ir/article-1-1112-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 12، شماره 2 - ( 11-1401 ) برگشت به فهرست نسخه ها
نشریه علمی علوم و فنون نقشه برداری Journal of Geomatics Science and Technology