شماره ركورد
20022
پديد آورنده
مهدي رجبي انرجان
عنوان
بهينهسازي استوار براي مسئله مكانيابي پوششدهي ماكزيمم وابسته به زمان آمبولانس، با در نظر گرفتن هزينههاي مكانيابي و مكانيابي مجدد در سيستم سرويسدهي چند دورهاي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
اقتصادي و اجتماعي
سال تحصيل
93-94
تاريخ دفاع
۱۳۹۶/۸/۲۰
استاد راهنما
دكتر غلامرضا جلالي نائيني
استاد مشاور
دكتر ميرسامان پيشوايي
دانشكده
صنايع
چكيده
مكانيابي تسهيلات يك جز حياتي از برنامهريزي استراتژيك براي شركتهاي عمومي و خصوصي ميباشد. به همين علت ضروري است كه بسياري از شاخصها و معيارها نظير هزينه يا مسافت از نقاط تقاضا در نظر گرفته شود. از ميان مسائل مكانيابي تسهيلات، مكانيابي مسائل اضطراري به خصوص اورژانس، آمبولانس و آتشنشاني به دليل اينكه با جان انسانها مرتبط است اهميت بسزايي پيدا مينمايد. چرا كه چنانچه خدمات در زمان مناسب ارائه نگردد منجر به فوت انسانها ميگردد و خسارات فراواني را بر جاي ميگذارد. علاوه بر مسئله مكانيابي، مسئله پوششدهي نيز از اهميت بالايي برخوردار است. در حقيقت تركيب اين دو مسئله منجر ميگردد مراكز تسهيل بتوانند خدمات مناسبي را ارائه داده و منجر به افزايش سطح رضايت نقاط تقاضا و در نتيجه جامعه گشته و ميزان مرگومير را نيز كاهش دهد. به عبارت ديگر هدف اصلي در مسئله مكانيابي پوششدهي استقرار وسايل نقليه در مكانهاي مناسب مراكز بالقوه تسهيلات است به گونهاي كه بتوان بيشترين سطح سرويسدهي براي نقاط تقاضا فراهم گشته و علاوه بر افزايش سطح رضايت عمومي، منجر به كاهش هزينهها گردد.
در اين تحقيق يك مدل برنامهريزي رياضي خطي عدد صحيح مختلط براي مسئله مكانيابي پوششدهي به منظور حداكثر نمودن سطح پوششدهي آمبولانسها به نقاط تقاضا در شرايط عدم قطعيت ارائه شده است. به منظور نزديكتر شدن مسئله به شرايط واقعي، مفروضات و محدوديتهاي متعددي براي آن درنظر گرفته شده كه در قسمتهاي بعد به طور دقيق به آن پرداخته ميشود.به منظور حل مدل، از رويكرد بهينهسازي استوار و نيز نرم افزار گمز استفاده شده است. پس از آن نيز به منظور بررسي صحت مدل و نيز تحليل نتايج خروجي، آناليز حساسيت بر روي مدل انجام گرفته و در نهايت نتايج آن مورد بررسي قرار گرفته و ارائه ميگردد.
واژههاي كليدي: مكانيابي، مكانيابي مجدد، آمبولانس، عدم قطعيت، بهينهسازي استوار، چند دورهاي
تاريخ ورود اطلاعات
1397/11/09
عنوان به انگليسي
Robust optimization for multi-period, time-depend Ambulance maximum covering location problem with location and relocation cost’s
تاريخ بهره برداري
1/29/2019 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مهدي رجبي انرجان
چكيده به لاتين
Facility locating is a critical component of strategic planning for public and private companies. [1] It is therefore necessary that many indicators and criteria such as cost or distance from demand points be taken into account. [1] Among the issues of locating facilities, finding emergency emergencies, particularly emergency, ambulance and fire brigades, is important because it is related to human lives. Because if the services are not provided at the right time, it will lead to death of humans and cause many losses. In addition to locating, the issue of coverage is also of great importance. In fact, the combination of these two issues will lead to the facilitating appropriate services and to increase the level of satisfaction of demand points and thus the community and reduce the level of mortality. In other words, the main objective in locating the coverage of vehicle placement in the appropriate places of potential facilities is to provide the highest level of service to demand points, and in addition to increasing the level of general satisfaction, leads to cost reductions. In this research, a mixed integer linear mathematical programming model for the coverage problem is presented to maximize the coverage of ambulances to demand points in uncertainty situations. In order to get the problem closer to the actual situation, several assumptions and constraints are considered for this purpose, which are carefully discussed in the following sections. In order to solve the model, a robust optimization approach has been used, as well as GOM software. Then, in order to check the validity of the model and to analyze the output results, sensitivity analysis was performed on the model and finally its results are presented.
Keywords: Locations, Reconciliation, Ambulance, Uncertainty, Stable optimization, Multi-period