Acil Tıbbi Servis Araçları Yerleşim Algoritmaları Ve Uygulamaya Yönelik Kıyaslamaları

thumbnail.default.alt
Tarih
Yazarlar
Yayla, İldeniz
Süreli Yayın başlığı
Süreli Yayın ISSN
Cilt Başlığı
Yayınevi
Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology
Özet
Bu çalışmada, Acil Tıbbi Servis yerleşimi eniyilemesi için kullanılan yedek kapsama ve olasılıksal kapsama algoritmaları ele alınmıştır. Deney öncesinde belirlenen kapsama tanım değerlerinin sonuçlara etkisini incelemek ve iki modelin ele alınan bölgede oluşturduğu müdahale sürelerini kıyaslamak için bir benzetim sistemi kurgulanmış, ele alınan bölge ihtiyaçları doğrultusunda iki modelde geliştirmeler yapılmıştır. Parametrik analizlerle ve kurgulanan benzetim sistemiyle, planlayıcı tarafından belirlenen kapsama değerinin ihtiyaç duyulan acil tıbbi servis istasyon ve araç sayısını önemli düzeyde etkilediği ve ele alınan bölge için uygun kapsama sınırının literatürde kullanılan değerlerden farklı olması gerekliliği görülmüştür. Modellerde yapılan geliştirmelerde ve özellikle olasılıksal kapsama modelindeki geliştirmenin finansal açıdan daha olumlu sonuçlar ürettiği gözlenmiştir. Son olarak, iki model benzetim sistemine alınmış ve olasılıksal kapsama modelinin benzetim sisteminin çıktısına bağlı olarak bölge için daha olumlu müdahale süreleri ürettiği istatistiksel olarak belirlenmiştir.
In this study, backup coverage and stochastic coverage algorithms are handled for optimization of Emergency Medical Service settlement. A simulation system has been built in order to analyze impacts of coverage definition values determined before the experiment on the results and to compare interference times of two models in the area. Both models have been improved towards the needs of the area. With parametric analysis and simulation system built, it has been observed that coverage value determined by the planner significantly affects station and vehicle number of Emergency Medical Service needed and suitable coverage limit should be different than values used in literature for the said area. Improvements in models, particularly, in stochastic coverage model have lead to positive financial results. Finally, both models have been taken to simulation system and it has been determined that stochastic coverage model provides more positive interference times depending on outputs of simulation system.
Açıklama
Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2007
Anahtar kelimeler
acil tıbbi servisler, ambulans, yerleşim yeri analizi, kapsama modeli, erlang dağılımı, emergency medical services, ambulance, location analysis, coverage model, erlang distribution
Alıntı