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https://hdl.handle.net/10316/100409
Title: | Modelos de localização de meios de socorro pré-hospitalar | Authors: | Nelas, José Carlos Galvão Baptista | Orientador: | Dias, Joana | Keywords: | Localização; veículos de emergência; hierárquico; incerteza; otimização; Location; emergency vehicles; hierarchical; uncertainty; optimization | Issue Date: | 23-Mar-2022 | Place of publication or event: | Coimbra | Abstract: | A localização de veículos de emergência é um tópico de pesquisa relevante. As decisões sobre onde localizar esses veículos têm um impacto crucial na qualidade do serviço de emergência prestado às populações, com consequências em termos de mortalidade e qualidade de vida. É importante garantir o acesso da população ao atendimento de emergência, sem esquecer a necessidade de utilizar da melhor forma possível todos os recursos disponíveis.
Neste trabalho, são apresentados novos modelos de programação linear inteira, que visam otimizar a localização de veículos de emergência. Estes modelos representam um avanço relativamente ao estado da arte, uma vez que permitem considerar, explicitamente, as possibilidades de substituibilidade entre veículos de diferentes tipos e o tipo de atendimento que podem prestar, integrando as decisões de atribuição de veículos aos episódios de urgência nas decisões de localização dos veículos. Este é um aspeto relevante, pois tem influência na disponibilidade efetiva de veículos, aquando da ocorrência de um episódio de emergência. Um dos modelos desenvolvidos, para além da questão da substituibilidade entre veículos, considera que episódio de emergência se pode desenvolver em diferentes etapas. Isto significa que, se o auxílio não chegar dentro de um determinado período de tempo, se pode considerar explicitamente a evolução do episódio de emergência com repercussões no tipo e quantidade de viaturas que devem ser enviadas (o atraso no socorro pode influenciar o agravamento do estado das vítimas, por exemplo).
Nesta tese, começa por se apresentar um modelo determinístico, que não se revela como o mais adequado uma vez que a ocorrência de episódios de emergência tem um caráter intrinsecamente estocástico, mas que facilita a leitura e compreensão dos restantes modelos apresentados. Assim, são desenvolvidos também modelos estocásticos, em que a incerteza em relação aos episódios de emergência é explicitamente representada através de cenários. Estes cenários são criados através de simulação de Monte Carlo, tendo em conta um conjunto de dados reais, e tendo também por base dados reais relativos ao distrito de Coimbra
As soluções encontradas pelos modelos desenvolvidos foram testadas considerando um conjunto de dados out-of-sample, representando ou novos cenários desconhecidos do modelo que originou a solução, ou dados reais.
Os modelos desenvolvidos podem ser interpretados como modelos de cobertura. Foram considerados diferentes objetivos. Para além da maximização da cobertura esperada, foram ainda testados modelos que consideram como objetivo a minimização do máximo arrependimento e maximização da menor cobertura. No modelo que considera a evolução do episódio por etapas, foi considerada uma função objetivo que privilegia o atendimento mais rápido dos episódios.
Uma análise crítica das soluções obtidas através dos modelos, e de uma comparação com a solução atual existente, permite concluir que a utilização destas metodologias pode representar uma mais-valia no processo de tomada de decisão no contexto de problemas de localização de meios de socorro em ambiente pré-hospitalar. The location of emergency vehicles is a relevant research topic. Decisions about where to locate these vehicles have a crucial impact on the quality of emergency services provided to populations, with consequences in terms of mortality and quality of life. It is important to guarantee the population's access to emergency care, without forgetting the need to make the best use of all the available resources. In this work, new integer linear programming models are presented, which aim to optimize the location of emergency vehicles. These models represent an advance in relation to the existing state of the art, since they explicitly consider the possibilities of substitutability between vehicles of different types and the type of service they can provide, integrating the assignment decisions of vehicles to emergency episodes in the vehicle location decisions. This is a relevant aspect, since this assignment influences the effective availability of vehicles, whenever an emergency episode occurs. One of the models developed, in addition to the question of substitutability between vehicles, assumes that each emergency episode can be developed in different stages. This means that, if the aid does not arrive within a certain period of time, the evolution of the emergency episode can be explicitly considered with repercussions on the type and quantity of vehicles that must be sent (the delay can influence the worsening of the victims' state, for example). This work first describes a deterministic model, that proves not being the most suitable to represent the problem, since the occurrence of emergency episodes has an intrinsically stochastic character, but that is useful for a better understanding of the models described in this work. Thus, stochastic models are also developed, where uncertainty regarding emergency episodes is explicitly represented through the use of scenarios. These scenarios are created through Monte Carlo simulation, generated based on a set of real data of Coimbra district. The solutions found by the developed models were tested with out-of-sample data, representing either new and unknown scenarios or real data. The developed models can be interpreted as coverage models. Different objectives were considered. In addition to the maximization of the expected coverage, the minimization of the maximum regret and the maximization of the minimum coverage were also considered. In the model that considers the evolution of the episode in stages, the objective function privileges the coverage of the episodes in its earlier stages. A critical analysis of the solutions obtained by applying the models, and a comparison with the current existing solution, allows us to conclude that the use of these methodologies can represent an added value in the decision-making process in the context of problems of locating emergency vehicles. |
Description: | Tese de Doutoramento em Gestão, Ciência Aplicada à Decisão, apresentada à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra. | URI: | https://hdl.handle.net/10316/100409 | Rights: | openAccess |
Appears in Collections: | UC - Teses de Doutoramento FEUC- Teses de Doutoramento |
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