Ambulance routing in disaster response considering variable patient condition: NSGA-II and MOPSO algorithms

Masoud Rabbani; Nastaran Oladzad-Abbasabady; Niloofar Akbarian-Saravi

doi:10.3934/jimo.2021007

文章内容

2022年第18卷, 第2版: 1035-1062. Doi公司：10.3934/jimo.2021007

这个问题上一篇文章具有局部声学边界反馈的二维Mindlin-Timoshenko板的稳定性下一篇文章可变加工时间调度问题的统一分析

考虑可变患者条件的灾难响应中的救护车路线：NSGA-II和MOPSO算法

1
伊朗德黑兰德黑兰大学工业工程学院

^*通讯作者：Masoud Rabbani，电话：+98 21 88335605，电子邮件：mrabani@ut.ac.ir
^*通讯作者：Masoud Rabbani，电话：+98 21 88335605，电子邮件：mrabani@ut.ac.ir

收到日期： 2020年5月

修订日期： 2020年9月

早期访问： 2021年1月

发布时间： 2022年3月

摘要全文（HTML）图(20)/表(7) 相关论文引用人

摘要

由于大量受伤人员需要紧急医疗救助，救援车辆容量不足是灾难性局势中的常见问题。因此，救护车车队管理对尽可能多地抢救受伤人员至关重要。在这方面，本文根据不同的患者群体的需求和特点对其进行了定义。为了向受影响的人提供适当和及时的医疗援助，还考虑了他们健康状况的变化。提出了一种混合整数线性规划（MILP）模型，以找到每辆救护车的最佳路径序列，并最小化最新服务完成时间（SCT）以及因接受不及时医疗服务而病情恶化的患者数量。非支配排序遗传算法II（NSGA-II）和多目标粒子群优化（MOPSO）用于在短时间内找到高质量的解决方案。最后，以伊朗洛雷斯坦省为例，评估模型的性能并分析解决方案对主要参数的敏感性，从而得出富有洞察力的管理建议。

关键词：

数学学科分类：初级：90C11。

引用：

全文（HTML）

图1。 请求分类和更改患者状况

作者	目标函数	问题	模式	可变条件	患者组	解决方法
Talarico等人[40]	最小最大响应时间	路由	_	_	X（X）	启发性
Jotshi等人[26]	最大需求覆盖/最小覆盖成本	路由	_	_	X（X）	启发性
舒尔曼等人[37]	最大需求覆盖率	定位	_	_	_	完全正确
Erdemir等人[12]	最小建立成本/最大需求覆盖率	定位	X（X）	_	_	启发性
Branas等人[7]	最小平均响应时间	定位	_	_	_	启发性
Furuta和Tanaka[14]	最小最大传输时间/最小响应时间	定位	X（X）	_	_	完全正确
Sasaki等人[35]	最小传输时间	定位	_	_	_	完全正确
Berman等人[5]	最小传输时间	定位	_	_	_	启发性
侯赛尼茹和巴西里[25]	最小-最大距离	定位	_	_	_	精确：分析/数值
Kalantari等人[27]	最小传输时间	定位	_	_	_	启发性
Camacho等人[8]	最小响应时间	分发	X（X）	_	_	完全正确
蒂卡尼和塞塔克[41]	最小最大响应时间	路由	_	_	X（X）	启发性
菲茨西蒙斯和斯里卡尔[13]	最小最大响应时间	定位	_	_	_	启发性
Gendreau等人[19]	最大需求覆盖率	重新定位	_	_	_	启发性
Knight等人[28]	最大生存概率	定位	_	_	X（X）	启发性
Toro-Díaz等人[45]	最小响应时间/最大需求覆盖率	定位/调度	_	_	_	启发性
安德森和瓦尔布兰德[1]	最小最大传输时间	定位/调度	_	_	_	启发式的
施密德[36]	最小平均响应时间	搬迁/调度	_	_	_	启发性
Goldberg和Listowsky[23]	_	路由	_	_	_	调查
Tlili等人[44]	最低旅行成本	路由	_	_	_	启发性
Bozorgi-Amiri等人[6]	最小传输时间	定位	X（X）	_	_	完全正确
Navazi等人[30]	最小建立成本/最小响应时间	定位	X（X）	_	_	完全正确
这篇论文	最小最大响应时间/最小患者数	路由	_	X（X）	X（X）	启发性

算法	参数
算法	$N_{pop}$	最多$-it$	$p_c$	百万美元$	百万美元$	$w美元$	c_1美元$	c_2美元$
NSGA-II公司	75	100	0.6	0.2	_	_	_	_
拖把	100	125	_	_	75	0.5	1.25	1.5

问题编号。	尺寸	NSGA-II公司					拖把					最优的
问题编号。	尺寸	CPU时间（s）	RNI公司	DM公司	性虐待	GD公司	CPU时间（s）	RNI公司	DM公司	性虐待	GD公司	CPU时间（s）
1	（3、4、4、3）	124.23	0.31	2.1253	0.0079	0.005	136.61	0.16	1.9872	0.0098	0.005	15
2	(5, 6, 8, 6)	132.4	0.37	1.5231	0.0091	0.003	148.25	0.11	1.9865	0.0111	0.005	89
三	（8、10、10、7）	139.87	0.29	3.2964	0.0082	0.003	161.2	0.2	5.2964	0.0109	0.006	236
4	(12, 15, 13, 11)	149.12	0.4	0.4374	0.011	0.004	169.59	0.33	0.1381	0.0147	0.004	894
5	(15, 17, 15, 13)	156.76	0.64	1.0964	0.0054	0.006	175.32	0.42	2.1784	0.0021	0.006	2601
6	(20, 23, 20, 18)	161.2	0.57	1.4384	0.0066	0.003	183.82	0.62	5.9824	0.0069	0.002	8732
7	(20, 24, 22, 20)	168.94	0.59	1.9842	0.0069	0.001	187.48	0.48	3.9855	0.0132	0.003	15000
8	（25、28、21、20）	175.54	0.21	4.7337	0.0074	0.005	193.56	0.15	2.9156	0.0097	0.007	15000
9	(25, 27, 25, 21)	179.36	0.28	3.341	0.0043	0.002	195.7	0.27	3.4415	0.004	0.008	15000
10	(30, 32, 24, 22)	188.87	0.88	3.7609	0.0121	0.003	210.1	0.42	4.5699	0.0158	0.005	15000
11	(40, 43, 29, 25)	194.3	0.91	1.2745	0.0108	0.001	223.24	0.81	6.1801	0.0124	0.001	15000
12	(50, 55, 41, 32)	212.25	0.73	2.8954	0.0039	0.002	240.51	0.83	4.0643	0.0061	0.001	15000
13	(75, 83, 66, 45)	237.86	0.77	5.762	0.0089	0.006	271.24	0.5	5.957	0.009	0.008	15000
14	（90、95、70、51）	264.22	0.86	3.8713	0.0077	0.005	284.5	0.46	3.869	0.0111	0.005	15000
15	(100, 112, 84, 62)	283.67	0.94	1.8751	0.0106	0.005	303.2	0.73	5.5147	0.0131	0.006	15000

标准	最优化方法	平均结果		双样本t检验
标准	最优化方法	NSGA-II公司	拖把	平均值比较	P值
CPU时间（s）	两种方法	194.5727	205.6213	$\mu_{NSGA-II}=\ mu_{MOPSO}$	0
RNI公司	NSGA-II公司	0.5833	0.4326	$\mu_{NSGA-II}>\ mu_{MOPSO}$	0.32
DM公司	拖把	2.6276	3.8711	$\mu_{NSGA-II}$	0.212
性虐待	NSGA-II公司	0.0079	0.0098	$\mu_{NSGA-II}$	0.901
GD公司	NSGA-II公司	0.0036	0.0048	$\mu_{NSGA-II}$	0.625

城市名称	人口	%伤员人数	%GC需求	%RC需求的
阿莱什塔	33, 132	30%	88%	12%
阿利古达尔兹	89, 521	21%	49%	51%
阿兹纳	第41703页	27%	83%	17%
博鲁杰尔德	245, 730	19%	77%	23%
杜鲁德	100, 979	32%	66%	34%
霍拉马巴德	354, 854	15%	41%	59%
库赫达什特	111, 737	28%	58%	42%
努尔·阿巴德	62, 195	34%	71%	29%
波尔·多克塔尔	32, 590	26%	92%	8%

医院名称	RC患者容量	救护车数量
伊本·新浪	120	25
伊玛目阿里	215	30
伊玛目贾法尔·萨迪	148	28
霍梅尼港	270	41
库赫达什特	132	27
Shohada-ye阿沙耶	347	40
沙希德·查姆兰	221	36
Shohada-ye Haftom Tir公司	150	20

[1]	T.Andersson和P.Värbrand，救护车调度和搬迁决策支持工具，in医疗卫生应急计划的运筹学：第1卷，帕尔格雷夫·麦克米伦，伦敦，195-201年。doi（操作界面）：10.1057/9781137535696_3.
[2]	E.Babaee Tirkolaee公司, A.戈里, M.Pahlevan先生和R.Malekalipour Kordestanizadeh公司，使用多目标入侵杂草优化的城市垃圾收集的鲁棒双目标多行程周期电容约束弧路由问题，废物管理与研究,37(2019), 1089-1101. doi（操作界面）：10.1177/0734242X19865340。
[3]	A.巴沙尔, B.圣彼得堡和杜恩吕蒙古包紧急服务站位置问题的分类法，优化信函,6(2012), 1147-1160. doi（操作界面）：2007年10月10日/11590-011-0376-1。
[4]	D.Berkoune, J.雷诺, M.雷基克和A.鲁伊斯、救灾行动中的运输，社会经济规划科学,46(2012), 23-32. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.seps.2011.05.002。
[5]	O.伯曼, Z.德雷兹纳和G.O.韦索洛夫斯基设施和转运点位置问题，运筹学国际交易,12(2005), 387-402. doi（操作界面）：10.1111/j.1475-3995.200514.x。
[6]	A.博佐里·阿米里, S.塔瓦科利, H.米尔扎伊普尔和M.拉巴尼、在需求位置不确定的情况下，综合定位直升机站和直升机停机坪，以转移伤员，美国急诊医学杂志,35(2017), 410-417. doi（操作界面）：10.1016/j.ajem.2016.11.024。
[7]	C.C.Branas、E.J.MacKenzie和C.S.ReVelle，救护车和医院的创伤资源分配模型，卫生服务研究,35(2000), 489.
[8]	J.-F.卡马乔·瓦莱霍, E.冈萨雷斯-罗德里格斯, F.-J.阿尔马格尔和R.G.冈萨雷斯-拉米雷斯，灾害发生后援助分配的双层优化模型，清洁生产杂志,105(2015), 134-145.
[9]	C.A.科埃略·科埃略, G.T.普利多和Mk Salazar Lechuga先生，使用粒子群优化处理多个目标，IEEE进化计算汇刊,8(2004), 256-279. doi（操作界面）：10.1109/TEVC2004.826067。
[10]	K.Deb公司, A.普拉塔普, S.阿加瓦尔和T.梅亚里凡，一种快速的精英多目标遗传算法：NSGA-II，IEEE进化计算汇刊,6(2002), 182-197. doi（操作界面）：10.1109/4235.996017.
[11]	A.E.Eiben、Z.Michalewicz、M.Schoenauer和J.E.Smith，进化算法中的参数控制，in进化算法中的参数设置施普林格，2007年，19-46。
[12]	E.T.Erdemir公司, R.Batta公司, P.A.罗杰森, A.布拉特和马丽·弗拉尼根，联合地面和空中紧急医疗服务覆盖模型：贪婪启发式解决方法，欧洲运筹学杂志,207(2010), 736-749. doi（操作界面）：10.1016/j.ejor.2010.05.047。
[13]	J.A.菲茨西蒙斯和B.N.Srikar先生，使用连续区域搜索例程的紧急救护车位置，运营管理杂志,2(1982), 225-237. doi（操作界面）：10.1016/0272-6963(82)90011-0.
[14]	T.Furuta公司和K.-i.田中直升机紧急医疗服务系统的最小和最小最大位置模型，日本运筹学会杂志,56(2013), 221-242. doi（操作界面）：10.15807/jorsj.56.221。
[15]	H.加格，一种有效的基于生物地理学的优化算法，用于解决可靠性优化问题，群与进化计算,24(2015), 1-10. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.swevo.2015.05.001。
[16]	H.加格，用于约束优化问题的混合PSO-GA算法，应用数学与计算,274(2016), 292-305. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.amc.2015.11.001。
[17]	H.加格，用于约束优化问题的混合GSA-GA算法，信息科学,478(2019), 499-523. doi（操作界面）：10.1016/j.ins.2018.11.041。
[18]	H.加格和S.P.Sharma公司，使用粒子群优化的多目标可靠性冗余分配问题，计算机与工业工程,64(2013), 247-255. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.cie.2012.09.015。
[19]	M.Gendreau先生, G.拉波特和F.塞梅特，用于实时救护车搬迁的动态模型和并行禁忌搜索启发式，并行计算,27（2001），1641-1653doi（操作界面）：10.1016/S0167-8191（01）00103-X。
[20]	Z.盖利奇, M.Saidi-Mehrabad先生和M.S.Pishvaee先生，一种随机规划方法，用于不确定条件下绿色生物柴油集成供应链网络的优化设计和规划：案例研究，能源,156（2018），661-687doi（操作界面）：2016年10月10日/j.energy.2018.05.103。
[21]	Z.盖利奇, J.塔吉克和M.S.Pishvaee先生，不确定条件下综合市政配水系统设计的新型稳健优化方法：马什哈德案例研究，计算机与化学工程,110(2018), 13-34. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.compchemeng.2017年11月11日。
[22]	A.古德拉特纳马, H.R.阿巴比和A.阿扎龙，将工业城镇的生产规划建模为考虑制造厂拥堵的枢纽位置分配问题，计算机与工业工程,129(2019), 479-501. doi（操作界面）：10.1016/j.cie.2019.01.049。
[23]	R.戈德堡和P.利斯托夫斯基、紧急车辆路线专家系统的关键因素，带应用程序的专家系统,7（1994），589-602doi（操作界面）：10.1016/0957-4174(94)90082-5.
[24]	J.Holguín-Veras, M.贾勒, L.N.Van Wassenhove先生, N.佩雷斯和T.瓦赫滕多夫、论灾后人道主义物流的独特性，运营管理杂志,30(2012), 494-506.
[25]	S.A.侯赛尼茹和巴西里，转移点位置问题的随机模型，国际先进制造技术杂志,58(2012), 211-225. doi（操作界面）：10.1007/s00170-011-3360-0。
[26]	A.乔希, Q.龚和R.巴塔、使用数据融合调度和路由减灾中的应急车辆，社会经济规划科学,43(2009), 1-24. doi（操作界面）：10.1016/j.seps.2008.02.005。
[27]	H.卡兰塔里, A.优素福, 加扎法里先生和K.Shahanaghi公司，模糊转移点定位问题：一种可能的无约束非线性规划方法，国际先进制造技术杂志,70(2014), 1043-1051. doi（操作界面）：10.1007/s00170-013-5338-6。
[28]	V.A.奈特, P.R.哈珀和L.史密斯，通过不同的结果测量，为最大存活率分配救护车，欧米茄,40（2012），918-926doi（操作界面）：2016年10月10日/j.omega.2012.02.03。
[29]	G.马夫罗塔斯和K.Florios公司，一种改进的增广$\varepsilon$-约束方法（AUGMECON2），用于在多目标整数规划问题中找到精确的pareto集，应用数学与计算,219(2013), 9652-9669. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.amc.2013.03.002。
[30]	F.纳瓦齐, R.Tavakkoli Moghaddam先生和Z.Sazvar公司，救护车和直升机救护站的多周期位置分配库存问题：稳健可行方法，IFAC在线论文,51(2018), 322-327. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.ifacol.2018.08.303。
[31]	拉兹达玛和M.A.埃尔特姆人道主义物流中的模型、解决方案和使能技术，欧洲运筹学杂志,244(2015), 55-65. doi（操作界面）：10.1016/j.ejor.2014.11.030。
[32]	R.S.帕特瓦尔, N.纳朗和H.加格，基于TVAC-PSO的新型突变策略算法，用于太阳能抽水蓄能热水系统的发电调度，能源,142(2018), 822-837. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.energy.2017.10.052。
[33]	A.J.佩德拉扎·马丁内斯和L.N.Van Wassenhove先生《人道主义物流中的运输和车队管理：未来研究的挑战》，欧洲运输与物流杂志,1(2012), 185-196. doi（操作界面）：2007年10月17日/13676-012-0001-1。
[34]	M.Rabbani、S.Momen、N.Akbarian-Saravi、H.Farrokhi-Asl和Z.Ghelichi，考虑生物乙醇生产战略的可持续生物乙醇供应链优化设计：案例研究，计算机与化学工程,134（2020），106720。doi（操作界面）：2016年10月10日/j.compchemeng.2019.106720。
[35]	佐佐木先生, T.Furuta公司和A.铃木，网络上最小设施和转移点位置问题的精确最优解，运筹学国际交易,15(2008), 295-306. doi（操作界面）：10.1111/j.1475-3995.2008.00602.x。
[36]	V.施密德，使用近似动态规划解决动态救护车搬迁和调度问题，欧洲运筹学杂志,219(2012), 611-621. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.ejor.2011.10.043。
[37]	N.Schuurman、N.J.Bell、R.L'Heureux和S.M Hameed，医院前直升机紧急医疗服务的最佳位置建模，BMC急救医学,9（2009），第6条。doi（操作界面）：10.1186/1471-227X-9-6。
[38]	N.斯里尼瓦斯和K.Deb公司，使用遗传算法中的非支配排序进行多目标优化，进化计算,2(1994), 221-248. doi（操作界面）：10.1162/evco.1994.2.3.221。
[39]	G.Taguchi，《质量工程导论：将质量设计到产品和过程中》，技术报告，1986年。
[40]	L.塔拉里科, F.梅塞尔和K·Sörensen、与患者群体一起进行灾难响应的救护车路线，计算机与运筹学,56(2015), 120-133. doi（操作界面）：10.1016/j.c或2014.11.006。
[41]	H.蒂卡尼和M.塞塔克、考虑不同类型救护车和半软时间窗口的灾难响应场景中的救护车路线，工业与系统工程杂志,12(2019), 95-128.
[42]	E.B.Tirkolaee、A.Goli和G.-W.Weber，模糊数学规划和自适应人工鱼群算法，用于带外包选项的实时能量感知流水车间调度问题，IEEE模糊系统汇刊, 2020.
[43]	E.B.Tirkolaee公司, S.哈迪安, G.-W.韦伯和I.马哈达维，一个基于绿色交通的易逝品配送鲁棒路由问题，计算智能,36(2020), 80-101. doi（操作界面）：10.1111/硬币12240。
[44]	T.Tlili公司, S.阿比迪和S.Krichen公司，灾害情况下高效应急运输的数学模型，美国急诊医学杂志,36(2018), 1585-1590. doi（操作界面）：10.1016/j.ajem.2018.01.039。
[45]	H.托罗·迪亚兹, M.E.Mayorga先生, S.Chanta公司和和L.A.Mclay紧急医疗服务的联合地点和调度决策，计算机与工业工程,64(2013), 917-928.
[46]	Y.-J.郑, S.-Y.Chen先生和和H.F.Ling，《救灾行动的进化优化：调查》，应用软计算,27(2015), 553-566. doi（操作界面）：2016年10月10日/j.asoc.2014.09.041。
[47]	A.周, B.-Y.曲, H.李, S.-Z.赵, P.N.Suganthan先生和Q.张，《多目标进化算法：最新技术综述》，群与进化计算,1（2011），32-49doi（操作界面）：2016年10月10日/j.swevo.2011.03.001。

考虑可变患者条件的灾难响应中的救护车路线：NSGA-II和MOPSO算法

摘要

工具书类

访问历史记录

分享

文章指标

访问历史记录

作者撰写的其他文章

目录

导出文件

引用

格式

内容