Dissertação

{en_GB=Improving Emergency Medical Services Through Vehicle Location Optimization} {} CONFIRMED

{pt=Os serviços de emergência médica (EMS) são fulcrais para garantir o bem-estar da população e a sua importância é reconhecida há vários anos. O Sistema Integrado de Emergência Médica (SIEM), estabelecido na década de 1960, evoluiu para um sistema complexo, operando múltiplos veículos e diferentes estágios de intervenção. O Instituto Nacional de Emergência Médica (INEM) é responsável por gerir o SIEM. Entre outras decisões, compete-lhe posicionar os meios de emergência, com um impacto direto na saúde da população. Ainda assim, a configuração atual do sistema resulta de decisões incrementais nunca sujeitas a uma avaliação holística. Neste contexto, o INEM beneficiaria de métodos científicos que permitissem informar os processos de decisão. Por este motivo, um modelo Multiobjectivo de Programação Inteira Mista é desenvolvido para apoiar decisões relativas à seleção de estações, à afetação de veículos e à satisfação da procura. Em geral, o modelo considera múltiplos veículos e prioridades de emergência, bem como diversos períodos temporais e três objetivos: cobertura, custo e equidade. Uma heurística híbrida é proposta para acelerar a resolução do modelo para o primeiro objetivo. Aplicação do modelo a duas regiões sugere que, cumprindo as restrições atuais, pequenas melhorias são possíveis. O modelo também é utilizado para testar decisões sobre a expansão da frota e veículos sazonais. Cenários alternativos sugerem que, com os recursos atuais, melhorias de cobertura até 13.3% podem ser obtidos. Finalmente, resultados computacionais da heurística mostram que é um método de solução eficaz para instâncias de dimensões elevadas. , en=Emergency Medical Services (EMS) are paramount in saving lives and their importance has long been recognized. The Portuguese EMS, SIEM, has evolved since the 1960s into a complex system, comprising several stages and entities. The National Institute for Medical Emergencies (INEM) is responsible for managing the SIEM. Among other decisions, it is responsible for locating emergency vehicles, which directly impacts the medical outcomes of the population. Nonetheless, current vehicle locations are a result of incremental modifications guided by experience. In this context, more sophisticated decision-support methods could be beneficial. A Multi-Objective Dynamic Mixed-Integer Programming model is developed to support decisions concerning station selection, the allocation of vehicles to stations and the assignment of demand to vehicles. In general, the model considers multiple vehicles and call priorities, as well as micro and macro time periods, to determine how the existing system can be gradually improved. Three objectives are considered: coverage, cost, and equity. Besides, a hybrid heuristic based on problem decomposition is proposed to streamline model solution for the first objective. Application of the model to two regions suggests that, under the current restrictions, only slight improvements are possible. The model is further explored to study fleet expansion and seasonal vehicle allocation decisions, aligned with current planning practices. Alternative operating scenarios show that, with the current resources, improvements of up to 13.3% in coverage could be attained by relocating stations and vehicles simultaneously. Finally, computational tests of the heuristic prove it to be an effective solution procedure for large instances. }
{pt=Serviços de Emergência Médica, Localização de Ambulâncias, Otimização, Heurística Híbrida, Programação Matemática, en=Emergency Medical Services, Ambulance Location, Optimization, Hybrid Heuristic, Mixed-Integer Programming}

Dezembro 4, 2019, 10:30

Orientação

ORIENTADOR

Inês Marques Proença

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Ana Paula Ferreira Dias Barbosa Póvoa

Departamento de Engenharia e Gestão (DEG)

Professor Catedrático