Evde sağlık hizmetlerinde çok amaçlı, çok turlu ve zaman pencereli rotalama problemi için hedef programlama yaklaşımı

Year 2021, Volume: 36 Issue: 4, 2167 - 2182, 02.09.2021

Asiye Özge Dengiz Kumru Atalay Fulya Altıparmak

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.853882

Cited By: 1

Abstract

Dünyayı etkileyen salgın hastalıklar, nüfus artışı, gelişen teknolojiler sağlık sektöründeki hizmetlerin yapısını da değiştirmektedir. Sağladığı avantajlar nedeniyle evde sağlık hizmetleri (ESH) hastalar tarafından her geçen gün daha fazla talep edilmektedir. Bu sebeple araştımacıların Evde Sağlık Hizmetleri Rotalama Problemine (ESHRP) ilgisi artmaktadır. Bu çalışmada, Ankara’da ESH veren bir Devlet Hastanesinin ilgili biriminde yapılan incelemelere dayalı olarak ESHRP tanımlanmıştır. Ele alınan hastanede kaynakların kısıtlı olmasından dolayı araçların birden fazla kullanılması gerekmektedir. Dolayısıyla, ESHRP çok turlu olarak dikkate alınmıştır. Ayrıca, hastaların taleplerinin zamanında karşılanmasını sağlamak amacıyla problem zaman pencereli bir yapıdadır. Bunun yanısıra, ESHRP'de karşılanan hasta taleplerinin enbüyüklenmesi ve çevresel etkilerin azaltılması önemli iki amaçtır. Çevresel etkilerin azaltılması ESH’de kullanılan araçların karbon salınımının enküçüklenmesi ile sağlanabilir. Bu nedenle bu çalışmada ele alınan problem çok amaçlı, çok turlu ve zaman pencereli evde sağlık hizmetleri rotalama problemi (ÇTZP-ESHRP) olarak tanımlanmıştır. Problemin çözümü için ağırlıklı hedef programlama (HP) metodu kullanılmıştır. Ankara’da hizmet veren bir hastaneden elde edilen verilere dayalı olarak test problemleri üretilmiş ve senaryo analizi ile bulunan çözümler karar alma sürecine yön verecek şekilde değerlendirilmiştir.

Keywords

evde sağlık hizmetleri, çok turlu rotalama problemi, karbon emisyonu, ağırlıklandırılmış hedef programlama, zaman penceresi

References

• Resmi gazete. Sağlık Bakanlığı ve Bağlı Kuruluşlar Tarafından Evde Sağlık Hizmetlerinin Sunulmasına Dair Yönetmelik. 2015.
• Begur, S. V., Miller, D. M. & Weaver, J. R. An Integrated Spatial DSS for Scheduling and Routing Home-Health-Care Nurses. INFORMS Journal on Applied Analytics 27, 35–48 1997.
• Cissé, M. et al. OR problems related to Home Health Care: A review of relevant routing and scheduling problems. Operations Research for Health Care 13–14, 1–22 2017.
• Fikar, C. & Hirsch, P. Home health care routing and scheduling: A review. Computers & Operations Research 77, 86–95 2017.
• Paraskevopoulos, D. C., Laporte, G., Repoussis, P. P. & Tarantilis, C. D. Resource constrained routing and scheduling: Review and research prospects. European Journal of Operational Research 263, 737–754 2017.
• Akjiratikarl, C., Yenradee, P. & Drake, P. R. PSO-based algorithm for home care worker scheduling in the UK. Computers & Industrial Engineering 53, 559–583 2007.
• Bertels, S. & Fahle, T. A hybrid setup for a hybrid scenario: combining heuristics for the home health care problem. Computers & Operations Research 33, 2866–2890 2006.
• Braekers, K., Hartl, R. F., Parragh, S. N. & Tricoire, F. A bi-objective home care scheduling problem: Analyzing the trade-off between costs and client inconvenience. European Journal of Operational Research 248, 428–443 2016.
• Trautsamwieser, A. & Hirsch, P. Optimization of daily scheduling for home health care services. 3, 13.
• Maya Duque, P. A., Castro, M., Sörensen, K. & Goos, P. Home care service planning. The case of Landelijke Thuiszorg. European Journal of Operational Research 243, 292–301 2015.
• Eveborn, P., Flisberg, P. & Rönnqvist, M. Laps Care—an operational system for staff planning of home care. European Journal of Operational Research 171, 962–976 2006.
• Bredström, D. & Rönnqvist, M. Combined vehicle routing and scheduling with temporal precedence and synchronization constraints. European Journal of Operational Research 191, 19–31 2008.
• Mankowska, D. S., Meisel, F. & Bierwirth, C. The home health care routing and scheduling problem with interdependent services. Health Care Manag Sci 17, 15–30 2014.
• Rasmussen, M. S., Justesen, T., Dohn, A. & Larsen, J. The Home Care Crew Scheduling Problem: Preference-based visit clustering and temporal dependencies. European Journal of Operational Research 219, 598–610 2012.
• Wirnitzer, J., Heckmann, I., Meyer, A. & Nickel, S. Patient-based nurse rostering in home care. Operations Research for Health Care 8, 91–102 2016.
• Liu, R., Yuan, B. & Jiang, Z. Mathematical model and exact algorithm for the home care worker scheduling and routing problem with lunch break requirements. 2017 doi:10.1080/00207543.2016.1213917.
• Hiermann, G., Prandtstetter, M., Rendl, A., Puchinger, J. & Raidl, G. R. Metaheuristics for solving a multimodal home-healthcare scheduling problem. Cent Eur J Oper Res 23, 89–113 2015.
• Erdem, M. & Koç, Ç. Analysis of electric vehicles in home health care routing problem. Journal of Cleaner Production 234, 1471–1483 2019.
• Ren, Y., Dessouky, M. & Ordóñez, F. The multi-shift vehicle routing problem with overtime. Computers & Operations Research 37, 1987–1998 2010.
• Zhang, Z., Liu, M. & Lim, A. A memetic algorithm for the patient transportation problem. Omega 54, 60–71 2015.
• Anaya-Arenas, A. M., Chabot, T., Renaud, J. & Ruiz, A. Biomedical sample transportation in the province of Quebec: a case study. International Journal of Production Research 54, 602–615 2016.
• Oddoye, J. P., Jones, D. F., Tamiz, M. & Schmidt, P. Combining simulation and goal programming for healthcare planning in a medical assessment unit. European Journal of Operational Research 193, 250–261 2009.
• Demir, E., Bektaş, T. & Laporte, G. The bi-objective Pollution-Routing Problem. European Journal of Operational Research 232, 464–478 2014.
• Kumar, R. S. et al. Multi-objective modeling of production and pollution routing problem with time window: A self-learning particle swarm optimization approach. Computers & Industrial Engineering 99, 29–40 2016.
• Charnes, A. & Cooper, W. W. Management Models and Industrial Applications of Linear Programming. Management Science 4, 38–91 1957.
• Baykasoglu, A. Multi-rule Multi-objective Simulated Annealing Algorithm for Straight and U Type Assembly Line Balancing Problems. J Intell Manuf 17, 217–232 2006.
• Reichmuth, D. S., Lutz, A. E., Manley, D. K. & Keller, J. O. Comparison of the technical potential for hydrogen, battery electric, and conventional light-duty vehicles to reduce greenhouse gas emissions and petroleum consumption in the United States. International Journal of Hydrogen Energy 38, 1200–1208 2013.