SUMO ile Acil Durum Araçlarının Rota Optimizasyonu: Aydın İli Ambulans Örneği

The time it takes an ambulance to reach the scene of an emergency, the Emergency Response Time (ERT), is a critical parameter that directly shapes patient survival. This study analyzes ambulance ERT on the real urban road network of the Efeler district of Aydın, Türkiye, using the SUMO microscopic traffic simulation environment. Eight routes connecting two state hospitals to four emergency intervention zones were examined across four scenarios, a reference case, road closures at two distinct locations, and heavy traffic, using three routing algorithms (Dijkstra, A*, and the junction-penalized P-Dijkstra proposed here), each run with ten independent random seeds, for a total of 960 simulations. The results reveal that in compact urban networks the dominant determinant of ERT is not distance but the number of junctions along the route: a single junction traversal adds an average delay of 26.9 s, whereas an additional 100 m of travel contributes only 2.8 s (R² = 0.742). Building on this finding, the proposed P-Dijkstra reduced mean ERT by 8.8% in the reference scenario. In the heavy-traffic scenario (S3), mean ERT increased by 51.2% and mean fuel consumption by 6.2% relative to the reference case. In addition, a Braess-like effect was observed in several route–scenario transitions, where closing a road segment lowered ERT by up to 19.4%. The study further employs a multi-criteria cost function that jointly weighs travel time and fuel consumption to determine the most suitable source hospital for each case. Although the two hospitals performed similarly on average, the preferred hospital shifted with the location and urgency level of the case. Taken together, these findings suggest that neither the routing algorithm nor the hospital assignment should be treated as an unconditional default, but rather as a strategy sensitive to network topology and traffic regime.

Ambulansın olay yerine ulaşma süresi (Emergency Response Time, ERT), acil sağlık hizmetlerinde hasta sağkalımını doğrudan belirleyen kritik bir parametredir. Bu çalışmada, Aydın ili Efeler ilçesinin gerçek kent içi yol ağı üzerinde ambulans ERT'si SUMO mikro-simülasyon ortamında analiz edilmiştir. Bu amaçla, iki devlet hastanesinden dört acil müdahale bölgesine yönelik sekiz güzergâh, referans, iki farklı konumda yol kapanması ve yoğun trafik olmak üzere dört senaryoda, üç yönlendirme algoritmasıyla (Dijkstra, A* ve bu çalışmada önerilen kavşak cezalı P-Dijkstra) ve on bağımsız rastgele tohumla koşularak toplam 960 simülasyon gerçekleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, kompakt kentsel ağlarda ERT'nin baskın belirleyicisinin mesafe değil kavşak sayısı olduğunu ortaya koymuştur. Nitekim bir kavşak geçişi ortalama 26,9 saniyelik gecikmeye karşılık gelirken, 100 metrelik ek mesafe yalnızca 2,8 saniyelik bir artış üretmektedir (R² = 0,742). Bu bulgu üzerine önerilen P-Dijkstra, referans senaryoda ortalama ERT'yi %8,8 azaltmıştır. Yoğun trafik senaryosunda (S3) ortalama ERT referans senaryoya kıyasla %51,2, ortalama yakıt tüketimi ise %6,2 artmıştır. Bunlara ek olarak, bazı rota-senaryo geçişinde yol kapanmasının ERT'yi %19,4'e varan oranda azalttığı Braess-benzeri bir etki gözlenmiştir. Çalışmada ayrıca, süre ve yakıt tüketimini birlikte değerlendiren çok kriterli bir maliyet fonksiyonu aracılığıyla her vaka için en uygun kaynak hastane belirlenmiştir. İki hastanenin genel ortalamaları birbirine yakın olsa da tercih edilen hastanenin vakanın konumuna ve aciliyet düzeyine göre değiştiği gösterilmiştir. Bütün bu bulgular, rota algoritmasının ve hastane atamasının koşulsuz birer varsayılan olarak değil, ağ topolojisine ve trafik rejimine duyarlı stratejiler olarak ele alınması gerektiğine işaret etmektedir.