Heurísticas para transporte de pacientes dentro de hospitais
| dc.contributor.advisor1 | Queiroz, Thiago Alves de | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8041183668335400 | |
| dc.contributor.author | Fonseca, Gislene da Silva | |
| dc.contributor.referee | Queiroz, Thiago Alves de | |
| dc.contributor.referee | Moura Júnior, José dos Reis Vieira de | |
| dc.contributor.referee | Junqueira, Leonardo | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4078111936515205 | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-22T14:32:31Z | |
| dc.date.issued | 2023-03-24 | |
| dc.description.abstract | Nesta pesquisa, métodos heurísticos são desenvolvidos para determinar rotas de veículos que fazem o transporte de pacientes dentro de um hospital. O problema consiste em coletar e entregar os pacientes entre as unidades. O setor responsável do hospital recebe as solicitações, que chegam no decorrer do dia, em tempo real, e nelas estão as informações dos pacientes, incluindo os procedimentos necessários para o atendimento. Quando uma solicitação chega, estuda-se a necessidade de tomar uma decisão observando os veículos disponíveis e as rotas para melhor realizar o transporte, visto que os pacientes deveriam ser coletados e entregues dentro de uma janela de tempo. O objetivo é minimizar o atraso total ponderado no atendimento das solicitações. O atraso ocorre quando um paciente é entregue após o fim da sua janela de tempo. O atraso é ponderado pela urgência do paciente. Como forma de obter uma solução eficaz para o problema, propõe-se uma heurística de reotimização que utiliza diferentes regras para a tomada de decisões, ou seja, como os pacientes são escolhidos para coleta e entrega de forma a atingir o objetivo do problema. As regras consideram informações disponíveis sobre os pacientes e/ou hospital. Além disso, desenvolve-se uma metaheurística de recozimento simulado para ser utilizada pela heurística de reotimização. Os métodos desenvolvidos são comparados em relação ao objetivo do problema, número de veículos e capacidade dos veículos, considerando a resolução de instâncias geradas aleatoriamente e também instâncias reais obtidas de outros trabalhos da literatura. Os resultados indicam que dentre as regras utilizadas, a baseada na distância (tempo) para o veículo se deslocar de uma unidade a outra são mais favoráveis para reduzir o atraso total ponderado e, assim, obter soluções de qualidade. Por outro lado, os melhores resultados são obtidos quando o recozimento simulado é utilizado para a tomada de decisões. | |
| dc.description.resumo | In this research, heuristic methods are developed to determine vehicle routes transporting patients inside a hospital. The problem concerns the picking and delivering of patients among the hospital's units. The transportation sector of the hospital receives the requests, which arrive during the day in real time. These contain the patients' information, including the procedures necessary for the care. When a request is available, a decision should be taken, observing the vehicle's disponibility and the existing routes since the patients should be picked up and delivered within a time window. The objective is to minimize the total weighted tardiness in serving all requests. The tardiness occurs when a patient is delivered after the end of her time window. The tardiness is weighted by the patient's urgency. As a way to obtain an effective solution to the problem, a re-optimization heuristic is proposed that uses different rules for decision-making. The rules are based on how patients are chosen for picking up and delivery to attain the problem's objective. The rules take into consideration available information about patients and/or the hospital. Furthermore, a simulated annealing metaheuristic is developed to be used by the re-optimization heuristic. The developed methods are compared concerning the problem's objective, the number of vehicles, and the vehicle's capacity, considering randomly generated instances and also realistic instances obtained from other papers in the literature. The results indicate that among the rules used, those based on the distance (time) for the vehicle to move from one unit to another are more favorable to reducing the total weighted tardiness and, thus, obtaining quality solutions. On the other hand, the best results are obtained when simulated annealing is used for decision-making. Concerning the number of vehicles and their capacity, results indicate that the greater the number of vehicles and their capacity, the smaller the total weighted tardiness. | |
| dc.description.sponsorship | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG | |
| dc.format | ||
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufcat.edu.br/123456789/12101 | |
| dc.language | pt | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Catalão | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.department | Instituto de Matemática e Tecnologia (IMTEC) | |
| dc.publisher.initials | UFCAT | |
| dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Modelagem e Otimização - Mestrado (PPGMO) | |
| dc.rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
| dc.subject | Problema de coleta e entrega de pacientes | |
| dc.subject | Janela de tempo | |
| dc.subject | Recozimento simulado | |
| dc.subject | Heurística de reotimização | |
| dc.title | Heurísticas para transporte de pacientes dentro de hospitais | |
| dc.title.alternative | Heuristics for patient transport within hospitals | |
| dc.type | Dissertação |