Heurísticas para transporte de pacientes dentro de hospitais

dc.contributor.advisor1Queiroz, Thiago Alves de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8041183668335400
dc.contributor.authorFonseca, Gislene da Silva
dc.contributor.refereeQueiroz, Thiago Alves de
dc.contributor.refereeMoura Júnior, José dos Reis Vieira de
dc.contributor.refereeJunqueira, Leonardo
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4078111936515205
dc.date.accessioned2025-08-22T14:32:31Z
dc.date.issued2023-03-24
dc.description.abstractNesta 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.resumoIn 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.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG
dc.formatPdf
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufcat.edu.br/123456789/12101
dc.languagept
dc.publisherUniversidade Federal de Catalão
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentInstituto de Matemática e Tecnologia (IMTEC)
dc.publisher.initialsUFCAT
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem e Otimização - Mestrado (PPGMO)
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectProblema de coleta e entrega de pacientes
dc.subjectJanela de tempo
dc.subjectRecozimento simulado
dc.subjectHeurística de reotimização
dc.titleHeurísticas para transporte de pacientes dentro de hospitais
dc.title.alternativeHeuristics for patient transport within hospitals
dc.typeDissertação

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