توصيفگر ها :
مراقبت بهداشت خانگي , بهينه سازي آنلاين غير قطعي , بهينه سازي عدم قطعيت , مسيريابي
چكيده فارسي :
با پيشرفت علم پزشكي و افزايش اميد به زندگي تقاضا براي مراقبتهاي پزشكي و پرستاري افزايش يافته است؛ اما رشد منابع موجود پاسخگوي اين افزايش تقاضا نيست. در چنين شرايطي بهينهسازي استفاده از منابع موجود در كنار راهكارهاي جايگزين بستري، مانند مراقبت پرستاري در خانه راهگشا خواهد بود. اين پژوهش باهدف برنامهريزي براي سيستم مراقبت بهداشت خانگي با درنظرگرفتن عدم قطعيت درخواستها در حين برنامهريزي ارائه گرديد تا در اين راستا از رويكرد آنلاين غيرقطعي را در مسئله مسيريابي و زمانبندي مراقبان در مراقبت بهداشت خانگي استفاده كند و ازآنجاييكه در اين رويكرد لازم است كه در زمان كوتاهي بتوان به پاسخ بهينه و يا شدني براي مسئله دست يافت و مسئلۀ پيش رو تركيب دو مسئله پيچيدۀ مسيريابي و تخصيص مراقبان به بيماران است؛ اين پژوهش به دو فاز قطعي و آنلاين تقسيم گرديد. در فاز اول پژوهش از يك روش سه مرحلهاي شامل خوشهبندي متعادلسازي شده، تخصيص خوشهها به مراقبان و درنهايت مسيريابي و زمانبندي نهايي مراقبان استفادهشده است و در فاز دوم روش سه مرحلهاي پيشنهادي با تركيب درخواستهاي قطعي و غيرقطعي با بهكارگيري رويكرد بهينهسازي آنالين، به برنامهريزي مراقبان پرداخته است. نتايج پژوهش نشان ميداد كه الگوريتم سه مرحلهاي براي بزرگترين مدلي كه بهصورت يكپارچه به جواب بهينه رسيد، توانسته با شكاف بهينگي هشت درصد، زمان حل را از 21360 ثانيه به 28 ثانيه برساند و رويكرد بهينهسازي آنلاين نيز، موفق به افزايش قدرت واكنش به تغييرات در طول افق برنامهريزيشده است؛ بهطوريكه در كيفيتسنجي بهوسيله شبيهسازي در كمتر از هفت درصد موارد برنامهريزي تغييرات بهگونهاي بوده است كه نيازمند برنامهريزي مجدد محسوس بوده است. از سوي ديگرتداوم مراقبت كامل در بيش از 50 درصد ملاقاتها محقق گرديد. لازم به ذكر است كه هر دو فاز برنامهريزي بهوسيله دادههاي مربوط به مركز مراقبت بهداشت خانگي مكسا برنامهريزي و اعتبار سنجي شده تا كيفيت الگوريتم و روش پيشنهادي تقابل با دادههاي حقيقي سنجيده شود. درنهايت بهترين خروجي الگوريتم آنلاين با دو بار اجراي مدل آفلاين و رويكرد اميد رياضي آنلاين در 10939 ثانيه به جواب رسيد.
چكيده انگليسي :
The advancement of medical science and the rise in life expectancy have led to an increased demand for medical and nursing care. However, the growth in available resources has not kept pace with this rising demand. In such a scenario, optimizing the use of existing resources alongside implementing alternative solutions like home healthcare becomes essential. This study aims to design a home healthcare system that accounts for uncertainties in patient requests during the planning process. To achieve this, a online stochastic approach is applied to the home healthcare routing and scheduling problem. Given the need for rapid generation of optimal or feasible solutions and the complexity of combining routing and caregiver-patient assignment problems, the research is divided into two phases: deterministic and online. In the first phase, a three-step method is employed, which includes balanced clustering, allocation of clusters to caregivers, and final routing and scheduling of caregivers. In the second phase, the proposed three-step method integrates deterministic and non-deterministic requests using an online optimization approach to enhance caregiver scheduling. The results indicate that the three-step algorithm successfully reached an optimal solution for the largest integrated model, reducing the solving time from 21,360 seconds to 28 seconds with an optimality gap of eight percent. Additionally, the online optimization approach improved responsiveness to changes during the planned period, with significant re-planning required in less than seven percent of cases as assessed by simulation-based qualification. Moreover, continuous care was maintained in over 50 percent of visits. Both planning phases were validated using data from the Macsa Home Healthcare Center to evaluate the algorithm's effectiveness against real-world scenarios. Ultimately, the best outcome of the online algorithm was achieved through two runs of the offline model and the online expected value approach, arriving at a solution in 10,939 seconds