災害後の一時的な救急管理システムを設計するための航空・地上救急車の位置割当ルーティング問題

Air and ground ambulance location-allocation-routing problem for designing a temporary emergency management system after a disaster.

• Pedram Memari
• Reza Tavakkoli-Moghaddam
• Fatemeh Navazi
• Fariborz Jolai

抄録

災害時には、既存の救急施設が壊滅的な被害を受け、適切な対応ができない中で、短期間に大量の負傷者が発生します。ここで、一時的な救急管理を実施することの重要性が明らかになります。本研究では、災害発生後に最大のカバー率で地域全体に臨時救急ステーションを配置することを目的としています。さらに、異なる交通手段（ヘリコプター救急車やバス救急車など）を使って患者を搬送するために、マルチモードフリートを使用しています。患者の種類は期間の経過とともに変化する可能性があるため、医療サーバーは災害の深刻度に応じて一時的な救急ステーション間を動的に移動させることができる。この目的のために、複数の医療サーバを用いた動的位置-ヘリコプター救急車配置-救急車ルーティングモデルを提案する。第1の目的関数は、新たに設計された救急医療サービスに関連する運用コストと人的損失率を最小化するものである。第二の目的関数は、治療前のクリティカルタイムを最小化することである。開発したモデルを検証するために、拡張ε-制約法を用いてテヘラン市に適用し、モデルの適用可能性を示した。最後に、2つのメタヒューリスティックアルゴリズムを大規模問題に対してカスタマイズし、多目的アルゴリズムの性能比較指標に基づいて関連する結果を比較し、より効率的なものを見つける。

Disasters cause a huge number of injured patients in a short time while existing emergency facilities encountered devastation and cannot respond properly. Here, the importance of implementing temporary emergency management becomes clear. This study aims to locate some temporary emergency stations across the area by maximal covering after a disaster. Furthermore, a multi-mode fleet is used for transferring patients using different modes of transportation (e.g. helicopter ambulance and bus ambulance). Since the type of patients may change over periods, medical servers can displace among temporary emergency stations dynamically according to disaster severity. For this purpose, a new bi-objective dynamic location-helicopter ambulance allocation-ambulance routing model with multi-medical servers is presented. The first objective function minimizes the operational costs related to the newly designed Emergency Medical Service along with the rate of human loss. The second objective function minimizes the critical time spent before the medical treatment. To validate the developed model, the augmented ε-constraint method is used and applied for the Tehran city, which shows the applicability of the model. Finally, two meta-heuristic algorithms are customized for large-sized problems, and the related results are compared based on multi-objective algorithms' performance comparison metrics to find the more efficient one.