Abstract:ResumoO modelo hipercubo é um modelo de filas espacialmente distribuídas baseado em aproximações Markovianas para analisar a configuração e operação de sistemas emergenciais servidor-para-cliente, em que os servidores se deslocam até os clientes. Neste estudo adaptamos este modelo para tratar sistemas de atendimento médico emergenciais (SAEs) em rodovias com políticas particulares de despacho, em que somente algumas ambulâncias do sistema podem atender chamadas em uma dada região (backup parcial), e duas ou ma… Show more
“…Neste estudo, calculamos p(t ij > 10) determinando para qual fração do átomo j uma chamada de emergência é atendida pela ambulância i em tempo de viagem maior que 10 minutos. Mais detalhes sobre o cálculo destas e outras medidas dos modelos 1 e 2 podem ser encontrados em Chelst e Barlach (1981) e Iannoni e Morabito (2006aMorabito ( , 2006c.…”
Section: Medidas De Desempenho Dos Modelos 1 Eunclassified
“…Por meio destas probabilidades, podem ser estimadas importantes medidas de desempenho para análise e gerenciamento do sistema. No Brasil, alguns exemplos de aplicação do modelo hipercubo em sistemas de atendimento médico aparecem em alguns SAEs urbanos (COSTA, 2004, TAKEDA et al, 2007 e SAEs em rodovias dos Estados de São Paulo e Rio de Janeiro (MENDONÇA; MORABITO, 2001;MORABITO, 2006c). O modelo hipercubo também vem sendo estudado para aplicação em SAEs que atuam em casos de ataques terroristas e catástrofes naturais de grande escala (LARSON, 2004).…”
Section: Introductionunclassified
“…Para ilustrar o desempenho dos algoritmos, resultados computacionais são analisados aplicando-os a dois estudos de caso: o primeiro é um SAE que operava em trechos da rodovia Presidente Dutra (o antigo sistema Anjos do Asfalto), que foi inicialmente estudado em Mendonça e Morabito (2001), e o segundo é um SAE de uma concessionária de rodovias no Estado de São Paulo (sistema Centrovias), recentemente estudado em Iannoni e Morabito (2006c). Para…”
Neste artigo combinamos extensões do modelo hipercubo de filas com algoritmos genéticos para otimizar a configuração e operação de sistemas médicos emergenciais em rodovias. Inicialmente apresentamos um método para localizar as bases de ambulâncias ao longo da rodovia, de forma a otimizar as principais medidas de desempenho do sistema. Em seguida estendemos a abordagem para apoiar duas decisões combinadas: a localização das bases de ambulâncias e o dimensionamento das regiões de cobertura de cada base na rodovia. Por exemplo, a abordagem permite determinar os locais para posicionar as bases de ambulâncias e dimensionar os tamanhos das suas áreas de atuação, tais que minimizem o tempo médio de resposta aos usuários e/ou o desbalanceamento das cargas de trabalho das ambulâncias do sistema. Para ilustrar a aplicação dos métodos propostos, analisamos os resultados de dois estudos de caso em rodovias brasileiras.
“…Neste estudo, calculamos p(t ij > 10) determinando para qual fração do átomo j uma chamada de emergência é atendida pela ambulância i em tempo de viagem maior que 10 minutos. Mais detalhes sobre o cálculo destas e outras medidas dos modelos 1 e 2 podem ser encontrados em Chelst e Barlach (1981) e Iannoni e Morabito (2006aMorabito ( , 2006c.…”
Section: Medidas De Desempenho Dos Modelos 1 Eunclassified
“…Por meio destas probabilidades, podem ser estimadas importantes medidas de desempenho para análise e gerenciamento do sistema. No Brasil, alguns exemplos de aplicação do modelo hipercubo em sistemas de atendimento médico aparecem em alguns SAEs urbanos (COSTA, 2004, TAKEDA et al, 2007 e SAEs em rodovias dos Estados de São Paulo e Rio de Janeiro (MENDONÇA; MORABITO, 2001;MORABITO, 2006c). O modelo hipercubo também vem sendo estudado para aplicação em SAEs que atuam em casos de ataques terroristas e catástrofes naturais de grande escala (LARSON, 2004).…”
Section: Introductionunclassified
“…Para ilustrar o desempenho dos algoritmos, resultados computacionais são analisados aplicando-os a dois estudos de caso: o primeiro é um SAE que operava em trechos da rodovia Presidente Dutra (o antigo sistema Anjos do Asfalto), que foi inicialmente estudado em Mendonça e Morabito (2001), e o segundo é um SAE de uma concessionária de rodovias no Estado de São Paulo (sistema Centrovias), recentemente estudado em Iannoni e Morabito (2006c). Para…”
Neste artigo combinamos extensões do modelo hipercubo de filas com algoritmos genéticos para otimizar a configuração e operação de sistemas médicos emergenciais em rodovias. Inicialmente apresentamos um método para localizar as bases de ambulâncias ao longo da rodovia, de forma a otimizar as principais medidas de desempenho do sistema. Em seguida estendemos a abordagem para apoiar duas decisões combinadas: a localização das bases de ambulâncias e o dimensionamento das regiões de cobertura de cada base na rodovia. Por exemplo, a abordagem permite determinar os locais para posicionar as bases de ambulâncias e dimensionar os tamanhos das suas áreas de atuação, tais que minimizem o tempo médio de resposta aos usuários e/ou o desbalanceamento das cargas de trabalho das ambulâncias do sistema. Para ilustrar a aplicação dos métodos propostos, analisamos os resultados de dois estudos de caso em rodovias brasileiras.
“…(Larson & Odoni, 2007). The hypercube queueing model was used on several papers in Brazil, as Chiyoshi et al (2000), Iannoni et al (2009Iannoni et al ( , 2015, Iannoni & Morabito (2006, 2008, Souza et al (2013Souza et al ( , 2014Souza et al ( , 2015, Takeda et al (2004Takeda et al ( , 2007, Rodrigues (2014). In other parts of the globe, many other papers emerge as Chelst & Barlach (1981), Brandeau & Larson (1986), Burwell et al (1993), Sacks & Grief (1994), Swersey (1994) and Larson & Odoni (2007).…”
Resumo: O estudo de Sistemas de Atendimento Emergencial -SAE visa encontrar meios de fornecer serviços de
Abstract:The study of EMS aims to find ways to provide effective health services and improve the quality of life of the population while respecting the limitations of available resources. In this context, this paper aims to show the potential of application of the hypercube queueing model using queue priorities with more than one preferential server without using partial backup on SAMU, where the workload is relatively low. To do so, were done some experiments with the hypercube queueing model and future scenario prospection by a case study on the SAMU system from Bauru, Brazil. It was evaluated the impacts of demand increase over the system and the acquisition of a new ambulance was evaluated considering the best options to locate it. Main results show that a 50% demand increase can double mean response times. In contrast, minor increases have a smaller impact over the system, as observed on 5.71% and 13.57% demand increases, where the mean response times raised 5% and 16% respectively. The acquisition of a new ambulance was evaluated in terms of mean response times also. The best location had a 3% lower mean response time, on average. Financial support: CAPES and FAPESP.
“…Existem, entretanto, outras aplicações, como, e.g., na modelagem de caixas de supermercados (MORABITO; LIMA, 2000), de sistemas de atendimento médico de urgência (TAKEDA; WIDMER; MORABITO, 2004;MORABITO, 2006MORABITO, , 2008 e de serviços de correio eletrônico (DOY et al, 2006). Em particular, modelos de filas podem ser usados também para representar sistemas job-shop (SILVA; MORABITO, 2007a, b), que são um tipo de processo em que é produzido um elevado número de artigos diferentes, normalmente em pequenas quantidades, e, frequentemente, de acordo com determinadas especificações do cliente.…”
ResumoNeste artigo são apresentados resultados da análise empírica de um algoritmo proposto na literatura para alocação de áreas de espera em redes de filas finitas, abertas e acíclicas, com serviços gerais e servidores múltiplos. Dos resultados computacionais é concluído que o tempo de processamento do algoritmo depende do número de servidores da rede, como era de se esperar, mas independe do quadrado do coeficiente de variação do tempo de serviço. Conclui-se também que as alocações obtidas são robustas e que, em geral, o desempenho global previsto para a rede é acurado, conforme atestado por simulações. Finalmente, chega-se à conclusão de que não é fácil encontrar regras heurísticas para o posicionamento dos servidores múltiplos na rede de filas sem aplicar um algoritmo de alocação de áreas de espera para determinar qual configuração é a melhor.
Palavras-chaveOtimização. Avaliação de desempenho. Processos estocásticos. Delineamento de experimentos.
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