Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ambulances

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Transport medyczny karetek pogotowia ratunkowego : analiza czasów przejazdu

Pniewski R., Pietruszczak D., Ciupak M.

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

2018

R. 19, nr 6

1092--1096, CD

W artykule omówiony został transport medyczny w Polsce na przykładzie karetek pogotowia ratunkowego. Zdefiniowano karetkę pogotowia ratunkowego oraz omówiono w jaki sposób i na jakiej podstawie funkcjonuje transport ratownictwa medycznego w Polsce. W dalszej części pokazano analizę badań związanych z rejestracją czasów przejazdów samochodów specjalistycznych jakimi są karetki pogotowia ratunkowego.

The paper discusses medical transport in Poland. An ambulance was defined and the way in which emergency medical services in Poland were operated. In the further part of the paper an analsis of the research related to the registration of travel times of specialized vehicles such as ambulances was shown.

A multi-period expected covering location model: formulation, heuristic solution and application

Rajagopolan H. K., Saydam C., Xiao J.

Archives of Transport

2008

Vol. 20, iss. 1-2

113-131

Emergency response administrators often face the difficult task of locating a limited number of ambulances in a manner that will yield the best service to a constituent population. Demand for ambulances is known to fluctuate spatially and temporally by day of the week, and even time of the day. We formulate a model to determine the minimum number of ambulances and their locations for each time interval with significant changes in demand is anticipated while meeting the expected coverage requirements. We develop a heuristic search algorithm based on reactive tabu search and present computational statistics on experimental data. We apply the model to Charlotte, NC, validate the findings via a simulation model.

Kierownictwo (Admintracja) pogotowia ratunkowego staje często przed trudnym zadaniem rozlokowania ograniczonej liczby karetek pogotowia w taki sposób, aby zapewnić jak najwyższy poziom usług oferowanych rozważanej społeczności. Popyt na karetki pogotowia zmienia się (fluktuuje) zarówno w czasie, jak i w przestrzeni. Zmiany czasowe dotyczą zarówno dnia tygodnia, jak i pory dnia. Autorzy formułują model pozwalający na określenie minimalnej liczby karetek pogotowia oraz ich lokalizacji dla każdego przedziału czasowego. Przewidywana liczba karetek pogotowia jest określana z uwzględnieniem istotnych zmian popytu oraz wymagań dotyczących pokrycia obszaru obsługi. Autorzy opracowują heurystyczny algorytm przeszukiwania oparty na reaktywnej metaheurystyce przeszukiwania tabu i prezentują statystyczne rezultaty obliczeń z wykorzystaniem danych eksperymentalnych. Opracowany model został zastosowany w Charlotte (północna Karolina - USA), a uzyskane rezultaty zostały zweryfikowane za pomocą modelu symulacyjnego.