زما ن بندی و توالی عملیات استوار در واحدهای موازی غیرمرتبط با زمان های غیرقطعی مطالعه ی موردی: بیمارستا ن صحرایی

نوع مقاله : مقاله علمی - پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه علم و صنعت ایران

چکیده

عدم قطعیت ها در جهان پیچیده ی امروزی جزء جدایی ناپذیر مسائل روزمره هستند. با در نظر گرفتن این عدم قطعیت ها در مسائل واقعی،
می توان به سطح قابل اعتمادتری از نتایج دست یافت. شرایط خاص حادثه خیز بودن کشورمان که سالیانه شاهد تعداد زیادی از این حوادث طبیعی
و غیرطبیعی اعم از زلزله، سیل، تصادفات و تلفات انسانی هستیم، لزوم توجه خاص به ارائه ی خدمات درمانی اورژانسی به مصدومان و مجروحان
در صحنه یا محل نزدیک به آن را در اولویت ویژهای قرار می دهد. در این راستا ایجاد سامانه های بیمارستانی متحرک، نقش ارزنده ای در کاهش
تلفات خواهند داشت. در این مقاله نگاهی نو به موضوع زمان بندی و برنامه ریزی توالی عملیات فعالیت های درمانی در بیمارستان های صحرایی
با زمان های غیرقطعی شده است. مدل ارائه شده به تخصیص و تعیین توالی فعالیت های درمانی )کارها( در اتاق های عمل )ماشین ها( در یک
بیمارستان صحرایی می پردازد. به منظور حل این مدل از الگوریتم تبرید شبیه سازی شده استفاده شده است و عملکرد بهتر این الگوریتم فرا ابتکاری،
با یکی از روشهای طراحی آزمای شها تحت عنوان روش سطح پاسخ، تضمین شده است. نتایج، تغییرات قابل توجهی را پس از اعمال عدم قطعیت
در مدل نشان می دهد. میزان تأثیرعدم قطعیت در مدل به نظر تصمیم گیرنده بستگی دارد و میزان اعمال آن، میزان تغییرات در برنامه را نسبت به
حالت قطعی تعیین می کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Robust scheduling and sequencing in unrelated parallel units considering uncertain time Case Study of Field hospital

نویسندگان [English]

  • mojtaba nouri
  • Emran Mohammadi
Iran university of science and technology
چکیده [English]

 Uncertainties in today's complex world are an integral part of common issues. Given these uncertainties in real issues, we can achieve a more reliable level of results. The special circumstances of our country's emergencies, which witness many of these natural and abnormal events, such as earthquakes, floods, accidents and human casualties every year, require special attention to the provision of emergency medical services to injured people at the scene or near the site in priority Specifically, developing mobile hospital systems will have a significant role in reducing
mortality rates. In this article, a new look at the issue of therapeutic activities scheduling and sequencing in field hospitals has been uncertain. The proposed model for the assign and sequence therapeutic activities (jobs) in the operating rooms (machines) of a field hospital. In order to solve this model, Simulated Annealing algorithm has been used and the performance of this meta-heuristic algorithm is guaranteed by a methods of designing experiments, called the Response surface method. The results show significant changes after applying uncertainty in the model. The degree of
uncertainty impact in the model depends on the decision maker, and its degree of application determines the degree of variation in the program relative to the certain state

کلیدواژه‌ها [English]

  • Scheduling
  • Sequencing
  • Uncertainty
  • Robust optimization
  • Field hospital
1. Pinedo, M. (1995). Scheduling: theory, algorithms andapplications. Scheduling: Theory, algorithms and applications,Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ.
2. Conway, R. W., Maxwell, W. L., & Miller, L. W. (2003).Theory of scheduling. Courier Corporation.
3. Beker, K. R. (1974). Introduction to Sequencing and Scheduling.John Wiley & Sons Inc. West Sussex, UK.
4. Rodriguez, F. J., Lozano, M., Blum, C., & GarcíA-MartíNez,C. (2013). An iterated greedy algorithm for
the large-scale unrelated parallel machines schedulingproblem. Computers & Operations Research, 40(7),
1829-1841.
5. Rodriguez, F. J., Blum, C., García-Martínez, C., & Lozano,M. (2012). GRASP with path-relinking for the
non-identical parallel machine scheduling problemwith minimising total weighted completion times.
Annals of Operations Research, 201(1), 383-401.
6. Tran, T. T., Araujo, A., & Beck, J. C. (2016). Decompositionmethods for the parallel machine scheduling
problem with setups. INFORMS Journal on Computing,28(1), 83-95.
7. Avalos-Rosales, O., Angel-Bello, F., & Alvarez, A.(2015). Efficient metaheuristic algorithm and re-formulationsfor the unrelated parallel machine schedulingproblem with sequence and machine-dependent
setup times. The International Journal of AdvancedManufacturing Technology, 76(9-12), 1705-1718.
8. Rocha, P. L., Ravetti, M. G., Mateus, G. R., & Pardalos,P. M. (2008). Exact algorithms for a scheduling problemwith unrelated parallel machines and sequenceand machine-dependent setup times. Computers &
Operations Research, 35(4), 1250-1264.
9. Lin, Y. K., & Hsieh, F. Y. (2014). Unrelated parallel machinescheduling with setup times and ready times.
International Journal of Production Research, 52(4),1200-1214.
10. Liao, T. W., Chang, P. C., Kuo, R. J., & Liao, C. J.(2014). A comparison of five hybrid metaheuristic
algorithms for unrelated parallel-machine schedulingand inbound trucks sequencing in multi-door cross
docking systems. Applied Soft Computing, 21, 180-193
11. Bitar, A., Dauzère-Pérès, S., Yugma, C., & Roussel, R.(2016). A memetic algorithm to solve an unrelatedparallel machine scheduling problem with auxiliaryresources in semiconductor manufacturing. Journal ofScheduling, 19(4), 367-376.
12. Alcan, P., & BaşLıGil, H. (2012). A genetic algorithmapplication using fuzzy processing times in non-identicalparallel machine scheduling problem. Advancesin Engineering Software, 45(1), 272-280.
13. Balin, S. (2012). Non-identical parallel machine schedulingwith fuzzy processing times using robust geneticalgorithm and simulation. Int J Innov Comput InfControl, 8(1), 727-745.
14. Liao, T. W., & Su, P. (2017). Parallel machine schedulingin fuzzy environment with hybrid ant colony optimizationincluding a comparison of fuzzy numberranking methods in consideration of spread of fuzziness.Applied Soft Computing, 56, 65-81.
15. Torabi, S. A., Sahebjamnia, N., Mansouri, S. A., &Bajestani, M. A. (2013). A particle swarm optimizationfor a fuzzy multi-objective unrelated parallel machinesscheduling problem. Applied Soft Computing,13(12), 4750-4762.
16. Naderi-Beni, M., Ghobadian, E., Ebrahimnejad, S.,& Tavakkoli-Moghaddam, R. (2014). Fuzzy bi-objectiveformulation for a parallel machine schedulingproblem with machine eligibility restrictions and sequence-dependent setup times. International Journalof Production Research, 52(19), 5799-5822.
17. Breeze, J., Gibbons, A. J., Combes, J. G., & Monaghan,A. M. (2011). Oral and maxillofacial surgical contributionto 21 months of operating theatre activity inKandahar Field Hospital: 1 February 2007–31 October2008. British Journal of Oral and Maxillofacial
Surgery, 49(6), 464-468.18 ۲۰ .منوچهری، شهرام؛ حسین زاده، سامان؛ رسولی، حمیدرضا ) ۱۳۹۶(.
تسهیلات و ساختار بیمارستا نهای صحرایی: مروری بر الزامات، دوماهنامههوزان 2) 3(.19 .آتش پنجه، حجت الله؛ دست داده، فرهاد؛ پربین، زهرا ) ۱۳۹۵(. بررسیبیمارستان های صحرایی از منظر پدافند غیرعامل، کنفرانس پدافندغیرعامل و توسعه ی پایدار، تهران، وزارت کشور.
20 .افتخاری، عادل؛ میرزایی، سمانه ) ۱۳۹۵(. مروری بر نقش و اهمیتبیمارستان های صحرایی در بلایا، اولین کنفرانس ملی تحول و نوآوری
سازمانی با رویکرد اقتصاد مقاومتی، مشهد، دانشگاه علوم پزشکی مشهد.
21 .اردهالی، سیدحسین ) ۱۳۸۴(. اصول راه اندازی بیمارستان صحرایی، دومینهمایش علمی تحقیقی مدیریت امداد و نجات، تهران، مؤسسه آموزش
عالی علمی-کاربردی هلال ایران.
22 .پیوندی، پریوش؛ نصیری، احسان ) ۱۳۸۴(. مطالعه و بررسی ساختبیمارستان صحرایی )سیار( یکصد تختخوابی، دومین همایش علمی
تحقیقی مدیریت امداد و نجات، تهران، مؤسسه آموزش عالی علمی-کاربردی هلال ایران.
23 . ملا داودی، حسن؛ پایدار، محمد مهدی؛ صفایی، عبدالستار ) ۱۳۹۴(.مکان یابی بیمارستا نهای صحرایی با رویکرد فرایند تحلیل سلسله مراتبی،
کنفرانس بی نالمللی یافت ههای نوین پژوهشی در مهندسی صنایع ومهندسی مکانیک، تهران، موسسه آموزش عالی نیکان.
24. Avalos-Rosales, O., Alvarez, A. M., & Angel-Bello,F. (2013, June). A Reformulation for the Problem of
Scheduling Unrelated Parallel Machines with Sequenceand Machine Dependent Setup Times. In
ICAPS.
25. Bertsimas, D., & Sim, M. (2004). The price of robustness.Operations research, 52(1), 35-53.
26 . فتاحی، پرویز ) 1390 (. الگوریت مهای فراابتکاری. انتشارات دانشگاه بوعلیسینا، همدان.
27. Kirkpatrick, S., Gelatt, C. D., & Vecchi, M. P. (1983).Optimization by simulated annealing. science,
220(4598), 671-680.
28 . افتخاری، عادل؛ میرزایی، سمانه ) ۱۳۹۵(. مروری بر نقش و اهمیتبیمارستان های صحرایی در بلایا، اولین کنفرانس ملی تحول و نوآوری
سازمانی با رویکرد اقتصاد مقاومتی، مشهد، دانشگاه علوم پزشکی مشهد.
29. Marković, D., & Petrović, G. (2012). Assessing theperformance of improved harmony search algorithm
(IHSA) for the optimization of unconstrained functionsusing Taguchi experimental design. Scientific research
and essays, 7(12), 1312-1318.
30. Montgomery, D. C. (2001). Design and analysis of experimentsJohn Wiley. New York.
31 . ولائی، محمدرضا؛ بهنامیان، جواد ) 1392 (. مقایس هی رو شهای طراحیآزمایش تاگوچی و سطوح پاسخ در تنظیم بهینه پارامترهای الگوریتمهارمونی سرچ، دهمین کنفرانس بی نالمللی مهندسی صنایع، دانشگاهتهران.
32. Jourdan, L., Dhaenens, C., & Talbi, E. G. (2006, October).Using datamining techniques to help metaheuristics:A short survey. In International Workshopon Hybrid Metaheuristics (pp. 57-69). Springer, Berlin,Heidelberg.
33. http://www.powershow.com/. Intelligent System DesignLab, Gwagiu institute of Science and technology.
34. http://www.irna.ir/fa/News/82732715 .
35.https://www.tasnimnews.com/fa/news/1396/08/23/1573768/%D8%A7%D9%88%D9%84%D
B%8C%D9%86-%D8%B9%D9%85%D9%84-%D8%B1%D8%A7%D8%AD%DB%8C-% D 9 % 8 5 % D 8 % B A % D 8 % B 2 -8%AF%D8%B1%D9%85%D9%86%D8%A7%D8%B7%D9%8%D8%B2%D9%84%D8%B2%D9%84%D9%87-%D8%B2%D8%AF%D9%87-%D8%B9%DA%A9%D8%B3.
36. Li, Zukui, Qiuhua Tang, and Christodoulos A. (2012).Floudas. A comparative theoretical and computationalstudy on robust counterpart optimization: II.Probabilistic guarantees on constraint satisfaction.Industrial & engineering chemistry research 51.19,6769-6788.