search query: @instructor Omar, Ali / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author:Luukkonen, Teppo
Title:Ensihoitopalvelujen simulointi- ja optimointimalli
Emergency medicine services simulation and optimization model
Publication type:Master's thesis
Publication year:2011
Pages:[6] + 67      Language:   fin
Department/School:Matematiikan ja systeemianalyysin laitos
Main subject:Sovellettu matematiikka   (Mat-2)
Supervisor:Salo, Ahti
Instructor:Omar, Ali
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  240   | Archive
Keywords:emergency medicine services
work shift scheduling
simulation
stochastic optimization
ensihoitopalvelut
työvuorojen suunnittelu
simulointi
stokastinen optimointi
Abstract (eng): The daily workload of an ambulance crew can be significant if there are several medical emergencies during the day.
However, the workload can also be low if there are few emergency calls.
Thus the workload for single paramedic can vary greatly.
Excessive overtime work exhausts the paramedics but on the other hand paramedics' unused work hours are wasted resources.
Thus balancing of paramedics' workloads is needed.
This is possible by simulating workloads of an ambulance and organizing the work shifts according to the simulated workloads.

Three simulation models are developed to estimate the daily workloads of an ambulance.
One ambulance unit is considered and the purpose of the simulation is to construct work days similar to the data from the ambulance in question.
Non-parametric simulation is based on the tasks previously carried out by the ambulance.
Parametric simulation applies theoretical distributions in the given data.
A queuing model simulates the tasks given to the ambulance by an emergency centre.

Work schedules are planned according to the simulated workloads.
The aim is to distribute the workload evenly among all paramedics.
Thus mixed integer linear problem is formulated in accordance with the constraints required by the paramedics and the collective labour agreement.
Work shifts are generated by the optimization model using simulated workloads.
Then the solutions are compared to each other by utilising stochastic dominance and several simulations.
Alternative good solutions are compared by examining expected value, variance, maximum and minimum values, and VaR and CVaR risk measures of the objective function.

The results indicate that the simulation and optimization models generate excellent alternative work shift schedules to the given problem.
However, the simulation models and other methods used in the process require further research so that the reliability of the given solutions is improved.
Abstract (fin): Ambulanssien työntekijöiden päivittäiset työmäärät voivat kasvaa suuriksi, jos päivän aikana tulee kohtuuttoman paljon hälytysajoja.
Päivittäinen työmäärä voi jäädä myös todella pieneksi, jos työtehtäviä ei ole montaa työvuoron aikana.
Täten työntekijöiden työmäärä vaihtelee paljon.
Liialliset ylityöt rasittavat työntekijöitä ja alityöt ovat hukattua työaikaa, joten työmäärien tasaaminen on tarpeen.
Päivittäistä kokonaistyömäärää voidaan mallintaa simuloinnin avulla ja työvuorojen suunnittelussa voidaan hyödyntää simuloituja työmääriä.

Kokonaistyömäärien mallintamiseksi kehitetään kolme simulointimallia, joilla pyritään kuvaamaan havaintoaineiston mukaisen ambulanssiyksikön työpäivien rakennetta yksittäisen hälytystehtävän tarkkuudella.
Ei-parametrinen simulointi perustuu havaittuihin, ambulanssin aiemmin suorittamien tehtävien jakaumiin.
Parametrisessa simuloinnissa havaittuihin jakaumiin sovitetaan teoreettiset todennäköisyysjakaumat.
Jonomallilla simuloidaan hälytystehtävien siirtymistä hälytyskeskuksesta ambulanssille päivän aikana.

Työvuorot suunnitellaan simuloitujen työmäärien perusteella niin, että työntekijöiden työmäärät ovat toisiinsa nähden tasaiset ja ajanjakson pituuden kannalta sopivat.
Työssä muodostetaan lineaarinen sekalukuoptimointitehtävä, jonka rajoitusehdot muotoillaan työntekijöiden ja työehtosopimuksen antamien ehtojen mukaisesti.
Simuloiduille työpäiville ratkaistaan optimaaliset työvuorot, joita verrataan toisiinsa hyödyntäen stokastista dominanssia ja useita simulaatiokierroksia.
Parasta ratkaisua etsitään hyvien ratkaisujen joukosta kohdefunktion odotusarvoa, varianssia, maksimia, minimiä, ja VaR- ja CVaR-riskimittoja vertailemalla.

Työn tulosten perusteella kehitettyjä simulointimalleja ja optimointimallia soveltaen löydetään annetun tehtävän ja havaintoaineiston kannalta tehokkaat työvuorot.
Kolmen rakennetun simulointimallin ja muiden käytettyjen matemaattisten menetelmien toiminnassa on kuitenkin edelleen kehittämisen varaa koko mallin antaman päätössuosituksen luotettavuuden parantamiseksi.
ED:2011-09-22
INSSI record number: 42800
+ add basket
« previous | next »
INSSI