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Mathematical Modelling for dynamic Home Health Care routing with Cumulative Objective Function


Niño Rivera, Juan Sebastian

Trabajo de grado - Maestría

2020

Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito

OptimizaciónBuscar en Repositorio UMECIT
Ruteo de VehículosBuscar en Repositorio UMECIT
MetaheurísticasBuscar en Repositorio UMECIT
SaludBuscar en Repositorio UMECIT
OptimizationBuscar en Repositorio UMECIT
Vehicle RoutingBuscar en Repositorio UMECIT
MetaheuristicsBuscar en Repositorio UMECIT
HealthcareBuscar en Repositorio UMECIT

La gestión logística en los sistemas de atención de la salud ha sido una de las principales áreas de atención de la investigación de operaciones en los últimos años. El problema de ruteo de vehículos relacionado con la asistencia médica a domicilio tiene un interés creciente debido a sus características específicas. La importancia de esos problemas radica en el impacto que tiene en el bienestar de los pacientes. Los enfoques tradicionales de optimización consideran objetivos relacionados con los costos y la eficacia. Sin embargo, en este documento abordamos un escenario específico del problema de atención médica domiciliaria, considerando la naturaleza dinámica de las nuevas solicitudes que son hechas al azar por los pacientes con un enfoque centrado en el nivel de servicio percibido por el paciente. Así, se propone una función objetivo acumulativa ponderada que suma, para cada paciente, el tiempo de respuesta ponderado por una prioridad asignada para sus servicios durante la solicitud. Esta función objetivo orientada al cliente busca maximizar la satisfacción del cliente reduciendo el tiempo de espera. Además, se plantea un enfoque de solución en dos etapas que construye una primera solución, y adapta las rutas a medida que los nuevos pacientes solicitan servicios. El enfoque también considera las limitaciones en cuanto a las ventanas de tiempo prometidas a los pacientes, así como múltiples vehículos que parten de múltiples centros de despacho. Por último, comparamos el rendimiento de la solución del modelo utilizando tanto un solver comercial como un enfoque metaheurístico logrando un gap del 0,4% para el problema propuesto y reduciendo el tiempo de resolución en promedio en un 81%. Los resultados demuestran que es posible abordar eficazmente estos problemas y maximizar el nivel de servicio al cliente.

https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/1329

  • GD - Trabajos de Grado Maestría en Ingeniería Industrial [66]

Descripción: Documento TG
Título: Niño Rivera Juan Sebastian-2020.pdf
Tamaño: 1.869Mb

Unicordoba LogoPDFClosed Access

Descripción: Autorización.pdf
Título: Autorización.pdf
Tamaño: 762.5Kb

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