SavedAdd your journal

Journals / Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi / 2026 / Cilt: 8 Sayı: 1

Acil durum araçlarının yönlendirilmesinde akıllı ulaşım çözümleri: Ambulans rota oluşturma optimizasyonu

Ceren Özcan Tatar(ESKİŞEHİR TEKNİK ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI))0000-0003-4075-8329
Zahra Khoda Karimi(Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş.)0000-0002-9735-4635
Murat Akın(GAZİ ÜNİVERSİTESİ, REKTÖRLÜK)0000-0003-0001-1036
Ozan Kıvanç(Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş.)0009-0004-2869-0688
Emrah Yılmaz(Cybertech Ar-Ge LTD. ŞTİ.)0000-0001-8850-8199
Mehmet Küçükpehlivan(Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş.)0000-0002-9686-481X
Pages
90–103
Publication Date
2025-03-25
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışma, Türkiye için ambulans rotası optimizasyonu ve acil durum yönetimi alanında önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Doğal afetler, can ve mal kaybına yol açabilen yıkıcı olaylardır.
📊
Key Findings & Data:Afet bölgesindeki insanların güvenli tahliyesi ve acil durum araçlarının etkin yönlendirilmesi hayati bir öneme sahiptir.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma, Türkiye için ambulans rotası optimizasyonu ve acil durum yönetimi alanında önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Acil durum araçları · Ambulans · Rotalama

Özet

Doğal afetler, can ve mal kaybına yol açabilen yıkıcı olaylardır. Deprem, sel, yangın gibi afetlerin yarattığı tahribat, insan hayatının kurtarılması ve maddi zararların önlenmesi için acil durum planlaması ve koordinasyon gerektirir. Afet bölgesindeki insanların güvenli tahliyesi ve acil durum araçlarının etkin yönlendirilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye’nin özgün trafik koşulları ve acil durum araçlarının gereksinimleri dikkate alınarak ambulanslar için bir rota optimizasyon modeli geliştirilmiştir. Bu model, mevcut yol ağlarının ambulansların kullanımına uygun hale getirilmesini ve acil durum müdahale sürelerinin iyileştirilmesini hedeflemektedir. Yenilikçi çözümler arasında trafik ışıklarında ambulanslara öncelik verilmesi, gerektiğinde ters yönde seyahat edebilme senaryoları ve zorlu trafik koşullarında etkili rotaların belirlenmesi yer almaktadır. Bu sayede ambulans hizmetlerinin iyileştirilmesi ve müdahale sürelerinin kısaltılmasıyla hasta ve yaralıların hayatta kalma oranlarının artırılması amaçlanmaktadır. Sonuçlar, ambulans hizmetlerinin verimliliğini artırdığını ve müdahale sürelerini azalttığını göstermektedir. Çalışma, Türkiye için ambulans rotası optimizasyonu ve acil durum yönetimi alanında önemli bir adım olarak değerlendirilmektedir

🔖

Cite This Article

Tatar, C. Ö., Karimi, Z. K., Akın, M., Kıvanç, O., Yılmaz, E., Küçükpehlivan, M. (2025). Acil durum araçlarının yönlendirilmesinde akıllı ulaşım çözümleri: Ambulans rota oluşturma optimizasyonu. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 8 Sayı: 1, 90–103. https://doi.org/10.51513/jitsa.1532308

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (31)

  1. Abdeen, M. A. R., Ahmed, M. H., Seliem, H., Sheltami, T. R., Alghamdi, T. M., & El-Nainay, M. (2022). A Novel Smart Ambulance System—Algorithm Design, Modeling, and Performance Analysis. IEEE Access, 10, 42656-42672. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3168736
  2. Alamri, A. (2023). A Smart Spatial Routing and Accessibility Analysis System for EMS Using Catchment Areas of Voronoi Spatial Model and Time-Based Dijkstra’s Routing Algorithm. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(3), Article 3. https://doi.org/10.3390/ijerph20031808
  3. Albano, R., Sole, A., Adamowski, J., & Mancusi, L. (2014). A GIS-based model to estimate flood consequences and the degree of accessibility and operability of strategic emergency response structures in urban areas. Natural Hazards and Earth System Sciences, 14(11), 2847-2865. https://doi.org/10.5194/nhess-14-2847-2014
  4. Amr, M. F., Elgarej, M., Benmoussa, N., Mansouri, K., & Qbadou, M. (2021). Towards a Distributed SMA-based Solution for the Interoperability of Hospital Information Systems for Better Routing of Emergency Ambulances. International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE), 17(12), Article 12. https://doi.org/10.3991/ijoe.v17i12.25455
  5. Aringhieri, R., Bruni, M. E., Khodaparasti, S., & van Essen, J. T. (2017). Emergency medical services and beyond: Addressing new challenges through a wide literature review. Computers & Operations Research, 78, 349-368. https://doi.org/10.1016/j.cor.2016.09.016
  6. Blodgett, J. M., Robertson, D. J., Pennington, E., Ratcliffe, D., & Rockwood, K. (2021). Alternatives to direct emergency department conveyance of ambulance patients: A scoping review of the evidence. Scandinavian Journal of Trauma, Resuscitation and Emergency Medicine, 29(1), 4. https://doi.org/10.1186/s13049-020-00821-x
  7. Darwassh Hanawy Hussein, T., Frikha, M., Ahmed, S., & Rahebi, J. (2022). BA-CNN: Bat Algorithm-Based Convolutional Neural Network Algorithm for Ambulance Vehicle Routing in Smart Cities. Mobile Information Systems, 2022, e7339647. https://doi.org/10.1155/2022/7339647
  8. Dijkstra, E. W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik, 1(1), 269-271. https://doi.org/10.1007/BF01386390
  9. Feroz, B., Mehmood, A., Maryam, H., Zeadally, S., Maple, C., & Shah, M. A. (2021). Vehicle-Life Interaction in Fog-Enabled Smart Connected and Autonomous Vehicles. IEEE Access, 9, 7402-7420. IEEE Access. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3049110
  10. Hart, P. E., Nilsson, N. J., & Raphael, B. (1968). A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 4(2), 100–107. https://doi.org/10.1109/TSSC.1968.300136
  11. Holland, J. H. (1975). Adaptation in natural and artificial systems: An introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence. University of Michigan Press.
  12. Johnson, S., & Yu, D. (2020). From flooding to finance: NHS ambulance-assisted evacuations of care home residents in Norfolk and Suffolk, UK. Journal of Flood Risk Management, 13(1), e12592. https://doi.org/10.1111/jfr3.12592
  13. Kula, U., Tozanli, O., & Tarakcio, S. (2012). Emergency Vehicle Routing in Disaster Response Operations. 23rd Annual Conference of the Production and Operations Management Society.
  14. Mascarenhas, N., G, P., Agrawal, M., P, S., & A, A. (2013). A Proposed Model for Traffic Signal Preemption Using Global Positioning System (GPS). Computer Science & Information Technology ( CS & IT ), 219-226. https://doi.org/10.5121/csit.2013.3423
  15. McDaniel, E. L., Akwafuo, S., Urbanovsky, J., & Mikler, A. R. (2023). Benchmarking a fast, satisficing vehicle routing algorithm for public health emergency planning and response: “Good Enough for Jazz”. PeerJ Computer Science, 9, e1541. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1541
  16. Mohd Nordin, N. A., Kadir, N., Zaharudin, Z. A., & Nordin, N. A. (2011). An application of the A* algorithm on the ambulance routing. 2011 IEEE Colloquium on Humanities, Science and Engineering, 855-859. https://doi.org/10.1109/CHUSER.2011.6163858
  17. Ngo, T.-G., Dao, T.-K., Thandapani, J., Nguyen, T.-T., Pham, D.-T., & Vu, V.-D. (2021). Analysis Urban Traffic Vehicle Routing Based on Dijkstra Algorithm Optimization. Içinde H. Sharma, M. K. Gupta, G. S. Tomar, & W. Lipo (Ed.), Communication and Intelligent Systems (ss. 69-79). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-1089-9_7
  18. Ong, M. E. H., Ng, F. S. P., Overton, J., Yap, S., Andresen, D., Yong, D. K. L., Lim, S. H., & Anantharaman, V. (2009). Geographic-time distribution of ambulance calls in Singapore: Utility of geographic information system in ambulance deployment (CARE 3). Annals of the Academy of Medicine, Singapore, 38(3), 184-191.
  19. Ozcan-Tatar, C., Tukel, E., Yilmaz, E., Cabuk, S. N., & Ozturk, G. (2023). Routing and Navigation Solutions for Emergency Vehicles in Urban Emergency Management. Resourceedings, 3(1), 75-80. https://doi.org/10.21625/resourceedings.v3i1.946
  20. Qing, G., Zheng, Z., & Yue, X. (2017). Path-planning of automated guided vehicle based on improved Dijkstra algorithm. 2017 29th Chinese Control And Decision Conference (CCDC), 7138-7143. https://doi.org/10.1109/CCDC.2017.7978471
  21. Rout, R. R., Vemireddy, S., Raul, S. K., & Somayajulu, D. V. L. N. (2020). Fuzzy logic-based emergency vehicle routing: An IoT system development for smart city applications. Computers & Electrical Engineering, 88, 106839. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2020.106839
  22. Sarı, F. (2017). A GIS Based New Navigation Approach for Reducing Emergency Vehicle’s Response Time. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 5(1), Article 1. https://doi.org/10.15317/Scitech.2017.69
  23. Sayed, S., Ibrahim, R., & Hefny, H. (2018). An Efficient Ambulance Routing System for Emergency Cases based on Dijkstra’s Algorithm, AHP, and GIS.
  24. Sutherland, M., & Chakrabortty, R. K. (2023). An optimal ambulance routing model using simulation based on patient medical severity. Healthcare Analytics, 4, 100256. https://doi.org/10.1016/j.health.2023.100256
  25. Talarico, L., Meisel, F., & Sörensen, K. (2015). Ambulance routing for disaster response with patient groups. Computers & Operations Research, 56, 120-133. https://doi.org/10.1016/j.cor.2014.11.006
  26. Tassone, J., & Choudhury, S. (2020). A Comprehensive Survey on the Ambulance Routing and Location Problems (arXiv:2001.05288). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2001.05288
  27. Tikani, H., & Setak, M. (2019). Ambulance routing in disaster response scenario considering different types of ambulances and semi soft time windows. Journal of Industrial and Systems Engineering, 12(1), 95-128.
  28. Tsai, Y.-L., Rastogi, C., Kitanidis, P. K., & Field, C. B. (2021). Routing algorithms as tools for integrating social distancing with emergency evacuation. Scientific Reports, 11(1), Article 1. https://doi.org/10.1038/s41598-021-98643-z
  29. Ueda, K., Shimizu, A., Nitta, H., & Inoue, K. (2012). Long-range transported Asian Dust and emergency ambulance dispatches. Inhalation Toxicology, 24(12), 858-867. https://doi.org/10.3109/08958378.2012.724729
  30. Zeng, Z., Yi, W., Wang, S., & Qu, X. (2021). Emergency Vehicle Routing in Urban Road Networks with Multistakeholder Cooperation. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 147(10), 04021064. https://doi.org/10.1061/JTEPBS.0000577
  31. Zong, F., Zeng, M., Cao, Y., & Liu, Y. (2021). Local Dynamic Path Planning for an Ambulance Based on Driving Risk and Attraction Field. Sustainability, 13(6), Article 6. https://doi.org/10.3390/su13063194