KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi / 2018 / Cilt: 33 - Sayı: 1

Kentsel Arama Kurtarma Birliklerinin YerleĢim Yeri Problemi Çözümünde Matematiksel Programlama ve Simülasyon YaklaĢımları: Ġstanbul Örneği

Mathematical Programming and Simulation Approaches for Location Problems of Urban Search and Rescue Teams: Case Study of Istanbul

İrfan MACİT
S. Noyan
OĞULATA
Z. Nazan ALPARSLAN
Sayfa
55–66
Yayın Tarihi
2018-03-15
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Üniversitesi, Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bölümü, Adana

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Üniversitesi, Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bölümü, Adana
📊
Temel Bulgular & Veri:Üniversitesi, Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bölümü, Adana
💡
Sonuç & Katkı:Üniversitesi, Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bölümü, Adana
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:rama kurtama birlikleri · Afet planlama · Matematik modelleme

Özet

Üniversitesi, Tıp Fakültesi Biyoistatistik Bölümü, Adana

Abstract

Natural disasters are catastrophic phenomena that disrupt people’s lives. Earthquakes are a kind of natural disasters that has long lasting destructive effects. The aim of this study, the number and types of the additional search and rescue teams needed by different regions after an earthquake is determined. In the modeling of problem, the available units try to respond to the demands of primary and secondary coverage areas after responding to the demands of their own regions first. The obtained solution is tested with simulations to validate the mathematical model. In the results section, the need for search and rescue teams emerging in case of an earthquake is determined at the end of the planning process.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

MACİT, İ., Noyan, S., OĞULATA, O., ALPARSLAN, Z. N. (2018). Kentsel Arama Kurtarma Birliklerinin YerleĢim Yeri Problemi Çözümünde Matematiksel Programlama ve Simülasyon YaklaĢımları: Ġstanbul Örneği. Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi dergisi, Cilt: 33 - Sayı: 1, 55–66. https://ajindex.com/articles/715374

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Egünay, O., 2009. Afet Yönetimi: Genel İlkeler, Tanımlar, Kavramlar. Ankara. 2-3
  2. Gülkan, P., Balamir, M., Yak, A., 2003. Afet Yönetiminin Stratejik İlkeleri: Türkiye ve Dünyadaki Politikalara Genel Bakış, ODTÜ Afet Yönetimi Uygulama ve Araştırma Merkezi, Ankara
  3. Owen, S.H., Daskin, M., 1998. Strategic Facility Location: A Review, European Journal of Operational Research, 111, 423-447
  4. Brotcorne, L., Laporta, G., Semet, F., 2003. Ambulance Location and Relocation Models, European Journal of Operational Research, 147, 451-463
  5. Marianov, V., ReVelle, C., 1996. The Queue Maximal Availability Location Problem: A Model for Sitting of Emergency Vehicle, European Journal of Operational Research, 93, 110120
  6. Graham, R.E., Lawler, E.L., Lestra, J.K., Rinroy-Kan, A.H.G., 1979. Optimization and Approximation in Deterministic Squencing And Schduling: A Survey. Annals Of Discrete Mathematics, 4, 287-326
  7. Hamacher, H.W., Nickel, S., 1998. Classification of Location Models, Location Science, 6, 29-242
  8. O'kelly, M.E., 1986. The Location of Interacting Hub Facilities, Transportation Science, 20(2), 92-106, 9. Dowdy, L.W., Foster, D.V., 1982. Comparative Models of the File Assignment Problem. ACM Computing Surveys, 14(2), 287–313
  9. Goutam, Sen, G., Krishnamoorthy, M., Rangaraj, N., Narayanan, V., 2016. Facility Location Models to Locate Data in Information Networks: a Literature review. Ann Oper 246, 313–348
  10. Kim, S.H., Lee, Y.H., 2016. Iterative Optimization Algorithm with Parameter Wstimation for The Ambulance Location Problem. Health Care Management Science. 19(4), 362
  11. Dibene, J.C., Maldonado, Y., Vera, C., de Oliveira, M., Trujillo, L., Schütze, O., 2017. Optimizing the Location of Ambulances in Tijuana, Mexico. Computers in Biology and Medicine. 80, 107-115
  12. Murray, A.T., Wei, R., 2013. Discrete Optimization: A Computational Approach for Eliminating Error in the Solution of the Location Set Covering Problem European Journal of Operational Research. 1 January. 224(1), 52-64
  13. Macit, İ., 2015. Solving Fire Department Station Location Problem using Modified Binary Genetic Algorithm: A Case Study of Samsun in Turkey. European Scientific Journal, 11(30), 10-25
  14. Khojasteh, S.B., Macit, İ., 2017. A Stochastic Programming Model for Decision-Making Concerning Medical Supply Location and Allocation in Disaster Management. Disaster Medicine And Public Health Preparedness, (1), 1-9
  15. Macit, İ., 2015. Two-Stage Solution for Post-Ear