Trombosit toplama yönlendirme problemine kümelenmemiş bir yaklaşım

İsim Trombosit toplama yönlendirme problemine kümelenmemiş bir yaklaşım
Yazar Talebi Khameneh, R., Elyasi, Milad, Özener, Okan Örsan, Ekici, Ali
Basım Tarihi: 2023-12
Basım Yeri - Elsevier
Konu Kan tedarik zinciri, Genetik algoritma, İstilacı ot optimizasyonu, Trombosit üretimi, Taşıma
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 0305-0548
Kayıt Numarası 0c4438f9-2591-4640-bc4d-ded449666b70
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2023-12
Örnek Metin Tam kandan elde edilebilen kan bileşenlerinden biri de tıp alanında geniş kullanım alanına sahip olan trombosittir. Trombositlerin çabuk bozulabilen doğasından dolayı, ayırmanın bağıştan sonraki altı saat içinde gerçekleşmesi tavsiye edilir. Üstelik trombositler tam kan hacminin yüzde birinden azını oluşturmasına rağmen oldukça fazla talep görmektedir. Trombositlerin sağlık hizmetlerindeki önemi, çabuk bozulabilmeleri ve sınırlı tedarikleri göz önüne alındığında, etkili bir trombosit tedarik zinciri, iyi yönetilen tam kan toplama operasyonlarına dayanır. Bu çalışmada, kan bağışı alanlarından (BDS'ler) tam kan bağışlarının toplanmasına odaklanan bir kan toplama sorununu (BCP) ele alıyoruz. BCP'nin temel formundan farklı olarak, kanın işlem süresi sınırını (PTL) ve donörlerin keyfi bağış modellerini dikkate alıyoruz ve ayrıca her kan toplama aracının (BCV) bir dizi BDS'ye atanması varsayımını gevşetiyoruz. Bu nedenle kümelenmemiş maksimum kan alma problemini (NCMBCP) BCP'nin bir çeşidi olarak tanımlıyoruz. Bu çalışmada, trombosit koleksiyonları için yönlendirme kararlarını incelerken, BDS'lerden gelen kümeleme gerekliliğini gevşetiyoruz, bu da problemin karmaşıklığında önemli bir artışa neden oluyor. Sorunu çözmek için, problemin kümelenmiş varyantı için literatürdeki en iyi çözüme göre önemli iyileştirmeler sağlayan ve onu (ortalama olarak) sırasıyla %8,68 ve %8,16 oranında geride bırakan hibrit bir genetik algoritma (HGA) ve istilacı yabani ot optimizasyonu (IWO) algoritması öneriyoruz.
DOI 10.1016/j.cor.2023.106366
Cilt 160
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

Trombosit toplama yönlendirme problemine kümelenmemiş bir yaklaşım

Yazar Talebi Khameneh, R., Elyasi, Milad, Özener, Okan Örsan, Ekici, Ali
Basım Tarihi 2023-12
Basım Yeri - Elsevier
Konu Kan tedarik zinciri, Genetik algoritma, İstilacı ot optimizasyonu, Trombosit üretimi, Taşıma
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 0305-0548
Kayıt Numarası 0c4438f9-2591-4640-bc4d-ded449666b70
Lokasyon Endüstri Mühendisliği
Tarih 2023-12
Örnek Metin Tam kandan elde edilebilen kan bileşenlerinden biri de tıp alanında geniş kullanım alanına sahip olan trombosittir. Trombositlerin çabuk bozulabilen doğasından dolayı, ayırmanın bağıştan sonraki altı saat içinde gerçekleşmesi tavsiye edilir. Üstelik trombositler tam kan hacminin yüzde birinden azını oluşturmasına rağmen oldukça fazla talep görmektedir. Trombositlerin sağlık hizmetlerindeki önemi, çabuk bozulabilmeleri ve sınırlı tedarikleri göz önüne alındığında, etkili bir trombosit tedarik zinciri, iyi yönetilen tam kan toplama operasyonlarına dayanır. Bu çalışmada, kan bağışı alanlarından (BDS'ler) tam kan bağışlarının toplanmasına odaklanan bir kan toplama sorununu (BCP) ele alıyoruz. BCP'nin temel formundan farklı olarak, kanın işlem süresi sınırını (PTL) ve donörlerin keyfi bağış modellerini dikkate alıyoruz ve ayrıca her kan toplama aracının (BCV) bir dizi BDS'ye atanması varsayımını gevşetiyoruz. Bu nedenle kümelenmemiş maksimum kan alma problemini (NCMBCP) BCP'nin bir çeşidi olarak tanımlıyoruz. Bu çalışmada, trombosit koleksiyonları için yönlendirme kararlarını incelerken, BDS'lerden gelen kümeleme gerekliliğini gevşetiyoruz, bu da problemin karmaşıklığında önemli bir artışa neden oluyor. Sorunu çözmek için, problemin kümelenmiş varyantı için literatürdeki en iyi çözüme göre önemli iyileştirmeler sağlayan ve onu (ortalama olarak) sırasıyla %8,68 ve %8,16 oranında geride bırakan hibrit bir genetik algoritma (HGA) ve istilacı yabani ot optimizasyonu (IWO) algoritması öneriyoruz.
DOI 10.1016/j.cor.2023.106366
Cilt 160
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.