Resumen

El problema de la localización de ambulancias es una cuestión clave en el sistema de Servicios Médicos de Emergencia (SME), que consiste en determinar dónde ubicar las ambulancias para que las llamadas de emergencia puedan ser atendidas de forma eficiente. La mayoría de las investigaciones relacionadas se centran en problemas deterministas o asumen que se puede estimar la distribución de probabilidad de la demanda. En la práctica, sin embargo, es difícil obtener información perfecta sobre la distribución de probabilidades. Este trabajo investiga el problema de localización de ambulancias con información parcial de la demanda; es decir, sólo se conocen la media y la matriz de covarianza de las demandas. El problema consiste en determinar las localizaciones base y el empleo de ambulancias, para minimizar el coste total. Se propone un nuevo modelo con restricciones de azar sin distribución. A continuación, se desarrollan dos formulaciones aproximadas de programación entera mixta (PIM) para resolverlo. Por último, se llevan a cabo experimentos numéricos en puntos de referencia (Nickel et al., 2016) y 120 instancias generadas aleatoriamente, y los resultados computacionales muestran que nuestras dos formulaciones propuestas pueden garantizar un alto nivel de servicio en poco tiempo. En concreto, la segunda formulación requiere menos costes y garantiza un nivel de servicio adecuado.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:distribución de probabilidad, programación entera mixta aproximada, problema de localización de ambulancias, servicio médico de urgencia, investigaciones más relacionadas, problema de localización de ambulancias, nivel de servicio adecuado, nivel de servicio elevado, información parcial sobre la demanda, ambulancias
• Keywords:probability distribution, approximated mixed integer programming, ambulance location problem, emergency medical service, most related researches, ambulance location problem, appropriate service level, high service level, partial demand information, ambulances