Die Diplomarbeit handelt von Online Routing Problemen im Krankenhaus am Beispiel der Universitätskliniken in Homburg/Saar. Bei Routing-Problemen im Krankenhaus ist an den Materialfluss, sowie den Transport von Patienten über das Straßennetz innerhalb des Krankenhauscampus zu denken. Dabei steht der Online-Charakter des Problems im Vordergrund. „Online“ bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nicht alle Transportaufträge zum Zeitpunkt der Planung bekannt sind, sondern im Laufe des betreffenden Tages eingehen. Zur Zeit werden Transportaufträge manuell an die zur Verfügung stehenden Transportmittel vergeben.
Im Zuge der unbefriedigenden allgemeinen wirtschaftlichen Entwicklung in den letzten Jahren werden in allen Bereichen der Krankenhausorganisation nach Einsparpotentialen gesucht. Durch den Wechsel von einer manuellen zu einer computergestützten Auftragszuordnung können Einsparungen bezüglich der Anzahl an eingesetzten Mitarbeitern und Fahrzeugen, sowie Fahrzeit und Fahrdistanz erzielt werden.
Kapitel 2 beschäftigt sich mit den Grundbegriffen, die zur Bearbeitung des Problems benötigt werden, sowie einer Einführung in den Bereich der Vehicle Routing Probleme. Danach werden verschiedene Möglichkeiten zur mathematischen Modellierung von Vehicle Routing Problemen aufgezeigt und einige Ausprägungen des Problems diskutiert. In Kapitel 3 folgen allgemeine Definitionen zum Gebiet Online-Probleme, sowie eine Einführung in den Umgang mit Online-Algorithmen. Es wird ein Überblick über verschiedene Arten von Online-Algorithmen gegeben und eine Bewertungsmöglichkeit für Algorithmen erklärt und an einem einfachen Beispiel erläutert.
Kapitel 4 beinhaltet allgemeine Informationen über die Universitätskliniken in Homburg und den Ist- und Soll-Zustand der Patiententransporte. Im Anschluss werden ein allgemeines Modell für Patiententransportprobleme und die Anforderungen des Homburger Krankenhauses an ein spezielles Transportmodell beschrieben. Auf Basis dieser Anforderungen folgt die Aufstellung eines mathematischen Modells für die Universitätskliniken, sowie in Kapitel 5 die Implementierung des Problems in eine Optimierungssoftware zur Verifizierung und optimalen Lösung des Problems. Da die Größe des Problems, dessen Online-Charakter und Schwierigkeit eine zeitnahe Optimierung in der Praxis unmöglich machen, werden in Kapitel 6 Online-Algorithmen vorgestellt, die alternative Möglichkeiten zur Bestimmung von Fahrtrouten und zur Transportauftragsverteilung enthalten.
Inhaltsverzeichnis
1. Inhalt
2. Grundlegende Definitionen und Routing Probleme
2.1 Grundbegriffe der kombinatorischen Optimierung 2
2.1.1 Vorgehensweise der Optimierung
2.1.2 Optimierungs- / Entscheidungsprobleme
2.1.3 Komplexität eines Problems
2.2 Vehicle Routing Probleme
2.2.1 Die Klasse der Vehicle Routing Probleme
2.2.2 Ausprägungen von VRP
2.2.2.1 Das CVRP
2.2.2.1.1 Definition und Notation
2.2.2.1.2 Modellierungsmöglichkeiten
2.2.2.2 Das VRP mit Zeitfenstern
2.2.2.3 Das VRP mit Pickup und Delivery
3. Online Probleme
3.1 Offline-/ Online-Probleme
3.2 Online-Algorithmen
3.2.1 Grundbegriffe
3.2.2 Kompetitive Analyse
3.2.3 Beispiel: Das Skifahrerproblem
4. Patiententransporte an der Uni-Klinik Homburg
4.1 Daten über die Uni-Kliniken
4.1.1 Geschichte
4.1.2 Der Campus
4.1.3 Eckdaten und deren Entwicklung in den letzten Jahren
4.2 Patiententransporte im Krankenhaus
4.2.1 Das Modell von Nickel / Tenfelde
4.2.2 Patiententransporte in Homburg
4.2.2.1 Grundsätze – Ist-Zustand – Soll-Zustand
4.2.2.2 Daten – Voraussetzungen - Besonderheiten
4.2.3 Das Transportmodell für die Uni-Kliniken Homburg
4.2.4 Bemerkungen und mögliche Erweiterungen des Modells
5. Implementierung und Lösung des Problems
5.1 Implementierung in OPL-Studio
5.1.1 Vorgehensweise
5.1.2 Mengen
5.1.3 Strukturen
5.1.4 Größen und Variablen
5.1.5 Zielfunktion und Routing-Bedingungen
5.1.6 Zeitbedingungen
5.1.7 Kapazitätsbedingungen
5.1.8 Inputdaten
5.2 Ergebnisse
5.2.1 Optimale Lösung für eine Dateninstanz
5.2.2 Vergleich des Laufzeitverhaltens für verschiedene Instanzen
6. Algorithmen
6.1 Überblick und Vorbemerkungen
6.2 Online-Routing-Strategien
6.2.1 REPLAN
6.2.2 IGNORE, SMARTSTART, IG GREEDY
6.2.3 FIFO, LIFO
6.2.4 FIRSTFIT, FF MAXAGE, FF DYNAGE, BESTFIT
6.2.5 REBUS
6.2.6 HARMONIC
6.2.7 Die Clarke & Wright Heuristik
6.3 Online-Load-Balancing-Strategien
6.3.1 Passive Strategien
6.3.2 Aktive Strategien
6.3.3 Gemischte Strategien
6.3.4 Das Auftragsauktionsprinzip SIMULATED TRADING von MARS 84
6.4 Anwendung zweier Online-Strategien auf das Problem
7. Ergebnisse
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
GRAFIKEN UND TABELLEN
Grafik 1: Vehicle Routing Problem. Seite: 8
Grafik 2: Die Grundprobleme der Klasse von VRP. Seite: 9
Quelle: Toth, Paolo; Vigo, Daniele: An Overview of Vehicle Routing Problems, in: Toth, Paolo (Hrsg.): The Vehicle Routing Problem, SIAM (Philadelphia), 2002, S. 1-23.
Grafik 3: Campus der Universitätskliniken in Homburg/ Saar. Seite: 31
Quelle: http://www.uniklinik-saarland.de/daten/lageplan.html.
Grafik 4: Routenführung der optimalen Lösung einer Dateninstanz. Seite: 63
Tabelle 1: stationärer Behandlungsbereich der Unikliniken. Seite: 32
Quelle: http://www.uniklinik-saarland.de/daten/eckdaten.html.
Tabelle 2: Personal der Unikliniken. Seite: 33
Quelle: http://www.uniklinik-saarland.de/daten/eckdaten.html.
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Winter, Thomas: Online and Real-Time Dispatching Problems, Dissertation FB Mathematik und Informatik, Technische Universität Braunschweig, 1999.
VERZEICHNIS DER GESPRÄCHSPARTNER
Herr Georg Roget, Sanka-Zentrale Universitätskliniken Homburg.
Dr. ing. A. Crauser, Forschung und Entwicklung von Algorithmen bei der Firma Algorithmic Solutions GmbH.
ERKLÄRUNG
Hiermit versichere ich, Andreas Treitz, daß ich diese Arbeit selbständig angefertigt habe. Des weiteren habe ich keine anderen, als die angegeben Hilfsmittel benutzt, und alle wörtlichen und sinngemäßen Entlehnungen deutlich als solche gekennzeichnet.
Saarbrücken, den 22.10.2003 ______________________________________
Andreas Treitz
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