Алгоритм розв’язання двоетапної неперервно-дискретної задачі розмі-щення на прикладі оптимізації медичної логістики

Анотація

Оптимізація логістичних процесів є одним із важливих завдань управлін-ня ланцюгами поставок у різних сферах діяльності, включаючи медицину. Ефективна координація у сфері медичної логістики має важливе значення для забезпечення громадського здоров'я та процвітання. Це стає особливо акту-альним в умовах глобальних надзвичайних ситуацій, коли швидке та ефекти-вне розповсюдження медикаментів має вирішальне значення. Метою роботи є побудова моделі та розробка алгоритму для розв’язання двоетапної непе-рервно-дискретної задачі розміщення у контексті проблеми медичної логіс-тики з подальшим аналізом їх застосування на модельних прикладах. В роботі розглянута проблема транспортування медикаментів та виробів медичного призначення в Україні та визначена постановка задачі в предметній області. На першому етапі необхідно активувати субрегіональні центри з набору до-ступних, що є дискретною задачею оптимізації. Другий етап складається з розміщення центрів дистрибуції та визначення їх зон обслуговування. Авто-рами запропоновано математичну модель для двоетапної неперервно-дискретної задачі розміщення у контексті медичної логістики з врахуванням особливостей галузі. Розроблено алгоритм розв’язання, що базується на по-єднанні генетичних підходів та теорії оптимального розбиття множин. Ви-користано пріоритетне кодування з міксованою процедурою мутації. На пер-шому кроці розв’язується задача оптимального розбиття множин із розмі-щенням центрів підмножин у кількості, що відповідає кількості необхідних центрів дистрибуції. На другому кроці, використовуючи координати розміще-них центрів та визначені зони обслуговування, застосовується генетичний алгоритм для визначення ефективного розв’язку. Авторами розроблено про-грамну імплементацію запропонованого алгоритму з використанням мов програмування Python3 та С++ та бібліотек Qt5 для інтерфейсу користувача та Eigen для математичних обчислень. Запропонований підхід використано для розв'язання модельної задачі медичної логістики у Дніпропетровській об-ласті, Україна.