Генетический алгоритм, применяемый для определения местоположения машины скорой помощи
Тематическое исследование метрополии Кумаси в Гане
978-620-2-91385-0
6202913851
104
2020-12-22
37.90 €
rus
https://images.our-assets.com/cover/230x230/9786202913850.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/230x230/9786202913850.jpg
https://images.our-assets.com/cover/2000x/9786202913850.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/2000x/9786202913850.jpg
Лица, ответственные за принятие решений, в основном в секторе здравоохранения, постоянно сталкиваются с проблемой обеспечения наилучшего медицинского обслуживания для общин, регионов и провинций во всем мире, однако они сталкиваются с очень жесткими бюджетными ограничениями. Количество машин скорой помощи, которые необходимо приобрести и где их найти, что является одним из трудных решений, с которыми им приходится иметь дело, может быть очень сложным. Проблема определения местоположения машин скорой помощи изучалась в течение длительного времени, и для решения этой очень чувствительной проблемы определения местоположения было использовано множество подходов. В этой книге рассматривается применение интересной области оптимизации - генетических алгоритмов - к размещению скорой помощи во втором по величине городе Ганы. GA доказала свою эффективность в решении такого класса проблем оптимизации, которые существовали на протяжении долгого времени. Район относительно новый, но он может быть эффективным в этой ситуации.
https://morebooks.de/books/gb/published_by/sciencia-scripts/398690/products
Economics
https://morebooks.de/store/gb/book/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC,-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%8F%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D0%B9-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BC%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D1%8B-%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B9-%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D0%B8/isbn/978-620-2-91385-0