Система скорой медицинской помощи является одним из основополагающих элементов городской инфраструктуры

Система скорой медицинской помощи является одним из основополагающих элементов городской инфраструктуры. От эффективности работы данной системы зависят не одна сотня жизней людей. Наряду с другими системами данная служба имеет ряд особенностей, таких как постоянное место дисклокации и обязанность возвращения на станцию прежде, чем отправиться на следующий вызов. Ежедневно на центральную станцию поступают около семи тысяч звонков и совершаются до полутора тысяч выездов машин, что говорит о большой загруженности системы [1]. Объектом исследования был выбран город Санкт-Петербург, в котором система скорой помощи менее зависима от внешних условий, чем в большинстве регионов России. Для города данная тема не менее актуальна, так как с ростом населения, которое наблюдается с 2003 года, а именно прирост составил более 600 тыс. жителей (рис. 1), при котором не наблюдается изменение в размере автопарка системы. Актуальность перераспределения ресурсов (машин) между станциями в условиях их ограниченности в течение суток в настоящее время представляет собой особый интерес, так как это может повлиять на увеличение эффективности работы системы скорой медицинской помощи. В дальнейшем под мультипериодичностью будем понимать разбиение суток на несколько подпериодов. Таким образом, целью работы является анализ существующего распределения ресурсов скорой медицинской помощи г. Санкт-Петербурга и оценка улучшения функционирования системы при введении мультипериодичности. СОВРЕМЕННЫЕ ИННОВАЦИИ № 1(3) 2016 █ 10 █ Рис. 1. Демография Санкт-Петербурга Постановка задачи В соответствии со сформулированной выше целью, будем решать задачу о распределении ресурсов для мультипериодичностной системы при использовании административных районов, как районов спроса без разбиения их на мелкие участки. Задачу мы будем формулировать в терминах «спроса» и «предложения». Под спросом в данной работе будет пониматься количество звонков, поступающих на станцию. Под предложением будет пониматься количество машин, которое находится в том или ином районе. Областями спроса и предложения в данной работе будут являться административные районы города. Параметры разделены на две основные группы. Первая группа - «предложение» - состоит из параметров, включающих в себя характеристики станций скорой помощи. Ко второй группе параметров - «спрос», относятся параметры, оказывающие влияние на спрос (численность населения, количество несчастных случаев и т. д.). Обзор литературы В процессе обзора литературы были рассмотрены три класса моделей. Первый класс – детерминированные моделей. Приведем примеры наиболее интересных моделей данного класса. Первой моделью данного класса была модель LSCM [3]. Следующей моделью данного класса стала модель MCLP [4]. Целью данной модели является максимизация области покрытия при фиксированном размере автопарка. DSM [5]. Второй класс моделей – вероятностные. Одной из первых вероятностных моделей была MEXCLP [6]. MERLP [7]. Представляет собой две модели – MERLP1 и MERLP2, целью которых является минимизация ожидаемого распределения. Модель MALP-I [8], целью которой является максимизация спроса с заданной долей вероятности α. Третий класс моделей – динамические. Примером данного класса является модель DDSM [9]. mDSM [10] представляет собой интерес с точки зрения рассмотрения идеи мультипериодичности. Модель DACL [11] определяет минимальное количество машин и их местоположение для каждого временного периода.