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dc.contributor.advisor1Luiz Ricardo Pintopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6432048271573899pt_BR
dc.contributor.advisor-co1João Antônio de Vasconcelospt_BR
dc.contributor.referee1Frederico Gadelha Guimarãespt_BR
dc.contributor.referee2Samuel Vieira Conceiçãopt_BR
dc.contributor.referee3Marcone Jamilson Freitas Souzapt_BR
dc.contributor.referee4Silvio Hamacherpt_BR
dc.creatorBárbara Regina Pinto e Oliveirapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8477722907043174pt_BR
dc.date.accessioned2020-03-12T17:07:02Z-
dc.date.available2020-03-12T17:07:02Z-
dc.date.issued2019-10-09-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/32867-
dc.description.abstractThis research proposes a Simulation Optimisation approach for planning hospital beds capacity and allocation. The optimisation is conducted by the NSGA-II, a Genetic Algorithm suitable for framing and solving problems with multiple objectives. Each solution generated by it is evaluated through Parallel Simulation, because its analytical evaluation would imply on making several unrealistic and simplistic assumptions. An application was performed in one of the health regions of Minas Gerais, Brazil, where the public health system assists nearly 77% of the patients. The results showed that 1,179 public beds would be appropriate to minimise patients refusal rates, and that 188 more beds should be outsourced from the private system to achieve better service levels. Although this solution increases the beds daily costs by 13%, it reduces the refusal rates about 1/30th of its current values. Therefore, it is an alternative to empirical methods currently applied for planning the Brazilian hospitalisation system.pt_BR
dc.description.resumoNesta pesquisa é proposta uma abordagem de Otimização via Simulação para planejamento da capacidade e alocação de leitos de internação. A otimização é conduzida pelo Algoritmo Genético NSGA-II, adequado à formulação e resolução de problemas com múltiplos objetivos. As soluções geradas pelo NSGA-II a cada iteração são avaliadas via Simulação Paralela, pois a avaliação analítica das soluções implicaria em diversas suposições irrealistas e simplistas do problema estudado. A abordagem proposta foi aplicada em uma das macro-regiões de saúde de Minas Gerais, onde cerca de 77% dos pacientes são assistidos pelo sistema público de saúde. Conforme resultados alcançados, 1.179 leitos públicos seriam necessários para minimizar a recusa dos pacientes residentes nesta macro-região, destes, 188 leitos deveriam ser contratados do sistema privado. Embora essa solução aumente os custos diários dos leitos em 13%, ela também é capaz de reduzir as taxas de recusa em cerca de 1/30 dos valores registrados atualmente. Diante disto, a metodologia configura uma alternativa aos métodos empíricos e suposições simplistas aplicados atualmente para planejamento do sistema de internação brasileiro.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA PRODUÇÃOpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectOtimização via simulaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectSimulação paralelapt_BR
dc.subjectAlocação de leitos de internaçãopt_BR
dc.subject.otherEngenharia de produçãopt_BR
dc.subject.otherSimulação (Computadores)pt_BR
dc.subject.otherOtimizaçãopt_BR
dc.subject.otherAlgoritmos genéticospt_BR
dc.titleAlocação de leitos de internação com o uso da abordagem de otimização via simulaçãopt_BR
dc.typeTesept_BR
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