البرمجة الديناميكية الضبابية للتخصيص الأمثل للمراكز الصحية لبعض القرى في بغداد

محتوى المقالة الرئيسي

Wakas S. Khalaf

الملخص

دائرة التخطيط وتنمية الموارد في وزارةالصحة مهتمة جدا فيتحسينالرعاية الطبية، الثقافة الصحية وبرامج التدريب للقرى وعلى هذا الأساس وضمن الإمكانيات المتاحة للوزارة فإنها ترغب في تخصيص سبعة مراكز صحية لاربعقرىفي بغداد، العراق، لذلك فإن الوزارةتحتاج إلىتحديد عددالمراكز الصحية المخصصة لكل واحدة من تلك القرىوالذي يحقق أعظم قدر من الفعاليةالإجمالية للمراكز الصحية السبعة في بيئة ضبابية.الهدفمن هذه الدراسةهو استعمال أسلوب البرمجة الديناميكية الضبابية لتحديدالتخصيص الأمثل لهذه المراكز والذي يسمح بتحقيق أعظم قدرمن الفعاليةالإجمالية لهذهالمراكز الصحية والمتمثلة بالزيادة المتوقعة في متوسط العمر بالسنوات لسكان القريةفي بيئة ضبابية. وقدأثبتت نتائج الدراسة بعد أن تم حلمشكلة من واقع الحياة أن الأسلوب المقترحهو نموذجحسابيفعَال جدالصنعسلسلة منالقراراتالمترابطة، كماأنه يزودنا بإجراءمنهجيلتحديدالتوليفة المثلىمنالقرارات.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
البرمجة الديناميكية الضبابية للتخصيص الأمثل للمراكز الصحية لبعض القرى في بغداد. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 يونيو، 2022 [وثق 23 نوفمبر، 2024];19(3):0593. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5477
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
البرمجة الديناميكية الضبابية للتخصيص الأمثل للمراكز الصحية لبعض القرى في بغداد. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 يونيو، 2022 [وثق 23 نوفمبر، 2024];19(3):0593. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5477

المراجع

Yakowitz S. Dynamic programming applications in water resources. Water Resour. Res.1982 Aug; 18(4): 673-696.

Elmaghraby SE. Resource allocation via dynamic programming in activity networks.Eur. J. Oper. Res. 1993 Jan;64(2): 199-215.

Chin H-C. Optimal shunt capacitor allocation by fuzzy dynamic programming.Electr. Power Syst. Res.1995Nov;35(2): 133-139.

ESOGBUE AO. Fuzzy Dynamic Programming, Fuzzy Adaptive Neuro Control, and the General Medical Diagnosis Problem.Comput. Math. with Appl.1999; 37: 37-45.

Mahdavi I, Nourifar R, Heidarzade A,Amiri NM. A dynamic programming approach for finding shortest chains in a fuzzy network. Appl. Soft Comput. 2009 Mar;9(2): 503-511.

Gagula-Palalic S, Can M. Inventory Control Using Fuzzy Dynamic Programming.Southeast Eur. J. Soft Comput. 2012 Mar; 1(1): 37-42.

Yu S, Gao S, Sun H. A dynamic programming model for environmental investment decision-making in coal mining. Appl. Energy.2016 Mar 15; 166: 273-281.

Khalaf WS, Halem HD. Finding the fuzzy maximum flow for Imam Al-Kadhim’ (AS) visitors using the fuzzy dynamic programming method. JEAS. 2018 Oct 25; 24(103): 102-127.

Nagalakshmi T,Uthra G. On solving a Fuzzy Optimal Subdivision Problem using Fuzzy Dynamic Programming.IJMTT. 2018 Apr; 56(4): 244-251.

Ahmadov S A, Gardashova LA. Fuzzy Dynamic Programming Approach to Multistage Control of Flash Evaporator System. Proceedings of the 10th International Conference on Theory and Application of Soft Computing, Computing with Words and Perceptions (ICSCCW); 2019, Aug 7-8; Prague, Czech Republic, Springer, Cham. Pages 101-105. (Progress in Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1095.)

Yazdi M, Nedjati A, Abbassi R. Fuzzy dynamic risk-based maintenance investment optimization for offshore process facilities. J Loss Prev Process Ind. 2019 Jan; 57: 194-207.

Mohanaselvi S, Mondal SS. A fuzzy dynamic programming approach to fuzzy least cost route problem. InJournal of Physics: Conference Series 2019 Nov 1 (Vol. 1377, No. 1, p. 012042). IOP Publishing.

Wang M, Zhang R-Q. A dynamic programming approach for storage location assignment planning problem. Procedia. CIRP. 2019 Jul; 83: 513-516.

Shiono N, Suzuki H, Saruwatari, Y. A dynamic programming approach for the pipe network layout problem. Eur. J. Oper. Res. 2019 Aug. 277(1): 52-61.

Jenkins PR, Robbins MJ, Lunday JL. Approximate Dynamic Programming for the Military Aeromedical Evacuation Dispatching, Preemption-Rerouting, and Redeployment Problem. Eur. J. Oper. Res. 2020 Aug. In Press.https://doi.org/10.1016/j.ejor.2020.08.004

Summers DS, Robbins MJ, Lunday BJ. An Approximate dynamic programming approach for comparing firing policies in a networked air defense environment. Comput Oper Res. 2020 May; 117:104890.

Zadeh LA. Fuzzy sets.Inf. Control. 1965 Jun; 8(3): 338-353.

Dubois DJ,Prade H. Fuzzy sets and systems: theory and applications, Academic Press, New York, 1990.DOI:10.1057/jors.1982.38

Zimmermann HJ. Fuzzy Set Theory and its Applications, (4th Ed), Kluwer Academic, Boston, MA,USA, 2001. DOI 10.1007/978-94-010-0646-0

WANG S. A Manufacturer Stackelberg Game in Price Competition Supply Chain under a Fuzzy Decision Environment. Int. J. Appl. Math.2017; 47(1): 49-55.

Taha HA. Operations Research: An Introduction, (10th Ed, Global Ed), Pearson Education, Malaysia 2017.

Hillier FS, Lieberman GJ. Introduction to Operations Research. (10th Ed), McGraw-Hill Education, United States of America, 2015.