DRONE DELIVERY OF MEDICAL BLOOD PRODUCTS IN SMART CITIES: AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPROACH. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Thesis_201473720.pdf Restricted to Repository staff only until 28 May 2024. Download (4MB)

Arabic Abstract

في العديد من البلدان، هناك العديد من العوامل التي تعيق الوصول إلى فصيلة الدم ومشتقاته، بما في ذلك سلسلة التوريد المعقدة، وقصر عمر المنتج، وتقلب الطلب على مستوى المستشفى، والوصول في الوقت المناسب. على الرغم من أن بعض البلدان حاولت تحسين توافر منتجات الدم وأوقات تسليمها إلى مرافق الرعاية الصحية البعيدة من خلال استخدام طائرات بدون طيار، إلا أن نظام توصيل المركبات في حالات الطوارئ التقليدية لا يزال معوقًا بسبب مركزية مرافق إمدادات الدم لأسباب اقتصادية وزيادة مستويات حركة المرور. لمواجهة هذه التحديات وتعزيز لوجستيات إمدادات الدم، تقترح هذه الدراسة نظام دعم القرار الذي يركز على نقل إمدادات الدم إلى مرافق الرعاية الصحية باستخدام الطائرات بدون طيار. الهدف الأساسي للنظام هو تقليل التكاليف اللوجستية من خلال التحديد الاستراتيجي لمحطات الإطلاق والتزود بالوقود وتعيين الطلبات لهذه المحطات. يستخدم هذا النهج البرمجة الخطية الثنائية الصحيحة لتوفير أربعة سيناريوهات محتملة تأخذ في الاعتبار سعة نطاق طيران الطائرة بدون طيار وقدرة عقدة الإمداد. تظهر نتائج التحليل القائم على السيناريو أن اعتماد محطات التزود بالوقود هو استراتيجية واعدة لتوسيع نطاق المهمة وتوسيع تغطية إمدادات الدم في الحالات غير الطارئة. علاوة على ذلك، نظرًا لتعقيد المشكلة في علم التعقيد الحسابي، نقترح استخدام خوارزمية جينية بالاشتراك مع البحث الجشع لإنشاء شبكة لوجستية مثالية قائمة على الطائرات بدون طيار لإمدادات الدم. تستفيد الخوارزمية من عمليات الاختيار الطبيعي للتلاقي نحو حل شبه مثالي يأخذ في الاعتبار قدرة نطاق طيران الطائرة بدون طيار وقدرة عقدة الإمداد. يكشف التحليل القائم على السيناريو أن اعتماد محطات التزود بالوقود هو استراتيجية واعدة لتوسيع نطاق المهمة وتوسيع تغطية إمدادات الدم في الحالات غير الطارئة، والتي يمكن أن تمنع الانقطاعات التشغيلية مثل إغلاق محطة الإطلاق. تقدم المنهجية المقترحة حلاً شبه مثالي مع وجود تباين بسيط بين حل CPLEX الأمثل والحل الحسابي، مما يدل على فعاليتها وإمكانية تحسين توصيل الدم بطريقة فعالة من حيث التكلفة وسرعة الحل.

English Abstract

In several countries, multiple factors pose challenges to the accessibility of blood groups and associated products, including the intricate supply chain, limited product shelf-life, unpredictable demand at hospitals, and delay in product accessibility. Although drones have been employed in certain countries to enhance the availability and delivery time of blood products to remote healthcare centers, the traditional emergency vehicle delivery system is still constrained due to the centralization of blood supply centers for economic reasons and the mounting traffic congestion. To tackle these challenges and further enhance blood supply logistics, this study proposes a decision support system (DSS) that centralizes the transportation of blood supplies to healthcare facilities using drones. The primary goal of the system is to minimize logistics costs by strategically locating launch and refueling stations and assigning requests to these stations. This approach utilizes integer binary linear programming to provide four possible scenarios that take into account the drone's flight range capacity and the supply node's capacity. The scenario-based analysis results demonstrate that the adoption of refueling stations is a promising strategy for extending the mission range and broadening the coverage of blood supply in non-emergency situations. Furthermore, given the complexity of the NP-hard problem, we suggest using a genetic algorithm in conjunction with Greedy Search to establish an optimal drone-based logistics network for blood supplies. The algorithm leverages natural selection processes to converge toward a near-optimal solution that considers the drone's flight range capacity and the supply node's capacity. The scenario-based analysis reveals that the adoption of refueling stations is a promising strategy for extending the mission range and broadening the coverage of blood supply in non-emergency situations, which can prevent operational interruptions such as launch station closures. The proposed methodology offers a near-optimal solution with a small discrepancy between the CPLEX optimal and algorithmic solution, demonstrating its effectiveness and potential for improving the delivery of blood in a cost-effective manner.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Computer Systems
Department:	College of Computing and Mathematics > lndustrial and Systems Engineering
Committee Advisor:	Saleh, Haitham
Committee Members:	Duffuaa, S. O. and Elferik, Sami
Depositing User:	MOHAMMED SAYAD (g201473720)
Date Deposited:	29 May 2023 07:11
Last Modified:	29 May 2023 07:11
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142393