Optimizing fire station locations for the Istanbul metropolitan municipality

Copyright @ 2013 INFORMSThe Istanbul Metropolitan Municipality (IMM) seeks to determine locations for additional fire stations to build in Istanbul; its objective is to make residences and historic sites reachable by emergency vehicles within five minutes of a fire station’s receipt of a service request. In this paper, we discuss our development of a mathematical model to aid IMM in determining these locations by using data retrieved from its fire incident records. We use a geographic information system to implement the model on Istanbul’s road network, and solve two location models—set-covering and maximal-covering—as what-if scenarios. We discuss 10 scenarios, including the situation that existed when we initiated the project and the scenario that IMM implemented. The scenario implemented increases the city’s fire station coverage from 58.6 percent to 85.9 percent, based on a five-minute response time, with an implementation plan that spans three years

An ant colony-based matheuristic approach for solving a class of vehicle routing problems

We propose a matheuristic approach to solve several types of vehicle routing problems (VRP). In the VRP, a fleet of capacitated vehicles visits a set of customers exactly once to satisfy their demands while obeying problem specific characteristics and constraints such as homogeneous or heterogeneous fleet, customer service time windows, single or multiple depots. The proposed matheuristic is based on an ant colony optimization (ACO) algorithm which constructs good feasible solutions. The routes obtained in the ACO procedure are accumulated in a pool as columns which are then fed to an integer programming (IP) optimizer that solves the set-partitioning (-covering) formulation of the particular VRP. The (near-)optimal solution found by the solver is used to reinforce the pheromone trails in ACO. This feedback mechanism between the ACO and IP procedures helps the matheuristic better converge to high quality solutions. We test the performance of the proposed matheuristic on different VRP variants using well-known benchmark instances from the literature. Our computational experiments reveal competitive results: we report six new best solutions and meet the best-known solution in 120 instances out of 193

Percepción de las medidas de salud pública en perú para frenar el avance de la covid-19

Introducción: Es importante medir en la población la percepción del impacto que han tenido las medidas adoptadas por los gobiernos ante la rápida expansión del coronavirus. Objetivo: Determinar la percepción de las medidas implementadas por el gobierno de Perú en materia de salud pública para frenar el avance de la COVID-19. Métodos: Estudio transversal, analítico y multicéntrico, para el cual se hizo una encuesta virtual en la que participaron más de 4000 personas de todo el país. Resultados: La gran mayoría estaban a favor que esta es una epidemia/pandemia grave (47 % de acuerdo y 42 % muy de acuerdo), sin embargo, solo el 22 %, 21 %, 17 % y 46 % que el país, el sector salud, los hospitales y los médicos, respectivamente, están preparados para enfrentarla. Las medidas más apoyadas en cuanto a migración fueron la aprobación del cierre de fronteras (68 % muy de acuerdo) y no dejar entrar a quienes estuvieron en China u otros países con elevadas cifras de casos de coronavirus (60 % muy de acuerdo). Asimismo, estuvieron de acuerdo que no deben celebrarse eventos masivos por un tiempo (69 % muy de acuerdo), seguidos por quienes proponían declarar la salud pública en emergencia (61 % muy de acuerdo) y el cierren de colegios y universidades por un tiempo (50 % muy de acuerdo). Se encontraron muchas asociaciones estadísticas de estas percepciones, según sexo, edad o grado académico (p < 0,05). Conclusiones: La población estuvo de acuerdo con la mayoría de las medidas, algunas fueron más apoyadas y estuvieron asociadas a las características socioeducativas