6.7. Примеры оптимизации числа запасных элементов комплекса средств автоматизации управления скорой медицинской помощи
Выделим в составе КСАУ ССМП следующие заменяемые, важные с точки зрения надежности, элементы: ЭВМ, телефон, рация, КПК, сервер и маршрутизатор. Таким образом, число элементов рассматриваемых в моделях (3.20), (3.21), (3.18), (3.19) и (3.20), (3.22), (3.18), (3.19) равно 
, а искомыми величинами являются 
, определяющие соответственно число ЗЭ, применяемых для оперативного восстановления работоспособности КСАУ ССМП в течение времени его эксплуатации 
равным 720 ч.
Построим множество паретооптимальных решений задачи (3.20), (3.21), (3.18), (3.19) при следующих исходных данных:
.
Тогда модель задачи (3.20), (3.21), (3.18), (3.19) при имеющихся исходных данных примет следующий вид:
 , | |
 , | |
 , | |
 . |
При построении множества 
был использован датчик случайных чисел с равномерным распределением.
, содержащей 100 точек, представлены на рис.6.14 и в таблице 6.16. Таблица 6.16.
| № |  |  |  |  |  |  | Суммарная стоимость ЗЭ, т.р. | Среднее время исчерпания ЗЭ |
| 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 3 | 4 | 1644 | 917 |
| 2 | 5 | 5 | 2 | 1 | 3 | 3 | 1688 | 1194 |
| 3 | 5 | 7 | 2 | 2 | 3 | 3 | 1712 | 1389 |
| 4 | 6 | 9 | 1 | 4 | 3 | 3 | 1750 | 1708 |
| 5 | 8 | 9 | 4 | 1 | 3 | 3 | 1808 | 1750 |
| 6 | 5 | 9 | 5 | 4 | 3 | 3 | 1834 | 1792 |
| 7 | 13 | 3 | 1 | 3 | 3 | 3 | 1858 | 1875 |
| 8 | 16 | 8 | 1 | 2 | 3 | 4 | 1910 | 2375 |
| 9 | 17 | 8 | 4 | 1 | 3 | 4 | 1988 | 2500 |
| 10 | 19 | 9 | 2 | 3 | 3 | 3 | 2016 | 2750 |
| 11 | 19 | 8 | 3 | 3 | 3 | 4 | 2042 | 2792 |
| 12 | 19 | 5 | 8 | 3 | 3 | 4 | 2166 | 2833 |
| 13 | 17 | 7 | 7 | 4 | 4 | 4 | 2624 | 2875 |
Согласно принципу «близости к идеальной точке», наиболее оптимальным решением является вариант №2, при котором суммарная стоимость ЗЭ равна 1688 т.
р, а суммарное среднее время исчерпания всех имеющихся ЗЭ составит 71667 ч (≈ 8 лет). При этом необходимо следующее количество ЗЭ пять ЭВМ, пять телефонов, две рации, один КПК, три сервера и три маршрутизатора.Модель (3.20), (3.22), (3.18), (3.19), при вышеприведенных исходных данных, примет следующий вид:
| , | (6.5) |
 , | (6.6) |
 ,  . | (6.7) |
Рис. 6.14.
Результаты решения задачи (4.5) – (4.7) представлены на рис.6.15 и в таблице 6.17.
Таблица 6.17.
| № | | | | | | | Суммарная стоимость ЗЭ, т.р. | Максимальное время исчерпания ЗЭ для самого ненадежного элемента, ч |
| 1 | 1 | 7 | 1 | 1 | 3 | 4 | 1588 | 2500 |
| 2 | 3 | 4 | 2 | 2 | 3 | 4 | 1668 | 5000 |
| 3 | 2 | 7 | 3 | 3 | 3 | 4 | 1700 | 7500 |
| 4 | 2 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3 | 1736 | 10000 |
| 5 | 8 | 9 | 8 | 4 | 4 | 4 | 2474 | 13333 |
При решении данной задачи было проведено 2847 статистических эксперимента, из которых 100 экспериментов оказались удачными.
Также используя принцип «близости к идеальной точке», было получено решение задачи в виде варианта №1, согласно которому необходимо иметь одну запасную ЭВМ, семь запасных телефонов, одну запасную рацию, один запасной КПК, три запасных сервера и четыре запасных маршрутизатора. При этом общая стоимость ЗЭ равна 1588 т.р, а максимальное время исчерпания ЗЭ для самого ненадежного элемента составит 2500 ч (≈ 3 месяца).
Рис. 6.15. Выводы по главе
В Главе 6 получены следующие результаты:
4. Решена задача оптимального распределения бригад по поступившим вызовам на реальных данных. В ходе вычислительного эксперимента для решения задачи размерности 
было проведено 3 т экспериментов, в ходе которых было получено 2 паретооптимальных решения, на основе которых фельдшер-эвакуатор принимает решение о распределении бригад по вызовам.
5. Приведен пример решения задачи планирования госпитализации больных на реальных данных. Для получения адекватных результатов при решении задачи (2.17) – (2.25) для размерности 
было проведено 1300 экспериментов, в результате которых было получено два паретооптимальных решения. Окончательное решение о плане госпитализации больных, основываясь на полученных данных, принимает фельдшер-эвакуатор.
6. Была решена задача прогнозирования динамики действующего парка автомобилей ССМП на реальных данных. На основе полученных данных сделан вывод о том, что ежегодно парк автомобилей ССМП необходимо пополнять на 29 автомобилей, что составляет 14% от исходной численности автомобилей. Была показана правомочность использования метода динамики средних для описания динамики действующего парка автомобилей ССМП.
7. Было проведено прогнозирование количества вызовов с использованием реальных исходных данных. Ошибка прогнозирования составила около 6%, а величина средней относительной ошибки равна 
, 
, что составляет высокую точность прогноза.
8. Построен прогноз количества вызовов к различным типам бригад ССМП на реальных исходных данных. Ошибка прогнозирования равна 3%, при этом величина средней относительной ошибки составляет: 
=0,01%, 
=14,21%, 
=15,85%, 
=16,43%, что говорит о высокой точности проведенного прогноза.
9. Была решена задача оптимизации числа диспетчеров и бригад ССМП на реальных исходных данных. Для проведения имитационного моделирования было сгенерировано 
вызовов, что обеспечило попадание времени обслуживания вызова в интервал 
с вероятностью 0,95, при этом было получено 6 паретооптимальных вариантов решения задачи.
10. Определена общая надежность работы КСАУ ССМП на моделируемых исходных данных. Самым ненадежным является АРМ фельдшеров-эвакуаторов, а наименее безотказным АРМ врачей бригады.
11. Рассмотрен пример оптимизации числа ЗЭ КСАУ ССМП. В ходе решения задачи было получено 100 точек, удовлетворяющих всем условиям рассматриваемой задачи, 13 из которых оказались паретооптимальными.