@phdthesis{Blank2021,
  author    = {Blank, Felix},
  title     = {The use of the Hypercube Queueing Model for the location optimization decision of Emergency Medical Service systems},
  doi       = {10.25972/OPUS-24909},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-249093},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {Die strategische Planung von medizinischen Notfallsystemen steht in einem unmittelbaren Zusammenhang mit der {\"U}berlebenswahrscheinlichkeit von betroffenen Patienten. Die Forschung hat zahlreiche Kenngr{\"o}ßen und Evaluationsparameter entwickelt, die zur Bewertung verwendet werden k{\"o}nnen. Darunter fallen beispielsweise die Reaktionszeit, die Systemauslastung, diverse Wartezeitenparameter sowie der Anteil der Nachfrage, der nicht unmittelbar bedient werden kann. Dabei ist das Hypercube Queueing Modell eines der am h{\"a}ufigsten verwendeten Modelle. Aufgrund seines theoretischen Hintergrundes und der damit verbundenen hohen notwendigen Rechenzeiten wurde das Hypercube Queueing Modell erst in der j{\"u}ngeren Vergangenheit h{\"a}ufiger zur Optimierung von medizinischen Notfallsystemen verwendet. Gleichermaßen wurden nur wenige Systemparameter mit Hilfe des Modelles berechnet und das volle Potenzial demnach noch nicht ausgesch{\"o}pft. Die meisten der bereits vorhandenen Studien im Bereich der Optimierung unter Zuhilfenahme eines Hypercube Queueing Modells nutzen die zu erwartende Reaktionszeit des Systems als Zielparameter. Obwohl die Verwendung von diesem eine zumeist ausgeglichene Systemkonfiguration zur Folge hat, wurden andere Zielparameter identifziert. Die Verwendung des Hypercube Queueing Modells in den Modellen der robusten Optimierung sowie des robusten Goal Programmings haben versucht einen ganzheitlicheren Blick, durch die Verwendung von unterschiedlichen Tageszeiten, zu offerieren. Dabei hat sich gezeigt, dass das Verhalten von medizinischen Notfallsystemen sowie die Parameter stark von diesen abh{\"a}ngen. Daher sollte die Analyse und gegebenenfalls Optimierung dieser Systeme unterschiedliche Verteilungen der Nachfrage, in Abh{\"a}ngigkeit ihrer Menge und r{\"a}umlichen Verteilung, unbedingt ber{\"u}cksichtigen um eine m{\"o}glichst ganzheitliche Entscheidungsgrundlage zu garantieren.},
  subject      = {Warteschlangentheorie},
  language  = {en}
}