Page 200 - Blatnik, Patricia. 2020. Mreža slovenskih splošnih bolnišnic. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 200
Mreža slovenskih splošnih bolnišnic
Minimiranje Z =∑ ai yi , (4.21)
j ∈J
pri čemer velja:
∑ x j+ yi ≥1 za vse i ∈I . (4.22)
j ∈Ni
Minimiranje Z je odvisno od:
∑ x j= p , (4.23)
j ∈J
pri čemer je:
200 x j=(0 , 1) za vse j ∈J, (4.24)
yi=(0 , 1) za vse i ∈I . (4.25)
V novejšem času sta Spaulding in Cromley (2007) predstavila novo
opredelitev modela maksimalnega pokritja, in sicer z namenom locirati
niz trgovin v 75 mestih v ZDA. Pri tem sta uporabila reprezentativne po-
datke in možnosti, ki jih omogoča GIS orodje. Alexandris in Giannikos
(2010) pa sta predstavila model, ki prav tako temelji na možnostih, ki jih
ponuja GIS orodje. Model sta oblikoval z namenom predstavitve povpra-
ševanja po bančnih poslovalnicah v Atenah. Glavna prednost MC-mo-
dela je uporaba poligonov namesto diskretnih točk v smislu predstavlja-
nja potreb uporabnikov. Kar nekaj avtorjev je uporabilo MC-model za
izboljšanje dostopnosti do zdravstvenih storitev znotraj geografskih ob-
močij, in sicer skozi prilagoditve obstoječih izvajalcev ali z dodajanjem
novih izvajalcev na območjih, na katerih je dostopnost do zdravstvenih
storitev slaba. Po drugi strani so nekateri ponujali tudi drugačne rešitve.
L. Murawski in Church (2009) sta na primer predlagala izboljšanje trans
portnih poti za izboljšanje dostopnosti do zdravstvenih storitev v Gani.
MC-model je v glavnem uporabljen za definiranje maksimalnega
geografskega pokritja uporabnikov znotraj določene razdalje od ponu-
dnika oziroma izvajalca. Z njim lahko dosežemo povečanje geografske
pokritosti in ponujanje možnih alternativnih rešitev, kadar je izvajalec
zaseden. Ta model pomeni pomembno možnost za distribucijo storitev
zdravstvenega varstva. Čeprav MC-model nudi dobro podporo prostor-
skemu načrtovanju različnih zmogljivosti izvajalcev, pa mnogi izzivi še
vedno ostajajo nerešeni. Sem uvrščamo posebej tiste, ki so vezani na raz-
daljo. Za boljše razumevanje problema v MC-modelu so tako v MA-mo-
Minimiranje Z =∑ ai yi , (4.21)
j ∈J
pri čemer velja:
∑ x j+ yi ≥1 za vse i ∈I . (4.22)
j ∈Ni
Minimiranje Z je odvisno od:
∑ x j= p , (4.23)
j ∈J
pri čemer je:
200 x j=(0 , 1) za vse j ∈J, (4.24)
yi=(0 , 1) za vse i ∈I . (4.25)
V novejšem času sta Spaulding in Cromley (2007) predstavila novo
opredelitev modela maksimalnega pokritja, in sicer z namenom locirati
niz trgovin v 75 mestih v ZDA. Pri tem sta uporabila reprezentativne po-
datke in možnosti, ki jih omogoča GIS orodje. Alexandris in Giannikos
(2010) pa sta predstavila model, ki prav tako temelji na možnostih, ki jih
ponuja GIS orodje. Model sta oblikoval z namenom predstavitve povpra-
ševanja po bančnih poslovalnicah v Atenah. Glavna prednost MC-mo-
dela je uporaba poligonov namesto diskretnih točk v smislu predstavlja-
nja potreb uporabnikov. Kar nekaj avtorjev je uporabilo MC-model za
izboljšanje dostopnosti do zdravstvenih storitev znotraj geografskih ob-
močij, in sicer skozi prilagoditve obstoječih izvajalcev ali z dodajanjem
novih izvajalcev na območjih, na katerih je dostopnost do zdravstvenih
storitev slaba. Po drugi strani so nekateri ponujali tudi drugačne rešitve.
L. Murawski in Church (2009) sta na primer predlagala izboljšanje trans
portnih poti za izboljšanje dostopnosti do zdravstvenih storitev v Gani.
MC-model je v glavnem uporabljen za definiranje maksimalnega
geografskega pokritja uporabnikov znotraj določene razdalje od ponu-
dnika oziroma izvajalca. Z njim lahko dosežemo povečanje geografske
pokritosti in ponujanje možnih alternativnih rešitev, kadar je izvajalec
zaseden. Ta model pomeni pomembno možnost za distribucijo storitev
zdravstvenega varstva. Čeprav MC-model nudi dobro podporo prostor-
skemu načrtovanju različnih zmogljivosti izvajalcev, pa mnogi izzivi še
vedno ostajajo nerešeni. Sem uvrščamo posebej tiste, ki so vezani na raz-
daljo. Za boljše razumevanje problema v MC-modelu so tako v MA-mo-
