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Title: Système multi-agents d’aide à la décision pour la gestion des services pré hospitaliers d’urgence.
Authors: Abdoune, Katia
Bouriahi, Lamia
Adel -Aissanou, K. ; promotrice
Keywords: Modélisation et simulation : ABM&S : Files d’attentes :Ssystèmes d’aide à la décision : Platforme NetLogo
Issue Date: 2021
Publisher: Université Abderrahmane Mira- Bejaia
Abstract: es dernières années, les méthodes de la modélisation et la simulation basées sur les agents ont été largement utilisées pour étudier et améliorer les systèmes complexes du monde réel tels que les systèmes de santé. Les systèmes de santé sont basés sur les interactions humaines, qui impliquent de nombreux composants différents et hétérogènes. Cependant, la conception et l'exploitation de ces systèmes, en particulier les services d'urgence qui sont l'un des éléments clés du système de santé, sont extrêmement complexes,principalement en raison du nombre élevé de ressources di?érentes impliquées dans les activités de soins, de l'incertitude résultant de ces activités qui se déroulent à des moments di?érents et de la probabilité distincte d'avoir besoin de ressources simultanément. La simulation des systèmes complexes est d'une importance considérable, un excellent outil pour traiter des systèmes complexes tels que les services des urgences et qui facilite lacompréhension de ces systèmes. L'objectif de notre mémoire est de développer un système d'aide à ladécision basé sur l'intégration de la modélisation et la simulation à base d'agents ainsi que la modélisation des files d'attente pour aider les gestionnaires des urgences à choisir des stratégies et prendre des décisions adéquates et efficaces afin d'améliorer la qualité des soins fournis aux patients qui se présentent aux urgences. Cette approche combinatoire est démontrée par une étude de cas sur le fonctionnement du service des urgences de l'hôpital public de Kherrata. Les deux modèles ont été développés indépendamment,l'approche basé agents a été utilisée pour étudier des scénarios d'optimisation des ressources, En effet, différents scénarios ont été introduits et divers indicateurs clés de performances ont été étudiés. Le deuxième modèle facilite l'analyse quantitative des paramètres opérationnels urgence (par exemple,les temps d'attente, temps de service etc.). La simulation a été mise en oeuvre à l'aide de NetLogo qui est un environnement de simulation générique dans le sens où il n'a pas été conçu pour un domaine d'application spécifique.
Description: Option : Intelligence Artificielle
URI: http://hdl.handle.net/123456789/18916
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