Ambulance Optimization System

طورت نظامًا لتحسين توزيع سيارات الإسعاف (Ambulance Optimization System) باستخدام Python وخوارزمية Particle Swarm Optimization (PSO)، بهدف تحسين عملية توزيع سيارات الإسعاف وتقليل زمن الاستجابة للحالات الطارئة.

تم تنفيذ محاكاة لمدينة الإسماعيلية تشمل مواقع الحوادث، سيارات الإسعاف، والمستشفيات، مع مراعاة عدة عوامل مؤثرة في عملية التوزيع مثل المسافات الجغرافية (Geodesic Distance)، حالة المرور (Traffic Conditions)، أولوية الحوادث (Incident Priority)، زمن الاستجابة (Response Time)، وتوازن أحمال سيارات الإسعاف (Workload Balance).

تم تصميم Multi-Objective Cost Function لدمج هذه العوامل واختيار أفضل توزيع ممكن لسيارات الإسعاف، ثم تطبيق خوارزمية PSO للبحث عن الحل الأمثل ومقارنة النتائج مع Random Baseline باستخدام مجموعة من Performance Metrics لتقييم كفاءة النظام.

كما شمل المشروع تحليل البيانات والنتائج وإنشاء خرائط تفاعلية توضح مواقع الحوادث وسيارات الإسعاف والمستشفيات والمسارات المقترحة باستخدام Folium، بالإضافة إلى إنشاء Data Visualizations باستخدام Matplotlib وSeaborn لعرض ومقارنة أداء النظام.

التقنيات المستخدمة: Python, Particle Swarm Optimization (PSO), Data Analysis, Optimization Algorithms, Folium, Matplotlib, Seaborn, Geodesic Distance.