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P-median model under stochastic conditions for optimal medical facility placement
a case study on the Vienna Marathon
Stefan Kovacevic
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Karl Franz Dörner
DOI
10.25365/thesis.79877
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16325.14898.214689-0
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die medizinische Versorgung ist ein zentraler Bestandteil der Sportlogistik und gewährleistet einen robusten Service für alle Teilnehmenden. Gleichwohl optimiert die bestehende Forschung die Standortwahl von Stationen bei Routenveranstaltungen nur selten unter mehreren Unsicherheiten. Deshalb ermittelt diese Studie die optimalen Standorte medizinischer Stationen entlang der Route des Vienna City Marathon, indem die gesamte gewichtete Distanz zu den Läuferinnen und Läufern minimiert wird, wobei jeder Routenpunkt mit seiner geschätzten Wahrscheinlichkeit eines medizinischen Bedarfs gewichtet ist. Unter Verwendung offizieller Routenkoordinaten, Haversine Distanzen, eines kilometerbasierten Verletzungsrisikoprofils, historischer Bandbreiten für Wetter und Teilnehmendenzahl sowie zweier räumlicher Auflösungen (1.000 m und 100 m) entwickelt diese Studie ein Programm, das optimale Platzierungen identifiziert. Konkret wird ein gewichtetes p-Median-gemischt-ganzzahliges Modell auf 1.000 m und 100 m Rastern mit Gurobi über mehrere Szenarien gelöst, während ein genetischer Algorithmus den 100 m Fall approximiert. Zentrale Ergebnisse zeigen, dass ein Cluster im Zielbereich (km 38–42) plus ein Knoten im Streckenmittelteil (km 17–18) die gewichtete Distanz konsistent minimiert. Die Zonen bleiben szenarioübergreifend stabil, obwohl sich die exakten Meter auf dem 100 m Raster verschieben während der genetische Algorithmus das Muster nahezu optimal reproduziert. Im derzeitigen realen Plan sind die Standorte gleichmäßig verteilt und weisen einen schlechteren Zielfunktionswert auf als die optimierten Layouts. Wenn es die Ressourcen erlauben, erweisen sich sieben Stationen als wirksamer Ausbaupunkt. Letztendlich liefert die Studie umsetzbare Zonen statt einzelner Punkte und unterstützt durch Szenarien ausgelöste Pläne. Folglich ist der Prozess auf andere Routenveranstaltungen übertragbar und bietet praktische Standortleitlinien für Marathonorganisatorinnen und -organisatoren.
Abstract
(Englisch)
Medical coverage is a critical component of sports logistics and ensures robust service for all participants. Yet existing work rarely optimizes station siting at route events under multiple uncertainties. Therefore, this study determines the optimal locations of medical stations along the Vienna City Marathon route by minimizing the total weighted distance to runners with each route point weighted by its estimated probability of medical need. Using official route coordinates, Haversine distances, a km level injury risk profile, historical ranges for weather and participants and two spatial resolutions (1,000 m and 100 m), this research implements a program that identifies optimal placements. Specifically, a weighted p-median mixed-integer model is solved on 1,000 m and 100 m grids with Gurobi across multiple scenarios, while a genetic algorithm approximates the 100 m case. Key findings show that a finish area cluster (km 38–42) plus one mid-course node (km 17–18) consistently minimizes the weighted distance. The zones remain stable across different scenarios, although exact metres shift on the 100 m grid and the genetic algorithm reproduces the exact pattern near the optimum. The current real world plan is evenly spaced and yields a worse objective than the optimized layouts. If resources permit, seven stations emerge as an effective expansion point. Finally, the study provides actionable zones rather than single points and supports scenario triggered plans. Consequently, the workflow is transferable to other route events, which offers practical siting guidance for marathon organizers.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Sportlogistik Marathon medizinische Stationen optimale Platzierung P-Median gewichtete Distanz Unsicherheit Szenarioanalyse
Schlagwörter
(Englisch)
sports logistics marathon medical stations optimal placement p-median weighted distance uncertainty scenario analysis
Autor*innen
Stefan Kovacevic
Haupttitel (Englisch)
P-median model under stochastic conditions for optimal medical facility placement
Hauptuntertitel (Englisch)
a case study on the Vienna Marathon
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
101 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Karl Franz Dörner
AC Nummer
AC17733431
Utheses ID
78515
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |