For prepare the aging society and aged society, many developing and developed countries are trying to make various provisions such as social infrastructures and legislations. This study focuses on the problem of determining locations for various types of public long-term care facilities with restrictions on the total established number of each facility type. The objective is minimize the total establishment cost and we present branch and bound algorithm and genetic algorithm. For develop the branch and bound algorithm, we devise dominance properties, lower bound and a heuristic for initial upper bound. To evaluate the result and the computation time of the algorithms, we compare the result of the branch and bound algorithm and genetic algorithm.
많은 선진국 및 개발도상국들은 고령 사회 및 초고령 사회에 진입하고 있다. 이러한 고령사회 및 초고령 사회에 대비하기 위한 국가적 차원의 관련 법 제정 및 사회적 공공 기반 시설 확충은 필수적이다. 본 논문은 고령 사회 및 초고령 사회에 대비하여 치매 및 중풍 등의 노인성 질환자 들을 위한 공공 장기 요양 시설의 입지에 대한 문제를 다루고 있다. 본 연구에서는 노인성 질환자의 선호도를 고려하여 거주지에서 가장 가까운 장기 요양 시설에서 치료를 받는 것을 가정하였다. 또한 소형, 중형, 대형 장기 요양 시설을 고려하여 지역 수요에 맞는 용량의 장기 요양 시설을 제공하는 것을 목표로 하였다. 그리고 각각의 소형, 중형, 대형 장기 요양 시설의 입지 수에 대한 상한과 하한이 있다고 가정하였다. 최적의 입지를 찾기 위해 분기한정법 알고리즘을 개발하였으며 유전 알고리즘을 개발, 분기한정법 알고리즘의 결과와 비교하였다.
분기한정법 알고리즘은 최적의 입지를 찾아주는 반면 문제의 규모가 커질수록 입지를 찾는데 걸리는 시간이 급격히 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 반면에 유전 알고리즘의 경우 최적입지 또는 준 최적입지를 제공해 주며 문제의 규모가 커짐에 따른 계산 시간이 큰 변화가 없음을 확인하였다. 규모의 경제성을 반영하여 중형 및 대형 장기 요양 시설의 단위 설립비용이 소형 장기 요양 시설의 단위 설립비용보다 저렴하다고 한 결과, 소형 및 중형 장기 요양 병원은 필요한 수만큼만 설립하고 단위 비용이 저렴한 대형 장기 요양 병원이 집중적으로 설립하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 경우 노인정 질환자들은 거주지에서 비교적 먼 곳에 위치한 장기 요양 시설에서 치료를 받게 된다. 이러한 설립비용과 환자 당 이동 거리에 대한 균형은 각 규모의 장기 요양 시설의 입지 수에 대한 상한과 하한을 적절히 결정함으로써 조정할 수 있음을 민감도 분석을 통해 확인하였다.
