Bir yerle?im yeri farkly de?erdeki risklere sahip olabilir. Örne?in yerle?im yeri içerisindeki bazy bölgeler, nüfus yo?unlu?u açysyndan oldukça fazla, hastalyk riski yüksek ya?ly insanlaryn sayysy açysyndan arty? gösteren ya da kaza riski yüksek ba?lanty noktalaryna sahip olabilir. Özetle risk faktörü bölgeden bölgeye de?i?ebilmektedir. Hastane yerle?imi syrasynda göz önünde bulundurulmasy gereken hususlardan bir tanesi de ?üphesiz bu risk faktörüdür. Riskleri ve maliyeti en aza indirgeme durumu dü?ünüldü?ünde hastanenin yerle?im yeri içerisinde hangi noktaya kurulmasy gerekti?i bir optimizasyon problemi olmaktadyr. Bu algoritmalardan bir tanesi de do?adaki karyncalaryn en kysa yolu bulma yetilerinden esinlenerek ortaya çykarylmy? olan Karynca Koloni Optimizasyon Algoritmasydyr. Kurulmasy muhtemel hastane koordinatlarynyn ve risk faktörlerinin belirlenmesi ile modellenen Karynca Koloni Optimizasyon Algoritmasy bu probleme ba?ary ile uygulanmy?tyr.

A settlement may display different values of risks. For instance, some regions in a settlement may be; densely populated or/and showing an increasing trend in the number of elderly that carries high risk of disease, or/and having junctions with high accident records. One of the main issues that has to be taken into account while selecting a hospital site is the risk factors. Considering the minimization of risks and costs makes hospital site selection process an optimization problem. One of these methods is Ant Colony Optimization Algorithm that is inspired from real life ants' behavior to find the shortest path on foraging. Ant Colony Optimization Algorithm has applied successfully for hospital site selection in a settlement and defining risk factors.