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Consultar: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

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Ttulo [PT]: Novos algoritmos heursticos para o problema de escalonamento de enfermeiros
Autor(es): Everton Luiz de Melo
Palavras-chave [PT]:

Escalonamento. Enfermeiros. Heurstica. Otimizao combinatria. Algortmo heurstico. Problema do escalonamento de enfermeiros. Atribuio de servios. Brasil.
Palavras-chave [EN]:
Nurse Scheduling Problem. Assignment Problem. Heuristic. Combinatorial
Optimization. Brazil.
rea de concentrao: Cincia da Computao
Titulao: Mestre em Cincia da Computao
Banca:
Ademir Aparecido Constantino [Orientador] - UEM
Wesley Romo - UEM
Alysson Machado Costa - USP
Resumo:
Resumo: Considerando um conjunto de atividades que devem ser realizadas, o Problema de Escalonamento de Pessoal consiste em elaborar seqncias de tarefas, ao longo de um perodo de planejamento, otimizando uma funo-objetivo e respeitando as restries envolvidas. Cada seqncia forma uma jornada de trabalho que deve ser designada a uma pessoa. Trata-se de um problema de Otimizao Combinatria classificada como NP-difcil. Esse problema tem fomentado a criao de vrios modelos e algoritmos, exatos e heursticos, sendo que a maioria deles se baseia em Programao Matemtica. Dentre os Problemas de Escalonamento de Pessoal, se destaca o Problema de Escalonamento de Enfermeiros. Ele consiste em gerar escalas de trabalho para enfermeiros considerando as preferncias pelos turnos, declaradas atravs de um custo para cada turno de cada dia de trabalho. As restries envolvem regras impostas pela legislao trabalhista e caractersticas desejveis em uma escala. Neste trabalho so propostos dois novos algoritmos heursticos baseados, respectivamente, na resoluo sucessiva de Problemas de Atribuio e de Problemas de Atribuio com Gargalo. O primeiro mtodo resolve o problema como um Problema de Atribuio Multinvel e trabalha em duas fases. Na primeira fase construda uma soluo inicial. Na segunda, so aplicados dois procedimentos de melhoramento. O segundo mtodo utiliza o modelo do Problema de Atribuio Multinvel com Gargalo e, semelhantemente, possui fase construtiva e fase de melhoramento. Testes computacionais so realizados utilizando instncias de uma base de dados de referncia. Em geral, os resultados alcanados pelo primeiro mtodo proposto foram melhores em comparao com os resultados da literatura que utiliza a mesma base de dados. Por outro lado, o segundo mtodo propiciou um atendimento mais equilibrado das preferncias. Alm disso, os experimentos computacionais mostram que os algoritmos propostos so robustos e eficientes.

Abstract: Whereas a set of activities that should be taken in each day of work, the Personnel Scheduling Problem consists in elaborating sequences of tasks over a planning period, optimizing an objective function and respecting the constraints involved. Each sequence is a journey of work that must be assigned to a person. This is a Combinatorial Optimization problem classified as NP-hard. This problem has encouraged the creation of several models and algorithms, exacts and heuristics, being the majority of them based on mathematical programming. Among the Personnel Scheduling Problems, the Nurse Scheduling Problem stands out. It consists in generating work schedules for nurses considering the shift preference, reported through the association of a cost for each shift in each day of work. The constraints involve rules imposed by labor laws and desirable characteristics on a schedule. Two new heuristic algorithms based, respectively, on the successive resolutions of the Assignment Problem and of the Bottleneck Assignment Problem are proposed in this work. The first method solves the problem as a Multilevel Assignment Problem and works in two phases. In the first phase the algorithm constructs an initial solution. In the second phase two improvement procedures are applied. The second method uses the Bottleneck Assignment Problem model and, similarly, has the constructive phase and the improvement phase. Computational tests are carried out using instances from a standard benchmark dataset. In general, the first proposed method results were better when compared to results from papers of the literature that use the same dataset. Otherwise, the second method provided a more balanced treatment of preferences. Furthermore, the computational experiments show that the proposed algorithms are robust and efficient.
Data da defesa: 14/09/2009
Cdigo: vtls000180070
Informaes adicionais:
Idioma: Portugus
Data de Publicao: 2009
Local de Publicao: Maring, PR
Orientador: Prof. Dr. Ademir Aparecido Constantino
Instituio: Universidade Estadual de Maring. Departamento de Informtica
Nvel: Dissertao (mestrado em Cincia da Computao)/
UEM: Programa de Ps-Graduao em Cincia da Computao

Responsavel: beth
Categoria: Aplicao
Formato: Documento PDF
Arquivo: Dissertacao - Mestrado em Cincia da Computao - Everton Luiz de Melo.pdf
Tamanho: 1059 Kb (1083960 bytes)
Criado: 13-09-2010 09:30
Atualizado: 13-09-2010 09:38
Visitas: 1018
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