Diseño de un método meta-heurístico para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería ( NSP) con soft-constraints
Se proponen tres formulaciones matemáticas basadas en programación entera y un método heurístico basado en búsqueda local iterativa para solucionar el problema de asignación de turnos de enfermería en un hospital teniendo en cuenta el desgaste sufrido por las enfermeras debido a jornadas continuas d...
- Autores:
-
Giedelmann Lasprilla, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=20821
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- Palabra clave:
- Optimización combinatoria
Procesamientos de datos
Combinatorial Optimization
Data processing
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Se proponen tres formulaciones matemáticas basadas en programación entera y un método heurístico basado en búsqueda local iterativa para solucionar el problema de asignación de turnos de enfermería en un hospital teniendo en cuenta el desgaste sufrido por las enfermeras debido a jornadas continuas de trabajo, así como por variaciones en los turnos asignados durante días consecutivos. Se considera un conjunto homogéneo de enfermeras que deben ser programadas en un conjunto de turnos definidos: Mañana, tarde, y Noche, cada uno de 8 horas, o a un descanso de 24h. La planeación se hace para un conjunto finito de días y se considera la prevención del desgaste laboral de las enfermeras procurando asignar turnos de forma constante y así permitirle al personal regular sus ciclos de sueño. Adicionalmente, se obliga la prohibición de jornadas laborales de más de tres días consecutivos y se busca minimizar las violaciones a un conjunto preestablecido de políticas institucionales de los hospitales que son deseables, pero no obligatorias. Estas incluyen la programación de un porcentaje mínimo de personal a cada turno por periodo para garantizar un buen nivel de servicio. Se compara el desempeño de los enfoques propuestos en un conjunto de 500 instancias generadas aleatoriamente con hasta 500 enfermeras y 7 días de planeación. Los resultados obtenidos muestran que uno de los modelos matemáticos tiene mejor desempeño que los otros y el método heurístico es competitivo dado que encuentra soluciones con un gap a optimalidad promedio de 7% en 0,3s. |
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Se considera un conjunto homogéneo de enfermeras que deben ser programadas en un conjunto de turnos definidos: Mañana, tarde, y Noche, cada uno de 8 horas, o a un descanso de 24h. La planeación se hace para un conjunto finito de días y se considera la prevención del desgaste laboral de las enfermeras procurando asignar turnos de forma constante y así permitirle al personal regular sus ciclos de sueño. Adicionalmente, se obliga la prohibición de jornadas laborales de más de tres días consecutivos y se busca minimizar las violaciones a un conjunto preestablecido de políticas institucionales de los hospitales que son deseables, pero no obligatorias. Estas incluyen la programación de un porcentaje mínimo de personal a cada turno por periodo para garantizar un buen nivel de servicio. Se compara el desempeño de los enfoques propuestos en un conjunto de 500 instancias generadas aleatoriamente con hasta 500 enfermeras y 7 días de planeación. Los resultados obtenidos muestran que uno de los modelos matemáticos tiene mejor desempeño que los otros y el método heurístico es competitivo dado que encuentra soluciones con un gap a optimalidad promedio de 7% en 0,3s.Three mathematical models based on integer programming and a heuristic method based on iterated local search are proposed to solve the nurse scheduling problem for a hospital taking into account the burnout suffered by nurses caused by continuous working hours and variations in the assigned shifts during consecutive working days. A homogeneous set of nurses must be scheduled on a set of 8 hours working shifts: Morning, Afternoon and Night, or a 24 h “day-off”. The planning is performed for a finite number of days and it prevents the burnout of nurses by trying to schedule constant shifts and thus, the staff is able to regulate the sleep cycles. In addition, nurses are limited to work up to three days in a roll. The objective function is to minimize violations of a preset set of institutional policies of hospitals that are desirable, but not mandatory. These include scheduling a minimum percentage of nurses per shift per period to ensure a good service level. the performance of the proposed approaches is compared on a set of 500 randomly generated instances with up to 500 nurses and 7 days. Results show that one of the mathematical models has better performance than the others and the heuristic method is competitive since it finds solutions with an optimality gap of 7% computed in 0.3sMaestríaMagíster en Ingeniería Industrialapplication/pdfspaEscuela Colombiana de Ingeniería Julio GaravitoMaestría en Ingeniería IndustrialDerechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavitohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Optimización combinatoriaProcesamientos de datosCombinatorial OptimizationData processingDiseño de un método meta-heurístico para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería ( NSP) con soft-constraintsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINALGiedelmann Lasprilla, Nicolás - 2017.pdfTesis para optar por el título de mágister en ingeniería Industrialapplication/pdf1225258https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/638/1/Giedelmann%20Lasprilla%2c%20Nicol%c3%a1s%20-%202017.pdf77fce54a5e91fbdca3edd95652530257MD51open accessAutorización .pdfAutorización firmadaapplication/pdf1569818https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/638/2/Autorizaci%c3%b3n%20.pdf84c4c08851a3c1b6783b45a6544f4b7aMD52metadata only accessLICENSElicense.txttext/plain1881https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/638/3/license.txt5a7ca94c2e5326ee169f979d71d0f06eMD53open accessTEXTTG-08_Nicolas Giedelmann Lasprilla.pdf.txtExtracted texttext/plain87625https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/638/4/TG-08_Nicolas%20%20Giedelmann%20Lasprilla.pdf.txt89a7b6f5484d39b87cdd8c5e6bd9eb32MD54open accessescanear0002.pdf.txtExtracted texttext/plain2https://repositorio.escuelaing.edu.co/bitstream/001/638/5/escanear0002.pdf.txte1c06d85ae7b8b032bef47e42e4c08f9MD55open accessED - 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