Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
22 a 24 de outubro de 2019
Trabalho 12790
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Teoria e Tecnologia da informação |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Thalles Felipe Caltabiano |
| Orientador | MATHEUS NOHRA HADDAD |
| Título | Algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas para o problema de escalonamento de enfermagem |
| Resumo | Em um ambiente hospitalar a equipe de enfermagem impacta diretamente na qualidade operacional dos hospitais. Além disso, este é considerado o maior setor, logo a geração de escalas de trabalho eficientes para os enfermeiros é o primeiro, e um dos passos mais importantes para que o setor opere com bom desempenho. O Problema de Escalonamento de Enfermagem (PEE), assim intitulado pela literatura, consiste na elaboração de escalas de trabalho visando obter uma solução viável que minimize a ocorrência de restrições como leis trabalhistas, preferências dos funcionários e demandas das instituições. Este trabalho busca encontrar escalas de enfermagem para o PEE proposto na Second International Nurse Rostering Competition (INRC-II), cujo objetivo é respeitar todas as restrições classificadas como fortes e minimizar as ocorrências das restrições denominadas fracas. Como o conjunto de restrições elaboradas pela competição qualificam o problema como NP-Difícil, uma abordagem que utilize heurísticas é necessária para que seja possível encontrar soluções para o problema em tempo hábil. Desta forma, este trabalho propõe a utilização da meta-heurística populacional Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas para gerar soluções às instâncias do INRC-II. O início do algoritmo é marcado pela criação de uma população, representada por um conjunto de soluções do problema. Cada solução é representada por uma matriz, onde as linhas são referentes a cada enfermeiro, e as colunas representam os sete dias da semana. Cada posição da matriz é composta por um par de chaves aleatórias, representando o turno que o enfermeiro deve trabalhar e a competência que irá exercer. O par de chaves é composto por números reais gerados randomicamente e pertencentes ao intervalo entre [0,1). Em seguida, o decodificador transforma cada solução de chaves aleatórias em uma solução real do problema que, por sua vez, é avaliada por uma função responsável por atestar sua qualidade. Após a avaliação de cada solução da população, o algoritmo inicia o ciclo evolutivo. Nesta etapa são aplicados os operadores genéticos de mutação e cruzamento, que tem por objetivo, intensificar e diversificar a busca por novas soluções. A seguir, tais soluções são avaliadas e o algoritmo define quais soluções permanecerão para a próxima população de um novo ciclo evolutivo. Por fim, a melhor solução obtida ao longo de todo o processo será retornada. Os resultados encontrados classificariam o algoritmo proposto neste trabalho para a etapa final da competição, indicando que o algoritmo é competitivo e passível de uma possível aplicação em um ambiente hospitalar real. |
| Palavras-chave | Otimização, INRC-II, Meta-heurísticas. |
| Forma de apresentação..... | Oral |