Hemşire Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritmalarla Optimizasyonu ve Bir Uygulama
Öz
Sağlık hizmetlerinin temel amacı; kişi, aile ve toplumların sağlıklarının korunması, hastaların tedavi edilmesi ve yaşamlarını sağlıklı olarak sürdürebilmelerini sağlamaktır. Hemşire Çizelgeleme Problemi, sağlık sektöründe çok çalışılan ve hizmet kalitesini artırmayı hedefleyen bir problemdir. Problem kısaca; sınırlı kaynakların belirli amaçlar doğrultusunda, belirli kısıtlar altında ve belirli bir zaman aralığında işlere atanması ile ilgili karar verme sürecini inceler. Çizelgeleme problemleri, çözümü zor olan problemler grubuna girmektedir. Bu yüzden bu çalışmada yaklaşık en iyi çözüm değerlerine ulaşabilmek için sezgisel algoritmalardan biri olan Genetik Algoritmalar kullanılmıştır. Çalışma, Buca Seyfi Demirsoy Devlet Hastanesi’nin bir servisindeki hemşirelerin verileriyle yapılmıştır. Hemşirelerin en uygun çalışma saatlerini bulmak amacıyla oluşturulan modelin çözümü için MATLAB programının genetik algoritmalar aracından yararlanılmıştır. Son olarak elde edilen sonuçlarla hastanenin gerçek nöbet çizelgeleri karşılaştırılarak çalışma tamamlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Hemşire Çizelgeleme Problemi, Genetik Algoritmalar, Optimizasyon
Kaynakça
- Aickelin, U., & Dowsland, K.A. (2004). An indirect genetic algorithm for a nurse-scheduling problem. Computers & Operations Research, 31(5), 761-778.
- Alfadilla, N., Sentia, P.D., & Asmadi, D. (2019). Optimization of nurse scheduling problem using genetic algorithm: a case study. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 536(1), (p. 012131).
- Bailey, R. N., Garner, K. M., & Hobbs, M. F. (1997). Using simulated annealing and genetic algorithms to solve staff-scheduling problems. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 14(2), 27-43.
- Balekar, S. S., & Mhetre, N. A. (2013). Survey of genetic algorithm approach for nurse scheduling problem. International Journal of Science and Research, 4(6), 55-62.
- Davis, L. (1985). Job shop scheduling with genetic algorithm. Proceeding of the first International Conference on Genetic Algorithms, 9(5), 136-140.
- Duenas, A., Tütüncü, G. Y., & Chilcott, J. B. (2009). A genetic algorithm approach to the nurse scheduling problem with fuzzy preferences. IMA Journal of Management Mathematics, 20(4), 369-383.
- Ernst, A.T., Jiang, H., Krishnamoorthy, M. ve Sier, D. (2004). Staff scheduling and rostering: a review of applications, methods and models. European Journal of Operational Research, 153(1), 3–27.
- Goldberg, D. E., & Kuo, C. H. (1987). Genetic algorithms in pipeline optimization. Journal of Computing in Civil Engineering, 1(2), 128-141. Inoue, T., Furuhashi, T., Fujii, M., Maeda, H., & Takaba, M. (1999, October). Development of nurse scheduling support system using interactive EA. In IEEE SMC'99 Conference Proceedings. 1999 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 5, 533-537.
- İnanç, Ş., & Şenaras, A. E. (2020). Solving nurse scheduling problem via genetic algorithm in home healthcare. In Transportation, Logistics, and Supply Chain Management in Home Healthcare: Emerging Research and Opportunities, 20-28.
- Jian, M. S., & You, M. S. (2016). Cloud based hybrid evolution algorithm for NP-complete pattern in nurse scheduling problem. International Journal of Innovation, Management and Technology, 7(5), 234-237.