A Strategy to Improve Performance of Genetic Algorithm for Nurse Scheduling Problem

Kim, Sun-Jeong; Ko, Young Woong; Uhmn, Saangyong; Kim, Jin

doi:10.14257/ijseia.2014.8.1.05

Cited by 9 publications

(8 citation statements)

References 14 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Kim vd. [18], çalışmalarında genetik algoritma aracığıyla hemşire çizelgeleme probleminin olurlu çözüm ihtimalini çoğaltarak kısıtları tahmin edebilecek bir model kurulmuştur ve sonuç olarak seri ve kaliteli çizelgeler oluşturmayı başarmışlardır. Wang vd.…”

Section: Maenhout Ve Vanhouckeunclassified

Hemşire çizelgeleme problemi ve bir sağlık kuruluşunda uygulama

Arslan

Özcan

2022

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Sağlık kuruluşlarında görev yapan kişiler ağır, yorucu çalışma koşullarında çalışmaktadırlar. Günümüzde pandeminin etkisi ile çalışma şartları daha da zorlaşmıştır. Bu sebeple çalışanların istek, önerileri dikkate alınarak ve yasal koşullar sağlanarak verimli çalışma planları oluşturulması büyük önem taşımaktadır. Çalışma planları gerçekleştirilirken sağlık hizmetinin gecikmeye uğramaması gerekmektedir. Gerçekleştirilen çalışma bir sağlık kuruluşunun filyasyon ekibinde çalışan hemşirelere uygulanmıştır. Yasal kısıtlar, çalışanların memnuniyeti, çalışan istek ve önerileri göz önünde bulundurularak aylık olarak bir nöbet çizelgesi oluşturulmak istenmektedir. Optimum bir çalışma çizelgesi oluşturulması için hedef programlama modeli geliştirilmiştir. Bu oluşturulan matematiksel model ile hemşirelerin çalışma zamanları eşit, dengeli ve adil olacak şekilde atama yapılması amaç olarak belirlenmiştir. Oluşturulan matematiksel model GAMS 33.2.0 paket programının CPLEX çözücüsü ile çözülüp bir aylık optimum hemşire nöbet çizelgesi oluşturulmuştur. Bu nöbet çizelgesinde yasal koşullar, hemşirelerin istek ve önerilerine dikkat edilerek oluşturulmuştur. Böylece nöbet ve izin günlerinin eşit, adil olması sağlamıştır.

show abstract

Section: Maenhout Ve Vanhouckeunclassified

Hemşire çizelgeleme problemi ve bir sağlık kuruluşunda uygulama

Arslan

Özcan

2022

Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Selain digunakan untuk mencari solusi dari permasalahan optimalisasi, penelitian sebelumnya juga menunjukkan penggunaan GA untuk menangani masalah penjadwalan. Seperti penelitian tentang penjadwalan penggunaan sumber daya pada perusahaan well-service [11], jadwal transit untuk kendaraan umum [12], jadwal jaga perawat di rumah sakit [13] dan jadwal penggunaan mesin di pabrik Li dan Chen [14] dan [15]. Penelitian-penelitian tersebut menunjukkan bahwa GA mampu menangani permasalahan penjadwalan karena pada dasarnya penjadwalan juga merupakan masalah optimasi yang dapat diselesaikan dengan cara mengenerate beberapa alternatif solusi secara iteratif menggunakan suatu fungsi fitness tertentu.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Pengembangan Algoritma Genetika dengan Pendekatan Repetitive Random untuk Penjadwalan Ujian Pendadaran Proyek Tugas Akhir

Wibowo

Avianto

Imantoko

2021

TEKNOSI

View full text Add to dashboard Cite

Penjadwalan adalah hal yang umum dilakukan terutama di instansi pendidikan seperti perguruan tinggi. Salah satu kegiatan yang memerlukan proses penjadwalan di perguruan tinggi adalah penjadwalan ujian pendadaran proyek tugas akhir. Faktor-faktor seperti jumlah mahasiswa, ketersediaan dosen, dan ketersediaan ruangan juga membuat proses penjadwalan menjadi lebih kompleks dan memakan waktu jika dilakukan secara manual. Metode Genetic Algorithm (GA) dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah di dalam proses penjadwalan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang diberi nama Automatically Generated Scheduling (ALGEN Scheduling) yang mampu melakukan proses penjadwalan ujian pendadaran dengan lebih mudah. “ALGEN Scheduling” dibangun menggunakan bahasa C# dan menerapkan GA yang telah dimodifikasi dengan pendekatan repetitive random sebagai inti untuk melakukan proses penjadwalan. Pembuatan ALGEN Scheduling dimulai dari perancangan kromosom, implementasi GA termodifikasi dalam bahasa C#, pembuatan GUI dengan tools visual studio, dan integrasi inti penjadwalan dengan GUI. Aplikasi yang dibangun bisa membantu mahasiswa dan dosen penguji dalam menginfokan jadwal ujian pendadaran. Untuk mengetahui kinerja Aplikasi “ALGEN Scheduling”, peneliti melakukan evaluasi dengan menyebar kuesioner kepada responden yang terdiri dari mahasiswa dan dosen. Peneliti berhasil mendapatkan tanggapan sebanyak 101 responden. Berdasarkan pengolahan data responden didapatkan 68% menilai bahwa Aplikasi “ALGEN Scheduling” memiliki tampilan yang bagus dan sangat mudah digunakan untuk menghasilkan jadwal ujian pendadaran dengan tanpa adanya bentrokan jadwal. Sedangkan 19% responden mengatakan bahwa Aplikasi “ALGEN Scheduling” tidak terlalu mudah digunakan tetapi juga tidak terlalu sulit untuk dipelajari. Sisanya, responden menganggap perlu adanya pelatihan khusus sebelum aplikasi benar-benar diterapkan

show abstract

“…Recent researches include a variety of approaches for solving the shift scheduling problem. Kim, et al [13] proposes the use of a genetic algorithm (GA) to solve the nurse scheduling problem (NSP). The authors devised a strategy to improve the time complexity problem of GA using a cost bit matrix.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Real-Life Optimum Shift Scheduling Design

Weng

Sze

2019

J. ICT Res. Appl.

View full text Add to dashboard Cite

In many industries, manpower shift scheduling poses problems that require immediate solutions. The fundamental need in this domain is to ensure that all shifts are assigned to cover all or as many jobs as possible. The shifts should additionally be planned with minimum manpower utilization, minimum manpower idleness and enhanced adaptability of employee schedules. The approach used in this study was to utilize an existing manpower prediction method to decide the minimum manpower required to complete all jobs. Based on the minimum manpower number and shift criteria, the shifts were assigned to form schedules using random pick and criteria-based selection methods. The potential schedules were then optimized and the best ones selected. Based on several realistic test instances, the proposed heuristic approach appears to offer promising solutions for shift scheduling as it improves shift idle time, complies with better shift starting time and significantly reduces the manpower needed and the time spent on creating schedules, regardless of data size.

show abstract

A Strategy to Improve Performance of Genetic Algorithm for Nurse Scheduling Problem

Cited by 9 publications

References 14 publications

Hemşire çizelgeleme problemi ve bir sağlık kuruluşunda uygulama

Hemşire çizelgeleme problemi ve bir sağlık kuruluşunda uygulama

Pengembangan Algoritma Genetika dengan Pendekatan Repetitive Random untuk Penjadwalan Ujian Pendadaran Proyek Tugas Akhir

Real-Life Optimum Shift Scheduling Design

Contact Info

Product

Resources

About