Red Hat Summit3.18. 患者の受付スケジューリング
患者の受付スケジューリング(PAS)は、ウェリティアジアプランニングとしても知られており、その患者に内蔵された患者ごとに有名を割り当てます。bed は、スケジュールされた患者が予定されている期間、患者に割り当てられます。各 bed は部屋に属し、各部屋が 1 つの部門に属します。患者の到着日と出発日が修正されました。bed を割り当てるだけで済みます。
この問題は、制約のないデータセットを特長としています。すべてのプランニングエンティティーを割り当てる必要がない場合は、ハード制約を壊さずに、必要な数のエンティティーを割り当てることが推奨されます。これは、過剰制約のプランニングと呼ばれます。
ハード制約:
-
同じ夜に 2 つの患者を割り当てないでください。重み：
-1000hard * conflictNightCount -
部屋には、females、males のみ、同じ night 内の同じ gender、または gender の制限がないなど、性別的な制約を持つことができます。重み：
-50hard * nightCount. -
部署には最小または最長期間を指定できます。重み：
-100hard * nightCount. -
患者は、特定の機器を持つ部屋が必要になる場合があります。重み：
-50hard * nightCount.
中程度の制約:
-
データセットが過剰にならない限り、すべての患者を bed に割り当てます。重み：
-1medium * nightCount
ソフト制約:
-
患者は、患者が 1 つの部屋を必要とする場合など、最大部屋のサイズを優先することができます。重み：
-8soft * nightCount -
患者は、患者の自動車の問題を特化している部門に最も割り当てるのが最適です。weight:
-10soft * nightCount. 患者は、患者の測定問題に特化している部屋に最も割り当てるのが最適です。重み：
-20soft * nightCount-
部屋の特殊性は、1 の優先度である必要があります。weight:
-10soft *(priority - 1)* nightCount.
-
部屋の特殊性は、1 の優先度である必要があります。weight:
-
患者は、特定の機器を持つ部屋を優先することができます。重み：
-20soft * nightCount
この問題は Kaho の Patient Scheduling (Patient Scheduling)のバリアントで、データセットは実際のハウズ ンのものです。
問題の規模
overconstrained01 has 6 specialisms, 4 equipments, 1 departments, 25 rooms, 69 beds, 14 nights, 519 patients and 519 admissions with a search space of 10^958. testdata01 has 4 specialisms, 2 equipments, 4 departments, 98 rooms, 286 beds, 14 nights, 652 patients and 652 admissions with a search space of 10^1603. testdata02 has 6 specialisms, 2 equipments, 6 departments, 151 rooms, 465 beds, 14 nights, 755 patients and 755 admissions with a search space of 10^2015. testdata03 has 5 specialisms, 2 equipments, 5 departments, 131 rooms, 395 beds, 14 nights, 708 patients and 708 admissions with a search space of 10^1840. testdata04 has 6 specialisms, 2 equipments, 6 departments, 155 rooms, 471 beds, 14 nights, 746 patients and 746 admissions with a search space of 10^1995. testdata05 has 4 specialisms, 2 equipments, 4 departments, 102 rooms, 325 beds, 14 nights, 587 patients and 587 admissions with a search space of 10^1476. testdata06 has 4 specialisms, 2 equipments, 4 departments, 104 rooms, 313 beds, 14 nights, 685 patients and 685 admissions with a search space of 10^1711. testdata07 has 6 specialisms, 4 equipments, 6 departments, 162 rooms, 472 beds, 14 nights, 519 patients and 519 admissions with a search space of 10^1389. testdata08 has 6 specialisms, 4 equipments, 6 departments, 148 rooms, 441 beds, 21 nights, 895 patients and 895 admissions with a search space of 10^2368. testdata09 has 4 specialisms, 4 equipments, 4 departments, 105 rooms, 310 beds, 28 nights, 1400 patients and 1400 admissions with a search space of 10^3490. testdata10 has 4 specialisms, 4 equipments, 4 departments, 104 rooms, 308 beds, 56 nights, 1575 patients and 1575 admissions with a search space of 10^3922. testdata11 has 4 specialisms, 4 equipments, 4 departments, 107 rooms, 318 beds, 91 nights, 2514 patients and 2514 admissions with a search space of 10^6295. testdata12 has 4 specialisms, 4 equipments, 4 departments, 105 rooms, 310 beds, 84 nights, 2750 patients and 2750 admissions with a search space of 10^6856. testdata13 has 5 specialisms, 4 equipments, 5 departments, 125 rooms, 368 beds, 28 nights, 907 patients and 1109 admissions with a search space of 10^2847.
図3.14 ドメインモデル
