RCPSP et temps de montage dépendant de la séquence pour la modélisation et la résolution d'un problème de livraison collecte

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Medical Imaging : Exams Planning and Resource Assignment : Hybridization of a Metaheuristic and a List Algorithm

The presented work is about optimization of the hospital system. An existing solution is the pooling of resources within the same territory. This may involve different forms of cooperation between several hospitals. Problems of sizing, planning and scheduling may be considered. We define the problem of activities planning with resource assignment. To solve this problem, we propose a hybridization between a metaheuristic and a list algorithm. Single based metaheuristics are used. This proposition requires a new encoding inspired by permutation problems. This method is easy to apply: it combines already known methods. With the proposed hybridization, the constraints to be considered only need to be integrated into the list algorithm. For big instances, the solver used as a reference returns only lower and upper bounds. The results of our method are very promising. It is possible to adapt our method on more complex issues through integration into the list algorithm of the constraints. It would be particularly interesting to test these methods on real hospital authorities to assess their significance

Hybridations à base de métaheuristique pour les systèmes de production de biens et de services

De l’ordonnancement du Flow-Shop stochastique à l’équilibrage de lignes d’assemblage reconfigurables, en passant par la livraison du dernier kilomètre par des drones et bien d’autres problématiques, les métaheuristiques sont de puissants outils d’optimisation pour les systèmes de production de biens et de services. Pendant ces 20 dernières années, j’ai pu assister et participer à leur évolution vers des versions hybrides : couplage entre une métaheuristique et un modèle d’évaluation des performances, hybridation avec une autre méthode d’optimisation et matheuristique pour une approche par décomposition

Activities Planning and Resource Assignment on Multi-place Hospital System - Exact and Approach Methods Adapted from the Bin Packing Problem

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Activities planning and resources assignment on distinct places: a mathematical model

In France, the Hospital Community of Territory has been defined since the settlement of the pricing by activity (T2A) in 2004, and the new hospital governance. This new community allows the pooling of the hospital’s human and material resources of any place in the same territory. It aims at increasing the continuity of health care. A Hospital Community of Territory is made up of several distinct places, material and human resources. A medical exam needs one human resource and one material resource, both of them compatible with the exam. The objective is to create a decision aid tool which will plan the exams with the assignment of the human resources and the material resources. In this paper, we propose a mathematical model which is tested with randomly generated instances. It proposes exams planning taking into account the assignment of material and human resources in the community over a given horizon planning

Planification de tâches et affectation de ressources : résolution par métaheuristiques inspirées du bin packing et de la PSO

International audienceDes sites hospitaliers se regroupent au sein de Communautés Hospitalières de Territoire afin de mettre en œuvre une stratégie commune pour une meilleure utilisation des ressources. Le problème étudié concerne la planification de tâches au sein d'un système hospitalier avec affectation de ressources. L'horizon temporel utilisé est divisé en périodes. Chaque ressource a un temps de disponibilité par période. Chaque tâche a un temps de traitement. Des incompatibilités entre tâches et ressources sont présentes. Il existe des ressources humaines et matérielles. Une tâche nécessite l'affectation d'une ressource humaine, d'une ressource matérielle pour être planifiée pendant une période. Ce problème peut être vu comme de bin packing : l'affectation de tâches à des couples ressources * période. Des contraintes dures sont à respecter : les temps de disponibilité des ressources et les compatibilités entre les tâches et les couples. Les tâches ont des dates d'exécution au plus tard. Une contrainte molle du problème est le respect de ces dates au plus tard. Une application des métaheuristiques basées individus (algorithme du kangourou et algorithme du recuit simulé) est proposée. Une adaptation de l'optimisation par essaim particulaire (PSO) est également proposée. Ces méthodes sont couplées à des heuristiques de type bin packing. Ces méthodes sont testées sur des instances de taille réelle, allant de cinquante à cinq cents examens.</p

Extending metaheuristics based on bin packing for SALBP to PALBP

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Optimisation de livraisons hospitalières : une approche par les méthodes de la recherche opérationnelle

International audienceCet article traite de l'organisation des flux logistiques dans un environnement hospitalier. Ce travail est basé sur une étude proposée par un hôpital qui souhaite réorganiser le transport de repas, de linge et de médicaments pour des hôpitaux. La réalisation de chaque activité demande l'utilisation de ressources disponibles en nombre limité et la réalisation d'étapes en amont et en aval. L'objectif est de déterminer le nombre de postes de travail nécessaires à la réalisation de toutes les activités dans une semaine, d'affecter ces activités entre les chauffeurs et de les ordonnancer de manière à respecter des contraintes de précédence, de dates de disponibilité au plus tôt et de dates de fin au plus tard. Notre problème est assimilé à un problème d'optimisation de tournées avec livraisons et enlèvements, fenêtres de temps et contraintes de ressources. Nous proposons une méthode de résolution, issue de la recherche opérationnelle, qui consiste en un couplage entre un modèle de simulation et une métaheuristique. Les résultats sont donnés pour des instances correspondant à l'étude proposée par l'hôpital

A review of the static stochastic flow-shop scheduling problem

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