Entwicklung zweier Algorithmen zur Arbeitsplangenerierung
Nurse Scheduling Problem, Integer Programming, Genetischer Algorithmus, Spring Boot, Java, Vue.js
Diese Arbeit befasst sich mit der Optimierung von Arbeitsplänen im Gesundheitswesen. Die Zuteilung des Personals ist eine komplexe Herausforderung, da ein 24-Stunden-Schicht-Betrieb abgebildet werden muss. Wichtig dabei ist, dass die Arbeitslasten der Angestellten ausbalanciert werden. Auch persönliche Präferenzen sowie das Arbeitsgesetz müssen berücksichtigt werden. In der Literatur ist das Problem als "Nurse Scheduling Problem" bekannt. Als Endprodukt wird eine webbasierte Softwarelösung als Proof of Conecpt entwickelt, welche Arbeitspläne effizienter und fairer erstellt. Dazu werden zwei Lösungsstrategien des NP-vollständigen Scheduling Problems im Kontext von genetischen Algorithmen und Integer Programming umgesetzt.
Im Spital Muri werden die Arbeitspläne für 18 Assistenzärztinnen Monat für Monat von zwei Ärzten mittels Excel von Hand erstellt. Die Herausforderungen dabei sind das faire und gleichmässige Verteilen der Schichten und die Rücksichtnahme auf die individuellen Wünsche der Mitarbeitenden sowie das Arbeitsgesetz (z.B. kein Frühdienst nach einem Spätdienst). Das aktuelle Verfahren ist zeitaufwändig. Der Prozess ist unbefriedigend und weist Verbesserungspotenzial auf.
Aus der Evaluation wird ersichtlich, dass die, mit den Algorithmen, generierten Arbeitspläne bezüglich der Zielfunktion besser abschneiden, als die manuell erstellten Arbeitspläne. Die Arbeitslast kann gleichmässiger auf die Assistenzärztinnen verteilt werden. Unabhängig davon, ob als Solver SCIP oder Gurobi eingesetzt wird, optimiert und verteilt der Integer-Programming-Ansatz die Schichten besser als der genetische Algorithmus. Der kommerzielle Gurobi-Solver bietet die beste Performance. Bei einer Zeitlimite von mehreren Minuten bietet jedoch der SCIP-Solver das beste Preis-Leistungsverhältnis.
Spital Muri (www.spital-muri.ch)
Jürg Gnos und Mario Hammel
Simon Felix (simon.felix@fhnw.ch) und Simon Marcin (simon.marcin@fhnw.ch)
