Approccio algoritmico genetico parallelo per la risoluzione di NRP
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La turnazione degli infermieri è un problema complesso che si presenta nelle attività quotidiane e nel sistema sanitario degli ospedali moderni. Il problema della turnazione degli infermieri è una sottoclasse dei problemi di programmazione del personale e la maggior parte delle sue istanze sono NP-hard. Anche se la soluzione del problema del reclutamento degli infermieri è un campo di ricerca interessato da molti anni, il reclutamento degli infermieri viene ancora effettuato manualmente. Le metaeuristiche GA si sono dimostrate molto efficienti nell'ottenere soluzioni quasi ottimali per una...
La turnazione degli infermieri è un problema complesso che si presenta nelle attività quotidiane e nel sistema sanitario degli ospedali moderni. Il problema della turnazione degli infermieri è una sottoclasse dei problemi di programmazione del personale e la maggior parte delle sue istanze sono NP-hard. Anche se la soluzione del problema del reclutamento degli infermieri è un campo di ricerca interessato da molti anni, il reclutamento degli infermieri viene ancora effettuato manualmente. Le metaeuristiche GA si sono dimostrate molto efficienti nell'ottenere soluzioni quasi ottimali per una serie di problemi combinatori difficili, tra cui il PNR. Gli algoritmi euristici hanno dimostrato eccellenti capacità di ricerca, ma spesso perdono la loro efficacia quando vengono applicati a problemi grandi e complessi. Molti metodi di ottimizzazione soffrono della maledizione della dimensionalità, che dimostra che le loro prestazioni si deteriorano rapidamente all'aumentare della dimensionalità dello spazio di ricerca. Necessità di fornire un certo grado di parallelismo nell'approccio tradizionale. Oggi le GPGPU sono in grado di fornire le risorse computazionali necessarie per affrontare questi problemi ad alta dimensionalità mantenendo un tempo di esecuzione limitato e un'elevata portabilità.
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