Approche algorithmique génétique parallèle pour la résolution des PNR
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Le recrutement des infirmières est un problème complexe qui se pose dans les activités quotidiennes et dans le système de soins de santé des hôpitaux modernes. Le problème du recrutement des infirmières est une sous-classe des problèmes de planification du personnel, et la plupart de ses instances sont NP-difficiles. Bien que la résolution de ce problème intéresse la recherche depuis de nombreuses années, la répartition des infirmières se fait toujours manuellement. Les méta-heuristiques GA se sont avérées très efficaces pour obtenir des solutions quasi optimales pour une va...
Le recrutement des infirmières est un problème complexe qui se pose dans les activités quotidiennes et dans le système de soins de santé des hôpitaux modernes. Le problème du recrutement des infirmières est une sous-classe des problèmes de planification du personnel, et la plupart de ses instances sont NP-difficiles. Bien que la résolution de ce problème intéresse la recherche depuis de nombreuses années, la répartition des infirmières se fait toujours manuellement. Les méta-heuristiques GA se sont avérées très efficaces pour obtenir des solutions quasi optimales pour une variété de problèmes combinatoires difficiles, y compris le PNR. Les algorithmes heuristiques ont montré d'excellentes capacités de recherche, mais perdent souvent leur efficacité lorsqu'ils sont appliqués à des problèmes vastes et complexes. De nombreuses méthodes d'optimisation souffrent de la malédiction de la dimensionnalité, qui montre que leurs performances se détériorent rapidement à mesure que la dimensionnalité de l'espace de recherche augmente. Nécessité de fournir un certain degré de parallélisme dans l'approche traditionnelle. De nos jours, les GPGPUs sont capables de fournir les ressources de calcul nécessaires pour s'attaquer à ces problèmes de haute dimension tout en maintenant un temps d'exécution limité et une grande portabilité.
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