
Enfoque algorÃtmico genético paralelo para resolver NRP
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La planificación de turnos de enfermerÃa es un problema complejo que surge en las actividades cotidianas y en el sistema de atención sanitaria de los hospitales modernos. El problema de la planificación de turnos de enfermerÃa es una subclase de los problemas de programación de personal, y la mayorÃa de sus casos son NP-duros. Aunque la resolución del problema de la planificación de turnos de enfermerÃa ha sido un campo de interés para la investigación durante muchos años, la planificación de turnos de enfermerÃa sigue realizándose manualmente. Se ha demostrado que la metaheurÃ...
La planificación de turnos de enfermerÃa es un problema complejo que surge en las actividades cotidianas y en el sistema de atención sanitaria de los hospitales modernos. El problema de la planificación de turnos de enfermerÃa es una subclase de los problemas de programación de personal, y la mayorÃa de sus casos son NP-duros. Aunque la resolución del problema de la planificación de turnos de enfermerÃa ha sido un campo de interés para la investigación durante muchos años, la planificación de turnos de enfermerÃa sigue realizándose manualmente. Se ha demostrado que la metaheurÃstica GA es muy eficiente para obtener soluciones casi óptimas para una variedad de problemas combinatorios difÃciles, incluido el NRP. Los algoritmos heurÃsticos han demostrado excelentes capacidades de búsqueda, pero a menudo pierden su eficacia cuando se aplican a problemas grandes y complejos. Muchos métodos de optimización sufren la maldición de la dimensionalidad, que muestra que su rendimiento se deteriora rápidamente a medida que aumenta la dimensionalidad del espacio de búsqueda. Es necesario proporcionar cierto grado de paralelismo en el enfoque tradicional. Hoy en dÃa, las GPGPU son capaces de proporcionar los recursos computacionales necesarios para abordar estos problemas de alta dimensión manteniendo un tiempo de ejecución limitado y una alta portabilidad.