Syster Rostering Problem (NRP) definieras som att tilldela ett antal sjuksköterskor olika skift under en viss planeringsperiod, med tanke på vissa regler och preferenser. Detta är ofta mycket svårt att lösa i praktiken, särskilt genom att tillämpa ett enda tillvägagångssätt. I detta dokument föreslår vi en ny hybridalgoritm som kombinerar styrkan hos algoritmerna Integer Programmering (IP) och Variabel Grannskapssökning (VNS) för att utforma en hybridmetod för att lösa NRP. Efter att ha genererat den ursprungliga lösningen med hjälp av en girig heuristic, förbättras lösningen ytterligare genom att använda en variabel grannskap Descent algoritm. Därefter används IP, djupt inbäddad i VNS-algoritmen, inom en ruin-and-recreate ram för att hjälpa sökningsprocessen. Slutligen uppmanas undersökningsperioden återigen att ytterligare förfina lösningen under den återstående tiden. Vi använder styrkan i IP inte bara för att diversifiera sökprocessen, men också för att intensifiera sökinsatserna. För att identifiera kvaliteten på den nuvarande lösningen använder vi ett nytt generiskt poängsystem för att markera de lågstraffiga delarna av lösningen. Baserat på de beräkningstester med 24 fall som nyligen införts i litteraturen, får vi bättre resultat med vår föreslagna algoritm, där hybridalgoritmen överträffar två toppmoderna algoritmer och Gurobi i de flesta fall. Dessutom introducerar vi 11 slumpmässigt genererade fall för att ytterligare utvärdera effektiviteten i hybridalgoritmen, och vi gör dessa beräkningsutmaningar allmänt tillgängliga för andra forskare för benchmarking.
I en sjuksköterska rostering problem exempel REF, VNS hybridiseras med heltal programmering.
A hybrid Integer Programming and Variable Neighbourhood Search algorithm to solve Nurse Rostering Problems
{'venue': 'Eur. J. Oper. Res.', 'journal': 'Eur. J. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}