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Ordonnancement des blocs operatoires avec des durations floues et des dates limites floues Mejdi SOUKI Faculté des Sciences Économiques et de Gestion de.

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1 Ordonnancement des blocs operatoires avec des durations floues et des dates limites floues Mejdi SOUKI Faculté des Sciences Économiques et de Gestion de Sfax Conférence Francophone Gestion et Ingénierie des SystèmEs Hospitaliers, Clermont-Ferrand, France, 2, 3 et 4 septembre GISEH 2010

2 26/03/ :03 2 Contexte et Problématique Lenvironnement hospitalier Lévolution contenue, augmentation des coûts, problèmes de productivité. Le bloc opératoire La ressource la plus critique Consomme le plus grand budget Bloc opératoire 1 2 3

3 26/03/ :03 3 Contexte et Problématique Objectif de ce travail : Prise en compte de limprécision dans lordonnancement du bloc opératoire Dates limite des interventions Durées de lintervention et du réveil des patients Les paramètres temporels sont représentés par des nombres triangulaires flous Date début et date fin des interventions et de réveil des patients La fonction objectif

4 26/03/ :03 4 Contexte et Problématique Model dordonnancement du bloc opératoire Avec la contrainte no-wait, la date dachèvement flou du réveil du patient i : Le retard flou de lintervention i : La fonction objectif du modèle dordonnancement flou du bloc opératoire traité : minimisation de la somme pondérée de la somme totale pondérée des dates dachèvement floue des patients dans le bloc opératoire et de la somme du retard flou

5 26/03/ :03 5 Approches de résolution Préliminaires : Utilisation des opérateurs daddition et de soustraction de deux intervalles flous Utilisation de la méthode de Liou and Wang (1992) pour la comparaison de deux intervalles flous utilisant la valeur intégrale totale. Approches de résolution : Algorithme génétique (Reeves, 1995) Recherche à voisinage variable (Hansen et Mladenovic, 2001) Iterated greedy algorithm (Ruiz et Stutzle, 2007) Nouveau principe de Recherche à voisinage variable

6 26/03/ :03 6 Approches de résolution Algorithm 1: VNS_2 S Generate_initial_solution; S 1 Swap_Perturbation (S); While (Stoping condition not satisfied) // Local_search S 2 Swap_moves (S 1 ); S 3 Insert_moves (S 2 ); If (fitness (S 3 ) < fitness (S)) SS 3 ; S 1 Swap_Perturbation (S); Else S 1 Insert_Perturbation (S); End_if End_while

7 26/03/ :03 7 Approches de résolution Algorithm 2: INSERT_MOVES (s) i0; While (i

8 26/03/ :03 8 Expérimentations Pourcentage moyen de déviation de méta- heuristiques par rapport à la meilleure solution trouvée version la pondération α Pourcentage moyen damélioration de méta- heuristiques par rapport à la meilleure solution trouvée par les heuristiques basées sur les règles de priorité version la pondération α

9 26/03/ :03 9 Merci pour votre attention


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