構築型ナーススケジューリングシステムにおける強化学習を用いた勤務修正法:報酬設定に関する基礎的検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST21042,CT21078

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム/【C】電子・情報・システム部門 制御合同研究会

発行日: 2021/12/01

タイトル(英語): How to exchange work shifts using reinforcement learning on a constructive nurse scheduling system: A basic study of reward design.

著者名: 永吉 雅人(新潟県立看護大学),玉置 久(神戸大学)

著者名(英語): Masato Nagayoshi(Niigata College of Nursing),Hisashi Tamaki(Kobe University)

キーワード: ナーススケジューリング|強化学習|構築型探索法|報酬設定|nurse scheduling|reinforcement learning|constructive search|reward design

要約(日本語): ナーススケジューリング問題に関して，現在までにさまざまな研究が行われているものの，実用にはさまざまな制約条件や評価値を含めた調整が必要となり，作成された勤務表もそのままでは実用には耐えられないことが多い．そこで筆者らは，構築型ナーススケジューリングシステムにおいて強化学習を用いた勤務修正法を提案しており，本稿では報酬設定による提案手法の性能への影響を確認する．

要約(英語): Various studies have been conducted on the nurse scheduling problem, which is the creation of a work schedule for nurses._x000D_ However, for practical use, adjustments including various constraints and evaluation values are required, and the created work schedule is often not practical as it is, so many head nurses still feel burdened by creating work schedules.Here, the authors have proposed a work revision method using reinforcement learning for a constructive nurse scheduling system.In this paper, we confirm the effect of reward design on performance through computer experiments.

本誌: 2021年12月4日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 21-26 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 898 Kバイト