強化学習を用いた動的ナース・スケジューリング：さまざまな急な欠勤への対応

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22031,CT22094

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: 2022/11/24

タイトル(英語): A dynamic nurse scheduling using reinforcement learning: Dealing with various sudden absences of a nurse.

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: 動的ナーススケジューリング|強化学習|構築型探索法|急な欠勤|dynamic nurse scheduling|reinforcement learning|constructive search|sudden absence

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いる。さらに、提案手法を欠勤発生などによる勤務表の修正を可能とする動的ナース・スケジューリングに拡張している。ここでは、拡張手法によって急な欠勤が発生したさまざまな場合において、実行可能な修正勤務表が作成可能か検討する。

要約(英語): In nurse scheduling, whereby work schedules for nurses are created, it is very difficult to create a work schedule_x000D_ that satises all the various requirements. Hence, various studies have been conducted on the nurse scheduling_x000D_ problem. However, for practical use, adjustments including various constraints and evaluation values are required,_x000D_ as the created shift schedule is often not practical as it is. Threfore, we have proposed a work revision method using reinforcement learning on a constructive nurse scheduling system. Furthermore, we have proposed an extension of the proposed method to dynamic nurse scheduling, in which the work schedule is revised or rescheduled when an absence occurs. In this paper, we confirm whether or not the extended method can be used to created a work schedule that is feasible in various sudden absences of a nurse.

本誌: 2022年11月27日システム/制御合同研究会

本誌掲載ページ: 1-5 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,166 Kバイト