強化学習を用いた構築型ナーススケジューリングシステムの試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Study on Constructive Nurse Scheduling System using Reinforcement Learning

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問題|強化学習|構築型探索法構築型探索法|nurse scheduling problem|reinforcement learning|constructive search

要約(日本語): 看護師の勤務表を作成する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．しかしながら，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く、未だ勤務表作成を負担に感じている看護師長は多い。そこで、本研究では、まずは強化学習を用いた構築型のナーススケジューリングシステムを提案し、それによって勤務表全体に対する評価値を用いないで勤務表の質を向上できる可能性について検討する。

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