強化学習を用いた急な欠勤発生に伴う動的ナース・スケジューリングの試み

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC18-3

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Study on Dynamic Nurse Scheduling Following a Sudden Absence of Nureses 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 Nurseing),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|構築型探索法構築型探索法|dynamic nurse scheduling|reinforcement learning|constructive search

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．本稿では欠勤発生などによる勤務表の修正あるは再スケジューリングを動的ナース・スケジューリングとよび，提案手法を動的ナーススケジューリングに拡張する．さらに，拡張された提案手法によって急な欠勤が発生した場合において，実行可能な修正勤務表を作成可能か検討する．