Defesa de Dissertação de Mestrado de Alexandre Lucas Gomes – 12/12/2024, 14h, por videoconferência
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Metaheurísticas e Mineração de Dados para o Problema de Agendamento de Pacientes em Leitos
Resumo:
O problema de agendamento de pacientes em leitos hospitalares é um importante problema de decisão dentro de hospitais. Ele consiste em buscar atender da melhor forma possível as necessidades dos pacientes. Este artigo apresenta uma revisão de trabalhos desenvolvidos para resolver esse problema e descreve um novo algoritmo para resolvê-lo usando as metaheurísticas Iterated Local Search (ILS) e Variable Neighborhood Descent (VND) e o algoritmo de mineração de dados FPMax. Os resultados mostram que as abordagens escolhidas conseguem encontrar boas soluções para o problema, ficando dentro da ordem de grandeza das melhores soluções da literatura.
Abstract:
The problem of scheduling patients in hospital beds is a major logistics problem. It consists of trying to meet the needs of patients in the best possible way. This article presents a review on works developed to solve this problem and describes a novel algorithm to solve the problem using the Iterated Local Search (ILS) and Variable Neighborhood Descent (VND) metaheuristics and the FPMax data mining algorithm. The results show that the chosen approaches can find good solutions to the problem, being within the order of magnitude of the best solutions in the literature.
Banca examinadora:
Profa. Simone de Lima Martins, UFF – Presidente
Prof. Fábio Protti, UFF
Prof. Luiz Satoru Ochi, UFF
Prof. Cleber Damião Rocco, UNICAMP