Application of Multiagent Simulation for Maintenance Workflow Management and Resource Allocation in Hospital Buildings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Facility managers of hospitals face complex maintenance decisions as they deal with a multitude of maintenance requests in an environment of limited resources and segmented information. Responding to a growing demand for maintenance, on one hand, and lack of proper maintenance management systems, on the other, has led to delays in repair and maintenance of the building components and systems in hospitals. Such delays could cause significant distress to patients and health care personnel. This paper introduces a new method for facility managers to address these challenges. The multimethod simulation approach is developed to integrate segmented information at different levels of maintenance management, with the aim of minimizing maintenance delays in hospital buildings. The developed simulation model consists of two components: a status tracking system (STS) and a resource allocation system (RAS). A discrete event simulation (DES) is used to simulate the maintenance process flow while a multi-agent system (MAS) is used to simulate the process of allocating resources for maintenance activities in hospital buildings. The STS simulation is a DES process that registers, arranges, and distributes maintenance tasks (orders) to the appropriate resources. For the RAS component, a multi-agent resource allocation system (MARAS) is developed to simulate different resource allocation scenarios, accounting for interactions among various agents (decision-makers) in the maintenance process. A case example is presented to demonstrate the essential features of the developed method. The simulation results show that the implementation of MARAS significantly reduces maintenance delays in the case study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle