An Outer Approximation Method for Scheduling Elective Surgeries with Sequence Dependent Setup Times to Multiple Operating Rooms
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, operating room planning and scheduling problems have been studied. In operating room planning, the allocation of patients to operating rooms and their sequencing are critical in determining the performance of operating rooms. In this paper, three surgery scheduling decisions are considered, including the number of operating rooms to open, the allocation of surgeries to operating rooms, and the sequencing of surgeries in allocated operating rooms. All the surgeries under consideration are elective, and surgery durations are considered deterministic. Further, it is considered that the surgeries have different specialties, and each operating room can accommodate a particular specialty of surgeries, i.e., heterogeneous operating rooms are considered in the current study. Before performing a surgery, setup time is required for operating room turnover and sterilization, and it is considered sequence dependent. A mixed integer nonlinear programming (MINLP) model is developed to minimize the overtime costs of operating rooms for allocation and surgery sequencing with sequence dependent setup times. An outer approximation (OA) method is proposed to solve the problem near optimally. Experiments are conducted to compare the performance of the proposed OA method with the standard mixed integer nonlinear programming model. Computational results show the efficiency of the proposed OA method. Later, a case data from a case hospital is collected and a case study is solved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».