Dynamic Home Care Routing and Scheduling with Uncertain Number of Visits per Referral
Notice bibliographique
Résumé
Despite the rapid growth of the home care industry, research on the scheduling and routing of home care visits in the presence of uncertainty is still limited. This paper investigates a dynamic version of this problem in which the number of referrals and their required number of visits are uncertain. We develop a Markov decision process (MDP) model for the single-nurse problem to minimize the expected weighted sum of the rejection, diversion, overtime, and travel time costs. Because optimally solving the MDP is intractable, we employ an approximate linear program (ALP) to obtain a feasible policy. The typical ALP approach can only solve very small-scale instances of the problem. We derive an intuitively explainable closed-form solution for the optimal ALP parameters in a special case of the problem. Inspired by this form, we provide two heuristic reduction techniques for the ALP model in the general problem to solve large-scale instances in an acceptable time. Numerical results show that the ALP policy outperforms a myopic policy that reflects current practice, and is better than a scenario-based policy in most instances considered. Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grants RGPIN-2018-05225 and RGPIN-2020-210524] and by the Telfer School of Management SMRG Postdoctoral Research Fellowship Support [Grant 2020]. Supplemental Material: The electronic companion is available at https://doi.org/10.1287/trsc.2023.0120 .
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».