Consistent home health care routing and scheduling problem under time uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
• We tackle consistent home health care routing under travel and service time uncertainty. • Scenario-based and extreme value theory-based (EVT) stochastic models are introduced. • We propose a decomposition algorithm that effectively handles nonlinear constraints in EVT-based model. • We comprehensively demonstrate the value of the stochastic models against the model in the literature. This study addresses the challenge of routing and scheduling care workers for home health care logistics in a stochastic environment, where consistency in service delivery is crucial. The primary research question focuses on determining reliable schedules while ensuring timely care despite the uncertainty of travel and service times (TST). The objective is to maximize the number of new patients care workers can attend to while ensuring feasible and consistent schedules. To tackle this challenge, we propose a chance-constrained optimization modeling framework that ensures a likelihood of on-time arrivals, with arrival time distributions at patients estimated empirically and analytically via a discrete scenario set and an extreme value theory-based (EVT-based) approach, respectively. The EVT-based approximation incorporates nonlinear constraints that link patient visit times with the probability of on-time arrivals. The problem is decomposed into a master problem, which optimizes patient assignments, and subproblems, which generate feasible schedules and routes. To solve this problem, we propose a branch-and-check (B&Ch) algorithm, where the subproblems are solved efficiently via constraint programming. Computational results demonstrate that our solution approach, particularly with the EVT-based approximation, can efficiently handle practical benchmark instances while producing schedules with significantly higher service levels than the deterministic model in the literature.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».