Comparación de Métodos de Optimización para la Generación de Horarios para Personal de Enfermería

Abstract

La organización de personal de enfermería es un problema de optimización de personal que se ha estudiado ampliamente en las últimas 4 décadas desde la computación en diversas formas. Una de las formas de trabajo que se ha presentado es la utilización de inteligencia artificial para la búsqueda de soluciones optimas a partir de la definición de restricciones, periodos de tiempo a organizar y cantidad de personal disponible para cubrir las necesidades de los distintos planteles sobre los que se puede aplicar este tipo de actividades. Para el desarrollo de este documento se realizó una búsqueda de los métodos de IA en los que el campo de la salud se ha apoyado ampliamente para solucionar distintas problemáticas que implican la optimización de recursos para garantizar el mejor funcionamiento que sea posible, métodos entre los cuales se encuentran los algoritmos genéticos, el recocido simulado y algunas variantes de inteligencias de enjambre como la búsqueda por cardumen de peces, Métodos con los que se desarrollaron algoritmos para dar solución a un problema de optimización de personal de enfermería y posteriormente se compararon sus eficiencias en función del tiempo que requiere a cada uno de los modelos para llegar a soluciones que sean aplicables en un ámbito de trabajo real.

Nursing staff organization is a staff optimization problem that has been studied extensively in the last 4 decades since computing in various shapes. One of the forms of work that has been presented is the use of intelligence artificial for the search of optimal solutions from the definition of constraints, periods of time to organize and number of staff available to cover the needs of the different schools on which this type of activity can be applied. For the development of this document, a search was carried out for AI methods in the that the health field has been widely supported to solve different problems that imply the optimization of resources to guarantee the best operation that is possible, methods including genetic algorithms, simulated annealing and some variants of swarm intelligences such as the search for a school of fish, Methods with which algorithms were developed to solve a nursing staff optimization problem and their efficiencies were subsequently compared based on of the time required for each of the models to arrive at solutions that are applicable in a real work environment.