Solving the nurse scheduling problem in crisis situations applying a genetic algorithm
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Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2023
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
2023 10th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI 2023)
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
65-71
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
IEEE
Verlagsort / Veranstaltungsort
Mexico City
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
This paper analyzes the nurse scheduling problem and uses a genetic algorithm to solve it considering a crisis situation. The aim is to provide an additional crisis unit in a hospital, which is sourced with specially trained staff from other units. The focus of this optimization problem is to create a staff rostering with minimal impact on the physical and mental health of the employees, while handling the challenges of a crisis with less administrative overhead.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
10th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI)
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
979-8-3503-5937-4
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Closed
Lizenz
Zitation
HEINIGER, Nico, Gabriel MASSARO, Thomas HANNE und Rolf DORNBERGER, 2023. Solving the nurse scheduling problem in crisis situations applying a genetic algorithm. In: 2023 10th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI 2023). Mexico City: IEEE. 2023. S. 65–71. ISBN 979-8-3503-5937-4. Verfügbar unter: https://irf.fhnw.ch/handle/11654/48255