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J-GLOBAL ID:202202227832118510   整理番号:22A0904879

医療のスケジューリングのための新しい遺伝的アルゴリズムベースシステム【JST・京大機械翻訳】

A novel genetic algorithm based system for the scheduling of medical treatments
著者 (6件):
資料名:
巻: 195  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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医療センターにおける医療のマニュアルスケジューリングは,複雑で,時間がかかり,誤差がかかるタスクである。さらに,手動で生成されたスケジュールは,センターの運用効率を最大化するという保証がない。スケジューリング問題はいくつかのドメインにわたって広範な研究が見られる。本研究では,反復経頭蓋磁気刺激(rTMS)アポポイントのスケジューリングのための新しい遺伝的アルゴリズムを示した。提案しているリストスケジューリング野生カードトーナメント遺伝的アルゴリズム(LSWT-GA)は,発見的個体群初期化による革新的生存者選択政策を結合する。このアルゴリズムは,効率的なrTMS指定スケジューリングを通して医療センターの運用効率を最適化することを目的とする。さらに,このアルゴリズムは患者優先度を考慮する能力を持つ。経験的実験を,医療処理スケジューリング問題をシミュレートするために特別に開発した合成データセットを用いて,提案アルゴリズムの性能を評価するために行った。実験結果は,LSWT-GAアルゴリズムが他のアルゴリズムより優れていて,従来の生存者選択政策とランダム個体群初期化(Random-GA)を使用する標準遺伝的アルゴリズムを用いて,List Scheduling遺伝的アルゴリズム(LS-GA)より頻繁に最適メイクスパンを得たことを示した。また,新しい遺伝的アルゴリズム,LSWT-GAに加えて,本論文は,メークスパン最小化のためのLSWT-GAの実行時間を評価することによって,理論的貢献を行った。提案したアルゴリズムと関連所見は,医療センターと医療センターにおける投与システムに直接適用することができ,より良い治療効果のための医療資源の配置を改善するのを助ける。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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工程管理  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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