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Séminaire : Planification d’horaires de personnels hospitaliers sous incertitudes par échantillonnage et génération de colonnes

Date
Mercredi 19 avril 2017
Débute à 10:45

Prix
gratuit

Contact
Marilyne Lavoie
Site Web

Lieu
4488
2920, chemin de la Tour
Montréal, QC Canada
H3T 1N8

514 343-6111
Site Web | Itinéraire et carte

Catégories


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Séminaire :  Planification d’horaires de personnels hospitaliers sous incertitudes par échantillonnage et génération de colonnes

La présentation sera offerte en anglais.

Titre : Planification d’horaires de personnels hospitaliers sous incertitudes par échantillonnage et génération de colonnes

Conférencier : Jérémy Omer – INSA Rennes , France

Nous nous intéressons au problème de planification d'horaires de personnels hospitaliers sous incertitudes décrit dans le cadre de la compétition internationale INRC2. Il consiste à déterminer l'emploi du temps d'un service hospitalier sur un horizon de quatre à huit semaines afin de satisfaire une demande donnée pour chaque quart de travail, en minimisant les écarts aux contraintes reflétant les contrats de travail et les préférences du personnel. Le problème est stochastique, car la demande n'est connue qu'au début de la semaine en cours. Ainsi, les horaires de chaque semaine doivent être déterminés séquentiellement sans information sur les demandes futures. La première partie de la présentation traitera le cas déterministe pour lequel nous avons développé une approche par génération de colonnes couplée à une heuristique primale à voisinage large. Nous verrons ensuite comment gérer l'aspect stochastique selon une phase de génération et une phase d'évaluation. Ainsi, des scénarios créés aléatoirement par perturbation des demandes connues permettent de produire plusieurs horaires robustes et l'évaluation sur d'autres scénarios aléatoires permet de retenir le meilleur candidat. Les codes des quinze équipes participant à la compétition on été évalués en deux phases. Lors de la finale, les résultats des sept finalistes ont été classés (de 1 à 7) sur chacune des 60 instances de test inconnues avant la soumission du code. Notre algorithme a obtenu le deuxième meilleur résultat avec un classement moyen de 1.86 (contre 1.76 pour le premier).

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Entrée gratuite
Bienvenue à tous!

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