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Authors
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Abstract(s)
Uma das áreas de aplicação da optimização é a Engenharia Biomédica, pois a optimização
intervém no estudo de próteses e implantes, na reconstrução tomográfica, na mecânica experimental,
entre outras aplicações. Este projecto tem como principal objectivo a criação
de um novo programa de marcação de exames médicos a fim de minimizar o tempo de espera
na realização dos mesmos. É efectuada uma breve referência à teoria da optimização
bem como à optimização linear e não-linear, aos algoritmos genéticos, que foram usados
para a realização deste trabalho. É também apresentado um caso de estudo, formulado como
um problema de optimização não linear com restrições. Com este estudo verificou-se que
o escalonamento de exames médicos nunca poderá ser optimizado a 100por cento devido à
quantidade de variáveis existentes, sendo que algumas delas não são passíveis de prever com
antecedência.
Biomedical Engineering is one of the application areas of optimization, in the study of prostheses and implants in tomographic reconstruction, experimental mechanics, among other applications. This project aims to create a new tagging program of medical examinations in order to minimize the waiting time in implementing them. A brief reference to the theory of optimization as well as linear and non-linear optimization is performed, and genetic algorithms also, which were used for this work. It also presented a case study, formulated as a nonlinear optimization problem with constraints. With this study it was found that the scheduling of medical examinations can never be optimized to 100 percent due to the amount of existing variables, some of which are not likely to predict in advance.
Biomedical Engineering is one of the application areas of optimization, in the study of prostheses and implants in tomographic reconstruction, experimental mechanics, among other applications. This project aims to create a new tagging program of medical examinations in order to minimize the waiting time in implementing them. A brief reference to the theory of optimization as well as linear and non-linear optimization is performed, and genetic algorithms also, which were used for this work. It also presented a case study, formulated as a nonlinear optimization problem with constraints. With this study it was found that the scheduling of medical examinations can never be optimized to 100 percent due to the amount of existing variables, some of which are not likely to predict in advance.
Description
Keywords
Optimização Algoritmos genéticos Escalonamento de exames médicos