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Escalonamentos de tratamentos em unidades de saúde

datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Engenharia Médicapt_PT
dc.contributor.advisorPereira, Ana I.
dc.contributor.authorLeite, Ana
dc.date.accessioned2017-01-24T11:45:36Z
dc.date.available2017-01-24T11:45:36Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016
dc.description.abstractO problema de escalonamento de tratamentos em unidades de saúde é um tema atual na investigação operacional e bastante importante na área da gestão de hospitalar, estando associado à redução de custos com o pessoal especializado bem como a redução de tempo de espera dos utentes. Atualmente, os algoritmos evolutivos têm sido uma importante ferramenta para a resolução de problemas de escalonamento nas mais diversas áreas. Alguns dos métodos mais usados na área de escalonamento são o Algoritmo Genético e o método Particle Swarm Optimization. O Algoritmo Genético é conhecido por simular comportamentos biológicos, e é baseado no conceito da seleção e evolução natural e genética, usando a informação histórica para encontrar a solução ótima do problema. O método Particle Swarm Optimization é um método baseado no comportamento social de animais que não têm um líder. Este trabalho tem como objetivo desenvolver dois algoritmos baseados nos métodos Particle Swarm Optimization e Algoritmo Genético para a resolução de problemas de escalonamento de tratamentos em unidades de saúde. Com este estudo, podemos concluir que tanto os métodos Particle Swarm Otimization e o Algoritmo Genético apresentam soluções para todos os casos de estudo analisados, e ambos fornecem a mesma solução ótima para cada problema estudado com elevada rapidez de processamento.pt_PT
dc.description.abstractThe treatment scheduling in Health Centers problem is a current topic in operational research and it is very important in the hospital management field, it’s associated to reduced costs with specialized staff as well as the waiting time reduction of users. Currently, evolutionary algorithms have been an important tool for solving scheduling problems in several areas. Some of the methods most commonly used in the scheduling area are the Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. The Genetic Algorithm is known by simulate biological behaviour, and is based on the concept of natural selection and genetic evolution, using historical information to find the optimal solution of the problem. The Particle Swarm Optimization method is a procedure based on the social behaviour of animals that do not have a leader. This work aims to develop two algorithms based on methods Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm for solving treatment scheduling problems in Health Centers. With this study, we can conclude that Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm methods have solutions for all the studied cases, and both provide the same optimal solution for each problem studied with high processing speed.pt_PT
dc.identifier.tid201784009
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10198/13916
dc.language.isoporpt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/pt_PT
dc.subjectOtimizaçãopt_PT
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_PT
dc.subjectParticle swarm otimizationpt_PT
dc.subjectEscalonamentopt_PT
dc.titleEscalonamentos de tratamentos em unidades de saúdept_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
person.familyNameLeite
person.givenNameAna
person.identifier.ciencia-id1C15-1046-A5B0
person.identifier.orcid0000-0002-4480-724X
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
relation.isAuthorOfPublication3d42c391-03b5-4c2d-9ca7-75f8278731cc
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery3d42c391-03b5-4c2d-9ca7-75f8278731cc
thesis.degree.nameMestrado em Tecnologia Biomédicapt_PT

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