Personnel rostering : models and algorithms for scheduling, rescheduling and ensuring robustness - Wickert, Toni Ismael (2019)
literatura acadêmica possui um número significativo de publicações que abordam problemas de escala de pessoal. Além disso, uma variedade de técnicas de otimização combinatória, como metaheurísticas, programação linear inteira e algoritmos híbridos foram desenvolvidas para abordar tais problemas. Apesar deste progresso nas últimas décadas, um número considerável de instituições continua preparando e organizando suas escalas manualmente. Existem diversas vantagens em automatizar a geração de escalas usando essas técnicas. Isso inclui (i) redução de custos: diminuição tanto de horas-extras quanto do tempo necessário para preparar e organizar as escalas, permitindo que os escalonadores trabalhem em outras tarefas, (ii) justiça: as decisões seguem regras baseadas em alguns parâmetros pré-definidos, melhorando a satisfação dos funcionários em relação ao seu horário de trabalho, com um melhor equilíbrio entre os turnos impopulares, (iii) reescalonamento: as infactibilidades das escalas são muito difíceis para os humanos resolverem devido à pressão do tempo e às restrições incorridas tanto pelo problema de escalonamento inicial quanto pelo de reescalonamento. Esta tese aborda quatro ausências primárias na literatura acadêmica, fornecendo: (i) um modelo de programação inteira baseado em um cenário do mundo real e uma matheurística para gerar resultados em tempos computacionais curtos para substituir o escalonamento manual, (ii) um modelo de programação inteira eficaz para escalonamento cíclico, considerando cenários acadêmicos e do mundo real que geram resultados estado da arte, (iii) novas estratégias de reescalonamento para reparar infactibilidade em escalas considerando cenários complexos de funcionários multi-qualificados, (iv) uma métrica para quantificar a robustez das escalas. Além dessas contribuições, esta tese também foca em questões adicionais que devem ser consideradas no futuro desenvolvimento de métodos de solução para maximizar as chances de sua aplicação na prática.