Métodos de solução para o problema de escalonamento de médicos

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Devesse, Valdemar Abrão Pedro Anastácio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Combinatorial optimization; Heurística baseadas na formulação matemática; Integer programming; Mathematical model based heuristics; Otimização combinatória; Physician scheduling problem; Problemas de escalonamento de médicos; Programação inteira
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07112016-101859/

O Problema de Escalonamento de Médicos (Physician Scheduling Problem) consiste em atribuir tarefas a médicos num horizonte de planejamento respeitando regras laborais, contratuais e de preferências pessoais de modo a satisfazer a demanda de serviços de um hospital. O problema lida majoritariamente com o objetivo de maximizar o atendimento dos requisitos de preferência pessoal, respeitando as restrições laborais e organizacionais. Sobre esta classe de problemas, vários métodos de resolução e suas variantes têm sido propostos na literatura. Ademais, mais características têm sido agregadas ao problema, tornando-o mais complexo e deste modo fazendo-se mais necessária a aplicação de métodos mais elaborados para a sua resolução. Neste trabalho são estudados, reformulados e propostos métodos de resolução baseados em programação matemática para tratar o problema de escalonamento acíclico de médicos em departamento de emergência de hospitais. O primeiro modelo tem como objetivo a minimização da soma ponderada dos desvios das restrições de distribuição. O segundo modelo tem como objetivo, a minimização do máximo dos desvios obtidos nas restrições de distribuição, a fim de se obter escalas mais equilibradas entre os médicos. Foram também propostas heurísticas baseadas na formulação matemática cujos resultados não foram competitivos com as dos modelos. Os modelos foram testados sobre um conjunto de instâncias fictícias resultantes de uma mescla entre instâncias benchmark e características do problema. Os resultados computacionais demonstram que formulação ponderada obteve solução ótima para grande parte das instâncias, embora os limitantes inferiores tenham sido majoritariamente fracos. Em relação ao segundo modelo, soluções ótimas não foram obtidas e os limitantes inferiores foram igualmente fracos. Relativamente a qualidade das escalas, o segundo modelo teve melhor comportamento comparando ao modelo de somas ponderadas. Dada a qualidade das soluções, nota-se a viabilidade da solução baseada em técnicas de otimização em detrimento da manual, pois esta ainda é mais suscetível de erros e acarreta um alto tempo para obtenção de solução.