Resequenciamento biobjetivo online em máquinas paralelas idênticas aplicado ao setor intra-hospitalar

Abstract

Resumo: O presente trabalho aborda o problema de resequenciamento online em máquinas paralelas idênticas aplicado ao setor intra-hospitalar com o objetivo de otimizar, simultaneamente, o tempo máximo de conclusão das atividades (makespan) e a soma total de atrasos dos atendimentos aos pacientes. Para que este problema descreva um ambiente dinâmico semelhante ao setor hospitalar, realiza-se um resequenciamento a partir da chegada de novos atendimentos, juntamente com as atividades ainda não processadas no sequenciamento anterior, de acordo com o nível de urgência ou grau de prioridade de cada atividade. A metodologia de resequenciamento é aplicada com base em sete políticas distintas, que utilizam uma abordagem exata, a partir de um modelo de Programação Linear Inteira Mista. Com o objetivo de avaliar as políticas propostas neste trabalho, desenvolveu-se uma heurística operacional de resequenciamento, a fim de descrever as decisões cotidianas adotadas no setor hospitalar. Extensivos testes computacionais, a partir de dados realísticos de um hospital, foram realizados para comparar o desempenho das políticas desenvolvidas com a heurística operacional. As abordagens exatas, de forma geral, apresentam resultados superiores aos encontrados pela heurística operacional em todos os conjuntos de testes avaliados. Em particular, a Política 3, que realiza o resequenciamento a cada bloco de tempo decorrido, apresentou resultados dominantes em ambos os objetivos do problema. Para trabalhos posteriores, pretende-se incluir outras características hospitalares ao problema proposto e novos métodos de solução para o resequenciamento. Palavras-chave: Resequenciamento online. Máquinas paralelas idênticas. Makespan. Atraso total. Setor intra-hospitalar.

Abstract: The present study aims to perform an online rescheduling on identical parallel machines applied in intrahospital sector with the objective of, simultaneously, optimizing the maximum completion time of activities (makespan) and the total tardiness in patient care. For this problem to describe a dynamic environment similar to the hospital sector, we perform a rescheduling from the arrival of new services, in which the activities not yet processed in the previous scheduling are executed together the new ones, according to the urgency level or priority of each activity. The rescheduling method is applied to seven different policies that use an exact approach by a Mixed Integer Linear Programming model. In addition, we create a policy called operational heuristic that simulates the scheduling of activities applied in a real-word hospital sector. We generate the instances from realistic data based on a subperiod of the shift with the highest patient concentration in a hospital. The results show that, in general, the exact approaches outperform the operational heuristic for all instances evaluated. In particular, Policy 3, which performs the rescheduling to a block of elapsed time, obtained the best results for most of the instances to both objectives of the problem. To the next studies, we intend to include other hospital characteristics to the proposed problem and new solution methods for the rescheduling. Key-words: Online rescheduling. Identical parallel machines. Makespan. Total tardiness. Intrahospital sector.