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Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Algorithme de Lucioles pour le Soin à Domicile

Résumé

This work aims to solve the problem of home care rounds using a metaheuristic nature-inspired which is the Firefly Algorithm (FF). A good discretization and correction of the solution has been provided to maintain the advantages of such an algorithm on this combinatorial problem. Even if the problem is only an extension of the classical Time Windowed Vehicle Routing Problem (TWVRP), the human aspect hardens it so that any abuse of constraint may eliminate feasibility or decrease the quality of services. Hard constraints concern the precedence between cares and the synchronization of several cares of the same patient. Whereas soft constraints concern preferences in time windows. The problem in this work also takes into account overtime and the drudgery of home-based workers. The main objective is to minimize the total duration of the tour and maximize the satisfaction of the constraints. After weighting the maximization of the satisfaction of soft constraints and penalizing the abuse of hard constraints, the proposed approach was tested on several data sets. This paper presents two examples containing 20 cares. The tour uses only health care workers of the same skill set. The results show that compared to local search (LS) and particle swarm optimization (PSO), the discrete version of the firefly algorithm gives a better total travel time and better satisfies soft constraints. Keywords-Home Care; Firefly Algorithm (FF); Particle Swarm Optimization (PSO), Local Search (LS); Time Window Vehicle Touring Problem (TWVRP). Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
Ce travail vise à résoudre le problème de la tournée de soins à domicile en utilisant une métaheuristique inspirée de la nature qui est l'algorithme de Lucioles ou Firefly Algorithm (FF). Une bonne discrétisation et une bonne correction de la solution ont été fournies pour maintenir les avantages d'un tel algorithme sur ce problème combinatoire. Même si le problème n'est qu'une extension du problème de tournée de véhicules à fenêtres de temps classique (TWVRP), l'aspect humain le durcit de sorte que tout abus de contrainte peut éliminer la faisabilité ou diminuer la qualité des services. Les contraintes dures concernent la précédence entre les soins et la synchronisation de plusieurs soins du même patient. Alors que les contraintes souples concernent les préférences en fenêtres de temps. Le problème dans ce travail prend également en compte les heures supplémentaires et la pénibilité des travailleurs à domicile. L'objectif principal est de minimiser la durée totale de la tournée et de maximiser la satisfaction des contraintes. Après une pondération de la maximisation de la satisfaction des contraintes souples et la pénalisation d'abus de contraintes dures, l'approche proposée a été testée sur plusieurs jeux de données. Ce papier expose deux exemples contenant 20 soins. La tournée utilise seulement des travailleurs de santé de même compétence. Les résultats montrent que par rapport à la recherche locale (LS) et à l'optimisation par essaims de particules (PSO), la version discrète de l'algorithme de lucioles donne un meilleur temps total de trajet et satisfait mieux les contraintes souples. Mots-clés-Soins à domicile ; Firefly Algorithm (FF); Optimisation par essaims de particules (PSO), recherche locale (LS); problème de tournée de véhicules avec fenêtres de temps (TWVRP).
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icosyl dekhici redjem HC Firelfly fr.pdf (173.21 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-02473691 , version 1 (10-02-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02473691 , version 1

Citer

Latifa Dekhici, Rabeh Redjem, Khaled Belkadi, Abderrahman El Mhamedi. Algorithme de Lucioles pour le Soin à Domicile. Internationnal conference on complex systems and logistic; ICOSYL 2018, Apr 2018, Paris, France. ⟨hal-02473691⟩
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