The Doctor Rostering Problem - Asser Fahrenholz
The Doctor Rostering Problem - Asser Fahrenholz
The Doctor Rostering Problem - Asser Fahrenholz
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Contents vi<br />
4.3.1 A construction heuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18<br />
4.3.2 Neighborhoods and Local Search . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<br />
4.3.3 <strong>The</strong> GRASP metaheuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23<br />
4.3.4 <strong>The</strong> Simulated Annealing metaheuristic . . . . . . . . . . . . . . . 25<br />
4.3.5 Heuristic bounds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br />
4.4 Heuristic implementations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27<br />
4.4.1 <strong>The</strong> data structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27<br />
4.4.2 A partial enumeration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<br />
4.4.3 Construction heuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29<br />
4.4.4 Metaheuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29<br />
4.4.5 Implementation optimisations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30<br />
5 Optimal solution 31<br />
5.1 Comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br />
6 <strong>The</strong> DRP Program 34<br />
6.1 <strong>The</strong> user . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34<br />
6.2 <strong>The</strong> Graphical User Interface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<br />
6.2.1 Measuring the quality of the solution . . . . . . . . . . . . . . . . . 40<br />
6.3 End user feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40<br />
6.4 From prototype to release candidate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41<br />
7 Metaheuristic tests 42<br />
7.1 Test setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42<br />
7.2 Results and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44<br />
7.2.1 Instance parameter effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44<br />
7.2.2 Metaheuristic parameter effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46<br />
7.2.3 Metaheuristic performance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48<br />
7.3 Test conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51<br />
8 Future considerations 53<br />
8.1 User-added rules - relation/logic of shifts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53<br />
8.2 Neighborhood delta function and feasibility . . . . . . . . . . . . . . . . . 54<br />
8.3 GRASP learning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55<br />
8.3.1 GRASP stop criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55<br />
8.4 SA extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56<br />
9 Conclusion 57<br />
A Implementation 59<br />
A.1 Neighborhoods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59<br />
A.1.1 Inversion neighborhood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59<br />
A.1.2 Rotation neighborhood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60<br />
A.2 Construction heuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61<br />
A.3 GRASP metaheuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64<br />
A.4 Simulated Annealing metaheuristic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67<br />
A.5 Choosing the assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70