دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 46299
ترجمه فارسی عنوان مقاله

یک الگوریتم جایگزین مصنوعی زنبور عسل با عامل تخریب سازنده محله برای مشکل ساختن خدمه پزشکی

عنوان انگلیسی
An alternative artificial bee colony algorithm with destructive–constructive neighbourhood operator for the problem of composing medical crews
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
46299 2016 12 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Information Sciences, Volume 326, 1 January 2016, Pages 215–226

ترجمه کلمات کلیدی
برنامه ریزی نیروی انسانی، خدمات بهداشتی، الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی، بهینه سازی
کلمات کلیدی انگلیسی
Manpower planning; Health service; Artificial bee colony algorithm; Optimization
ترجمه چکیده
ما یک الگوریتم کلونی مصنوعی زنبور عسل را برای مشکل ساختن خدمه های پزشکی با اصول عدالت و کارایی پیشنهاد می کنیم. هدف این است که خدمه ای از تمرینکنندگان با مهارت های مختلف و به همان اندازه کارآمد به عنوان خدمه تشکیل دهند. الگوریتم کلونی مصنوعی زنبور عسل، یک هوش هوشمند است که القاء رفتار پرورش دهنده زنبور عسل است. در این چارچوب، زنبورها با کشف مجاورت منابع غذایی، راه حل های نامناسب برای این مشکل را ایجاد می کنند. این روش پیشنهادی از دانش مفیدی در مورد این مسئله در اکتشاف این محله بهره می گیرد، با توجه به تخریب جزئی و بازسازی صوری راه حل های انتخاب شده. ما اثربخشی مدل ما را از طریق یک تحلیل تجربی نشان می دهیم که در آن سه زمینه مختلف در نظر گرفته می شوند: موارد آسان، چالش برانگیز و مشکل. نتایج با الگوریتم ژنتیک و روش فعلی پیشرفته برای این مشکل مقایسه شده است.

چکیده انگلیسی

We propose an artificial bee colony algorithm for the problem of composing medical crews with equity and efficiency principles. The objective is to constitute crews of practitioners with different skills and as efficient as possible. The artificial bee colony algorithm is a swarm intelligence model inspired in the foraging behaviour of honeybees. In this framework, bees produce candidate solutions for the problem by exploring the vicinity of food sources. The proposed approach exploits useful knowledge of the problem at this neighbourhood exploration, considering the partial destruction and heuristical reconstruction of selected solutions. We show the effectiveness of our model through an empirical analysis where three different contexts are considered: easy, challenging, and difficult problem cases. The results are compared with those of a genetic algorithm and the current state-of-the-art method for this problem.