Genetische Algorithmen zur Schichtplanung in Krankenhäusern

Gegenwärtig findet die Planung von Schichtplänen in Krankenhäusern in der 
Regel noch manuell statt, d.h. auf der Krankenstation wird die Verteilung der 
Schichten auf das Pflegepersonal per Hand mit Hilfe von Schichttafeln oder 
ähnlichen Werkzeugen durchgeführt. Aufgrund der erheblichen Komplexität 
dieses Zuordnungsproblems ist es dabei allerdings unwahrscheinlich, dass 
durch manuelle Planung eine optimale oder nahezu optimale Zuordnung gefunden 
wird.

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Aufgabe eine möglichst optimale 
Lösung für dieses Zuordnungsproblem zu finden und damit Fehlplanungen und 
Überbelastungen zu verhindern. So soll letztendlich eine bessere 
Patientenversorgung ermöglicht werden. Das besondere Merkmal bei dem in 
dieser Arbeit behandelten Problem ist die Vielzahl von Vorgaben und 
Parametern, die bei der Planung berücksichtigt werden. 

Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Algorithmus entwickelt, der bei 
vergleichbarer Lösungsqualität, eine Geschwindigkeitssteigerung von mehr 
als 50 % gegenüber einem bereits bestehenden Algorithmus zu diesem Problem
ermöglicht. Zudem wurden tiefgehendere Erkenntnisse über den Ablauf des 
Optimierungsprozesses und die innere Struktur des Problems gewonnen. 
Schliesslich wurde noch eine Ein- und Ausgabe im XML-Format implementiert, 
welche die flexible Einbindung der Algorithmen in verschiedene Umgebungen
ermöglicht.