Abordagem algorítmica genética paralela para a resolução de PRN

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Bol O problema da escala de enfermeiros é um problema complexo que surge nas actividades diárias e no sistema de cuidados de saúde dos hospitais modernos. O problema da distribuição dos enfermeiros é uma subclasse dos problemas de planeamento do pessoal e a maioria das suas instâncias são NP-difíceis. Apesar de a resolução do problema de escalonamento de enfermeiros ser uma área de interesse para a investigação desde há muitos anos, o escalonamento de enfermeiros continua a ser feito manualmente. As meta-heurísticas GA provaram ser muito eficientes na obtenção de soluções quase óptimas para uma variedade de problemas combinatórios difíceis, incluindo o PRN. Os algoritmos heurísticos têm demonstrado excelentes capacidades de pesquisa, mas perdem frequentemente a sua eficácia quando aplicados a problemas grandes e complexos. Muitos métodos de otimização sofrem da maldição da dimensionalidade, que mostra que o seu desempenho se deteriora rapidamente à medida que a dimensionalidade do espaço de pesquisa aumenta. Necessidade de proporcionar algum grau de paralelismo na abordagem tradicional. Atualmente, as GPGPUs são capazes de fornecer os recursos computacionais necessários para lidar com estes problemas de elevada dimensão, mantendo um tempo de execução limitado e uma elevada portabilidade.

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O problema da escala de enfermeiros é um problema complexo que surge nas actividades diárias e no sistema de cuidados de saúde dos hospitais modernos. O problema da distribuição dos enfermeiros é uma subclasse dos problemas de planeamento do pessoal e a maioria das suas instâncias são NP-difíceis. Apesar de a resolução do problema de escalonamento de enfermeiros ser uma área de interesse para a investigação desde há muitos anos, o escalonamento de enfermeiros continua a ser feito manualmente. As meta-heurísticas GA provaram ser muito eficientes na obtenção de soluções quase óptimas para uma variedade de problemas combinatórios difíceis, incluindo o PRN. Os algoritmos heurísticos têm demonstrado excelentes capacidades de pesquisa, mas perdem frequentemente a sua eficácia quando aplicados a problemas grandes e complexos. Muitos métodos de otimização sofrem da maldição da dimensionalidade, que mostra que o seu desempenho se deteriora rapidamente à medida que a dimensionalidade do espaço de pesquisa aumenta. Necessidade de proporcionar algum grau de paralelismo na abordagem tradicional. Atualmente, as GPGPUs são capazes de fornecer os recursos computacionais necessários para lidar com estes problemas de elevada dimensão, mantendo um tempo de execução limitado e uma elevada portabilidade.


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  • 9786203237818
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