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Titelaufnahme

Titel
Implementation of a home health care routing and scheduling problem : using a learning-based savings algorithm / by Christian Lübke
VerfasserLübke, Christian
GutachterGronald, Manfred ; Hirsch, Patrick ; Fikar, Christian
Erschienen2014
UmfangV, 60 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Masterarb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in dt. Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (DE)Tourenplanung Konstruktions Verfahren Mobiler Pflegedienst Implementierung eines Optimierungsproblems
Schlagwörter (EN)Vehicle routing problem Dial a ride problem Home health care Implementation of an optimization problem Construction heuristic
Schlagwörter (GND)Ambulanter Hilfs- und Pflegedienst / Tourenplanung / Algorithmus / Lernendes System
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-13407 Persistent Identifier (URN)
Zugriffsbeschränkung
 Das Werk ist frei verfügbar
Dateien
Implementation of a home health care routing and scheduling problem [1.1 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Masterarbeit stellt ein Konstruktionsverfahren vor, dass durch das Lernen von vorangegangenen Ergebnissen die weiterführende Lösungssuche adaptiert. Zudem, wird ein Lösungsweg vorgestellt, der dieses Lernverfahren auch für die Auswahl von Routen, im Bereich mobile Pflegedienste, adaptiert. Die in der Arbeit bearbeiteten Probleme sind ein Vehicle Routing Problem (VRP) und ein Problem, das sich mit Personentransport im mobilen Pflegedienst (DARP) beschäftigt. Das zweite Problem, wird im Rahmen eines Projektes auf der BOKU Wien behandelt. Mit dieser Arbeit wird ein kleiner Beitrag dazu geleistet, indem ein alternativer Lösungsweg implementiert wird. Für die Lösung der Aufgabenstellung wird ein modifiziertes Savingsverfahren mit einem Lernmechanismus vorgestellt. Zudem wird der Lernmechanismus für die Auswahl von Gehrouten in dem Algorithmus für das Problem verwendet, in welchem es um die Routenplanung für Pflegekräfte geht. Zu dem Lernmechanismus werden im Zuge der Arbeit verschiedene Möglichkeiten aufgezeigt, um zu lernen. Die Möglichkeiten werden aufgrund der Testergebnisse für das VRP und von Parameter-Tests evaluiert und die beste Variante wird im Anschluss daran auf das DARP angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass der Algorithmus bei kleinen Testinstanzen gute Ergebnisse liefert, jedoch kann er bei größeren und komplexeren Problemen nur mehr als Konstruktionsverfahren verwendet werden. Auf dieses Verfahren aufbauend wird die Verwendung einer Metaheuristik empfohlen.

Zusammenfassung (Englisch)

This master thesis provides a learning-based construction heuristic and a multi-solution approach for a Home Health Care Problem. The problems tackled by this thesis are a Vehicle Routing Problem (VRP) and a routing problem dealing with transport of passengers in the home service industry (DARP). The latter problem is motivated by a project at the University of Natural Resources and Life Science, Vienna. The aim of this thesis is to contribute to this project by providing an alternative solution approach. To solve the mentioned problems, a learning mechanism modifying an extended biased randomized Savings Algorithm is introduced. Furthermore, the learning mechanism is applied to a route-selection procedure, improving the results on the basis of the knowledge obtained from former solutions. This thesis presents different variations on how to adapt the learning mechanism. Consequently, the variations are evaluated by testing different parameter settings for the VRP. To this end, the best variant is implemented for the DARP. The results show that the algorithm is capable of providing good solutions for small problem-instances. However, when dealing with larger and more complex problems, the heuristic should be used to construct initial solutions. Based on these, the application of a metaheuristic solution approach is recommended.