000			02612nmm a2200229 a 4500
008			160202e2017 ck ||||fq||d| 00| 0 spa d
082	0	4	_a519.3 _bG454d Ts _223
100	1		_aGiedelmann Lasprilla, Nicolás _940293
245	1	3	_aDiseño de un método meta-heurístico para resolver el problema de asignación de turnos de enfermería ( NSP) con soft-constraints _h[Recurso Electrónico] / _cNicolás Giedelmann Lasprilla
260			_aBogotá (Colombia) : _bEscuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, _c2017.
300			_a44 paginas. _bgráicos.
502	1		_aTesis (Magíster en Ingeniería Industrial)
504	1		_aIncluye Bibliografía
520	1		_aSe proponen tres formulaciones matemáticas basadas en programación entera y un método heurístico basado en búsqueda local iterativa para solucionar el problema de asignación de turnos de enfermería en un hospital teniendo en cuenta el desgaste sufrido por las enfermeras debido a jornadas continuas de trabajo, así como por variaciones en los turnos asignados durante días consecutivos. Se considera un conjunto homogéneo de enfermeras que deben ser programadas en un conjunto de turnos definidos: Mañana, tarde, y Noche, cada uno de 8 horas, o a un descanso de 24h. La planeación se hace para un conjunto finito de días y se considera la prevención del desgaste laboral de las enfermeras procurando asignar turnos de forma constante y así permitirle al personal regular sus ciclos de sueño. Adicionalmente, se obliga la prohibición de jornadas laborales de más de tres días consecutivos y se busca minimizar las violaciones a un conjunto preestablecido de políticas institucionales de los hospitales que son deseables, pero no obligatorias. Estas incluyen la programación de un porcentaje mínimo de personal a cada turno por periodo para garantizar un buen nivel de servicio. Se compara el desempeño de los enfoques propuestos en un conjunto de 500 instancias generadas aleatoriamente con hasta 500 enfermeras y 7 días de planeación. Los resultados obtenidos muestran que uno de los modelos matemáticos tiene mejor desempeño que los otros y el método heurístico es competitivo dado que encuentra soluciones con un gap a optimalidad promedio de 7% en 0,3s.
650		0	_aOPTIMIZACIÓN COMBINATORIA _xPROCESAMIENTO DE DATOS _912824
650		0	_aTESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS _9931
700			_aSarmiento Lepesqueur, Angélica _edirector. _922233
700			_aGuerrero Rueda, William Javier _edirector. _940318
856			_uhttp://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/638
942			_2ddc _cTE
999			_c20821 _d20821