Stochastic scheduling of autonomous mobile robots at hospitals

要約

この論文では、AMR の確率的な移動時間とサービス時間が周囲の環境によって影響を受ける病院における自律移動ロボット (AMR) のスケジューリングについて研究します。
AMR のルートは、病院の 1 日あたりのコスト (AMR の固定費、時間枠違反のペナルティ費用、および交通費を含む) を最小限に抑えるように計画されています。
高品質のソリューションを効率的に生成するために、いくつかのプロパティが特定され、問題解決のための改良されたタブー検索 (I-TS) アルゴリズムに組み込まれます。
実験による評価では、I-TS アルゴリズムが高品質のソリューションを生成することで既存の方法よりも優れていることが実証されています。
医療リクエストの特性と AMR の作業環境に基づいて AMR を合理的にスケジュールすることで、効果的に医療サービスを提供し、医療リソースの利用率を向上させ、病院コストを削減できます。

要約(オリジナル)

This paper studies the scheduling of autonomous mobile robots (AMRs) at hospitals where the stochastic travel times and service times of AMRs are affected by the surrounding environment. The routes of AMRs are planned to minimize the daily cost of the hospital (including the AMR fixed cost, penalty cost of violating the time window, and transportation cost). To efficiently generate high-quality solutions, some properties are identified and incorporated into an improved tabu search (I-TS) algorithm for problem-solving. Experimental evaluations demonstrate that the I-TS algorithm outperforms existing methods by producing high-quality solutions. Based on the characteristics of healthcare requests and the AMR working environment, scheduling AMRs reasonably can effectively provide medical services, improve the utilization of medical resources, and reduce hospital costs.

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