要約
自律移動ロボット (AMR) は、病院の搬送およびサービス業務において重要な役割を果たし、効率の向上と医療需要への対応に貢献します。
この論文では、AMR のサービスと移動時間が確率的であるスマート病院における AMR のスケジュール戦略の最適化問題を調査します。
AMR バッテリーの充電状態、AMR 容量、医療リクエストの時間枠などの制約を満たしながら、AMR の数と移動距離を削減することで、病院の総コストを最小限に抑えるための確率的混合整数計画法モデルを定式化します。
この目的に取り組むために、高品質のソリューションを効率的に生成するためのいくつかの特性を特定します。
モデルを解くために AMR スケジューリング問題の特性を組み込むことにより、変数近傍検索 (VNS) アルゴリズムを改善します。
実験結果は、VNS が既存の方法と比較して高品質のソリューションを生成することを示しています。
充電とサービス要求の両方に対応する AMR の走行ルートをインテリジェントに配置することで、病院の大幅なコスト削減を実現し、医療リソースの利用率を高めます。
要約(オリジナル)
Autonomous Mobile Robots (AMRs) play a crucial role in transportation and service tasks at hospitals, contributing to enhanced efficiency and meeting medical demands. This paper investigates the optimization problem of scheduling strategies for AMRs at smart hospitals, where the service and travel times of AMRs are stochastic. We formulate a stochastic mixed integer programming model to minimize the total cost of the hospital by reducing the number of AMRs and travel distance while satisfying constraints such as AMR battery state of charge, AMR capacity, and time windows for medical requests. To address this objective, we identify several properties for generating high-quality solutions efficiently. We improve the Variable Neighborhood Search (VNS) algorithm by incorporating the properties of the AMR scheduling problem to solve the model. Experimental results demonstrate that VNS generates higher-quality solutions compared to existing methods. By intelligently arranging the driving routes of AMRs for both charging and service requests, we achieve substantial cost reductions for hospitals, enhancing the utilization of medical resources.
arxiv情報
| 著者 | Lulu Cheng,Ning Zhao,Kan Wu,Zhibin Chen |
| 発行日 | 2023-07-30 12:50:24+00:00 |
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