The Multi-Trip Autonomous Mobile Robot Scheduling Problem with Time Windows in a Stochastic Environment at Smart Hospitals

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。
確率的混合整数計画法モデルは、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に定式化されます。
この目的に対処するために、時間枠の制約を持つソリューションのいくつかの特性が特定されます。
変数近傍検索 (VNS) アルゴリズムは、AMR スケジューリング問題のプロパティを組み込んでモデルを解決することによって調整されます。
実験結果は、VNS が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合わせて AMR の走行ルートをインテリジェントに配置することで、効率の向上と医療需要への対応の両方が達成され、その結果、病院の大幅なコスト削減と医療リソースの利用率の向上が実現します。

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. A stochastic mixed-integer programming model is formulated 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, some properties of the solutions with time window constraints are identified. The variable neighborhood search (VNS) algorithm is adjusted by incorporating the properties of the AMR scheduling problem to solve the model. Experimental results demonstrate that VNS generates high-quality solutions. Both enhanced efficiency and the meeting of medical demands are achieved through intelligently arranging the driving routes of AMRs for both charging and service requests, resulting in substantial cost reductions for hospitals and enhanced utilization of medical resources.

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