Meta-heurísticas na configuração de parâmetros em simulação computacional

Revista Jovens Pesquisadores

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ISSN: 2237-048X
Editor Chefe: Adilson Ben da Costa
Início Publicação: 31/12/2010
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Multidisciplinar

Meta-heurísticas na configuração de parâmetros em simulação computacional

Ano: 2015 | Volume: 5 | Número: 2
Autores: G. T. Botassoli, R. A. Alberti, J. C. Furtado, L. M. Kipper
Autor Correspondente: G. T. Botassoli | [email protected]

Palavras-chave: simulação, otimização, meta-heurísticas, rockwell arena, centro cirúrgico, gestão hospitalar

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Nesta pesquisa procura-se desenvolver uma ferramenta que visa otimizar processos organizacionais através de algoritmos inteligentes conhecidos como meta-heurísticas. Para o processo de otimização o algoritmo altera parâmetros do modelo de processos em estudo de forma estratégica (utilizando os conceitos das meta-heurísticas) e analisa a resposta à essa mudança. Para teste é utilizado o modelo de um centro cirúrgico real onde será analisado variáveis como tempo de espera dos pacientes e ocupação dos recursos (salas de cirurgia, enfermeiros, etc.). A cadeia de processos do modelo se estende deste a chegada dos pacientes na sala de espera até a alta e liberação destes. Ao final, o algoritmo gera um relatório com as melhores configurações encontradas no decorrer de sua execução e implanta no modelo a configuração ‘ótima’. Todo o processo é feito dentro do software Rockwell Arena, desde o desenvolvimento do modelo do centro cirúrgico para simulação até a implementação e execução do algoritmo. Os resultados obtidos são satisfatórios sendo possível obter uma distribuição de recursos de forma eficiente frente a diferentes demandas por cirurgias.



Resumo Inglês:

This research aims to develop a tool to optimize business processes through intelligent algorithms known as meta-heuristics. For the optimization process, the algorithm strategically changes the parameters of the process model in study and analyzes the response to this change. For testing, we use the model of a real operating room where it is analyzed variables such as patients’ waiting time and resources’ occupation. The process chain of the model extends from the arrival of patients in the waiting room until their release. At the end, the algorithm generates a report with the best settings found and it deploys the 'great' optimal configuration in the model. The whole process is done within the Rockwell Arena software, from the development of the operating room simulation model to the implementation and execution of the algorithm. The results were satisfactory; we had, for example, a 90% reduction in the longest waiting time recorded among patients for the first two simulated cases.