| 研究課題/領域番号 |
24700237
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 宇部工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
久保田 良輔 宇部工業高等専門学校, 制御情報工学科, 准教授 (50432745)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2012年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ナース・スケジューリング / 進化的計算法 / 遺伝的アルゴリズム / レーベンシュタイン距離 / 粒子群最適化法 / 確率的近傍埋め込み法 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，看護師勤務表の自動生成に関して，まず，看護師の勤務表を構成する局所的な記号パターンのブロックに着目し，局所記号パターン同士の隣接関係（類似性）をレーベンシュタイン距離に基づいて表現し．次に，構築したこれらの局所ブロックの類似性に基づいて，遺伝的アルゴリズムを用いて勤務表の自動作成を行った．
実験の結果，看護師の勤務に関するガイドラインを完全に満たしつつ，各看護師からあらかじめ提出された希望勤務表を平均して79.4%程度満足する勤務表を生成することができた．また，探索手法である遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化法に関しても，基本的な探索性能を改善することができた．
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