Health care systems The foremost ro

Health care systems The foremost rostering focus in health systems has been in nurse scheduling, usually in acute care hospital wards. There are both clinical and cost imperatives associated with providing appropriate levels of staff in the different medical wards in a hospital. The rosters must provide suitably qualified nurses to cover the demand arising from the numbers of patients in the wards while observing work regulations, distinguishing between permanent and casual staff, ensuring that night and weekend shifts are distributed fairly, allowing for leave and days off, and accommodating a range of employee preferences. The resulting rostering problems are, in most cases, over-constrained. Approaches in the 1970s and 1980s addressed a number of problem formulations and solution techniques. A goal in many studies was to provide support tools to reduce the need for manual construction of nurse rosters. Some studies addressed the problem of determining staff levels and skills based on the numbers of patients and their medical needs. Others adopted mathematical programming, branch and bound techniques, or goal programming, approaches in which the objective contains weighted coverage and shift satisfaction terms and the constraints enforce hard rules such as the ratios of nurse grades that must be observed on shifts. Others used iterative algorithms to generate cyclic rosters in which fairness is achieved by having each nurse work the same sequence of shifts with individual shift sequences offset so as to provide the required coverage and skill mix within wards. In the 1990s a number of papers provided classifications of nurse rostering systems and reviews of methods for solving different classes of problems. Further advances were made in applying linear and/or mixed integer programming and network optimization techniques for developing nurse rosters. Constraint programming (CP) methods were also used to model the complicated rules associated with nurse rosters. The methods were applied to problems involving cyclic and non-cyclic rosters. Typically, the problems contained roster rules applicable to a particular hospital. As such, these approaches may require substantial reformulation for use in a different hospital.
A number of approaches have included a mix of heuristic and simulation techniques in an attempt to deal with more complex nurse rostering and clinical service problems. A simulation model augmented by AI methods is used to incorporate nurse training into rosters. A decision support system based on a shift pattern generating heuristic is used to provide an interactive system for developing weekly work schedules. A simulated annealing (SA) algorithm for solving a large set covering integer programming formulation is used to develop rosters for a mix of permanent and casual staff with demand specified in half hourly intervals over a 10 day period. Day to day nurse scheduling based on decisions arising from stochastic models of patient acuity, assessed via simulation modeling, is considered .An attempt to develop a knowledge based system for generating weekly nurse rosters and then adjusting the rosters so as to react to daily changes in demand and staff availability is discussed .More recently, a mix of tabu search (TS) and integer program sub problems is used to generate weekly ward rosters while satisfying a complex set of shift rules, cost restriction, nurse grade, and employee preference constraints. A hybrid TS algorithm is used to obtain solutions within a reasonable timeframe for a commercial nurse rostering system. The algorithms incorporate various tabu and hybrid TS procedures within a genetic algorithm (GA). These algorithms are designed to overcome one of the basic problems associated with using heuristics for complex nurse rostering problems, namely that, as indicated by the authors, ‘‘the quality of a solution is not necessarily a sum or combination of the partial solutions’’. A number of other aspects of health system rostering systems have been studied by different researchers. Models for developing rosters for nurses serving home care and regional clinics, in which travel between different locations is an important factor, have been developed. A queuing model is used to determine the staffing levels needed to handle call arrivals for inpatient, outpatient and other hospital generated appointments. Simulation modeling is used to consider operational management policies for providing maintenance staff in a large hospital. The use of a simple relational database system to manage work schedules for radiologists is discussed.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบบสุขภาพโฟกัส rostering สำคัญในระบบสุขภาพมีพยาบาลแผน โดยทั่วไปในเขตการปกครองโรงพยาบาลดูแลเฉียบพลัน มีทั้งทางคลินิก และ imperatives ต้นทุนเกี่ยวข้องกับการให้ระดับความเหมาะสมของเจ้าหน้าที่ในเขตการปกครองที่ทางการแพทย์ต่าง ๆ ในโรงพยาบาล Rosters ต้องให้พยาบาลมีคุณสมบัติเหมาะสมครอบคลุมความต้องการเกิดจากจำนวนผู้ป่วยในเขตการปกครองในขณะสังเกตงานกฎระเบียบ การแยกระหว่างถาวร และ พนักงานชั่วคราว มั่นใจว่า คืนและวันสุดสัปดาห์กะกระจายค่อนข้าง การอนุญาตให้ปล่อยวันหยุด และรองรับช่วงของการกำหนดลักษณะของพนักงาน ปัญหา rostering ผล ใหญ่ มากเกินไปจำกัด แนวทางในปี 1970 และทศวรรษ 1980 ส่งปัญหาสูตรและเทคนิคการแก้ปัญหา เป้าหมายในการศึกษาจำนวนมากได้ให้เครื่องมือสนับสนุนการลดจำเป็นต้องก่อสร้างด้วยตนเองของพยาบาล rosters การศึกษาบางระบุปัญหาของการกำหนดทักษะตามหมายเลขของผู้ป่วยและความต้องการทางการแพทย์และเจ้าหน้าที่ระดับ คนนำทางคณิตศาสตร์เขียน สาขา และเทคนิคผูก หรือเขียน โปรแกรมเป้าหมาย วิธีการถ่วงน้ำหนักความครอบคลุมและกะความพึงพอใจเงื่อนไขประกอบด้วยวัตถุประสงค์ และข้อจำกัดบังคับใช้กฎอย่างหนักเช่นอัตราส่วนของคะแนนพยาบาลที่ต้องสังเกตในกะ อื่น ๆ สามารถใช้อัลกอริทึมซ้ำเพื่อสร้าง rosters ทุกรอบที่ทำยุติธรรมการพยาบาลแต่ละงานตามลำดับของกะ มีกะแต่ละลำดับตรงข้ามเพื่อให้ความคุ้มครองที่จำเป็นและทักษะผสมภายในเขตการปกครอง ในปี 1990 จำนวนของเอกสารให้จัดประเภทของระบบ rostering พยาบาลและรีวิววิธีการแก้ปัญหาประเภทต่าง ๆ ความก้าวหน้าเพิ่มเติมที่เกิดขึ้นในการใช้จำนวนเต็มเส้น หรือผสมการเขียนโปรแกรมและเครือข่ายเพิ่มประสิทธิภาพเทคนิคสำหรับพัฒนาพยาบาล rosters ข้อจำกัดที่ยังใช้วิธีการเขียนโปรแกรม (CP) แบบกฎที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการพยาบาล rosters วิธีการได้กับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ rosters ทุกรอบ และไม่มีวัฏจักร โดยปกติ ปัญหาประกอบด้วยสมาชิกกฎที่ใช้กับโรงพยาบาลเฉพาะ ดัง วิธีเหล่านี้อาจต้องพบ reformulation สำหรับใช้ในโรงพยาบาลต่าง ๆจำนวนวิธีได้รวมรวมเทคนิค heuristic และการจำลองในความพยายามที่จะจัดการกับ rostering พยาบาลที่ซับซ้อนและปัญหาด้านคลินิกบริการ แบบจำลองการขยาย โดยวิธี AI ใช้รวมพยาบาลฝึกอบรมเป็น rosters ระบบสนับสนุนการตัดสินใจตามรูปแบบกะสร้าง heuristic ใช้ระบบแบบโต้ตอบสำหรับการพัฒนาตารางเวลางานรายสัปดาห์ การจำลองการอบเหนียว (SA) อัลกอริทึมสำหรับการแก้ชุดใหญ่ครอบคลุมเต็มโปรแกรมกำหนดจะใช้ในการพัฒนา rosters สำหรับผสมแบบถาวร และไม่เป็นทางการกับความต้องระบุช่วงระยะเวลา 10 วันในช่วงครึ่งชั่วโมง ถือว่าเป็นวันวันพยาบาลการจัดกำหนดการตามการตัดสินใจที่เกิดจากแบบจำลองแบบเฟ้นสุ่มของ acuity ผู้ป่วย ประเมินผ่านการจำลอง ความพยายามในการพัฒนาความรู้ตามระบบ การสร้างรายสัปดาห์พยาบาล rosters แล้ว ปรับ rosters เพื่อตอบสนองการเปลี่ยนแปลงทุกวัน และกล่าวถึงความพร้อมของพนักงาน เมื่อเร็ว ๆ นี้ ผสมเต็มโปรแกรมย่อยปัญหาและค้นหาทาบู (TS) ถูกใช้เพื่อสร้าง rosters ผู้ป่วยทุกสัปดาห์ในขณะที่ความพึงพอใจชุดที่ซับซ้อนของกฎกะ ต้นทุนข้อจำกัด เกรดพยาบาล และข้อจำกัดการตั้งค่าพนักงาน ใช้อัลกอริทึมแบบไฮบริด TS รับแก้ไขปัญหาภายในกรอบเวลาที่เหมาะสมสำหรับระบบ rostering พยาบาลพาณิชย์ อัลกอริทึมการรวมต่าง ๆ ทาบูและไฮบริด TS ขั้นตอนภายในขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) อัลกอริทึมเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อเอาชนะหนึ่งของปัญหาพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการใช้ลองผิดลองถูกการพยาบาลที่ซับซ้อน rostering ปัญหา คือว่า ตามที่ระบุ โดยผู้เขียน, ''คุณภาพของโซลูชันที่ไม่จำเป็นต้องรวมหรือชุดโซลูชั่นบางส่วน '' จำนวนระบบ rostering ระบบสุขภาพด้านอื่น ๆ มีการศึกษา โดยนักวิจัยที่แตกต่างกัน ได้รับการพัฒนารูปแบบการพัฒนาพยาบาลที่ให้บริการดูแลบ้านและคลินิกภูมิภาค การเดินทางระหว่างสถานต่าง ๆ เป็นปัจจัยสำคัญ rosters แบบจัดคิวถูกใช้เพื่อกำหนดระดับพนักงานที่จำเป็นในการจัดการการโทรขาเข้าห้องคลอด ผู้ป่วยนอก และนัดหมายอื่นสร้างโรงพยาบาล ใช้จำลองการพิจารณานโยบายการจัดการดำเนินงานในการให้บริการบำรุงรักษาในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ การใช้ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เรื่องการจัดการตารางเวลาทำงานสำหรับ radiologists มีการพูดถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สุขภาพระบบการดูแลที่สำคัญที่สุด rostering มุ่งเน้นในระบบสุขภาพที่ได้รับในการจัดตารางการพยาบาลมักจะอยู่ในหอผู้ป่วยของโรงพยาบาลดูแลผู้ป่วย มีทั้งทางคลินิกและการตอบสนองความต้องการค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการในระดับที่เหมาะสมของพนักงานในหอผู้ป่วยทางการแพทย์ที่แตกต่างกันในโรงพยาบาลที่มี กะจะต้องให้พยาบาลที่มีคุณสมบัติเหมาะสมเพื่อให้ครอบคลุมความต้องการที่เกิดขึ้นจากตัวเลขของผู้ป่วยในหอผู้ป่วยในขณะที่การสังเกตกฎระเบียบของการทำงานแตกต่างระหว่างพนักงานประจำและไม่เป็นทางการเพื่อให้มั่นใจว่าคืนและการเปลี่ยนแปลงวันหยุดสุดสัปดาห์ที่มีการกระจายอย่างเป็นธรรมเพื่อให้การลาและวันหยุดและ รองรับช่วงของการตั้งค่าของพนักงาน ส่งผลให้ปัญหา rostering จะในกรณีส่วนใหญ่กว่าที่ จำกัด แนวทางในปี 1970 และ 1980 ที่อยู่จำนวนปัญหาของสูตรและเทคนิคการแก้ปัญหา เป้าหมายในการศึกษาจำนวนมากคือการให้เครื่องมือสนับสนุนเพื่อลดความจำเป็นในการก่อสร้างด้วยตนเองของกะพยาบาล บางการศึกษาการแก้ไขปัญหาของการกำหนดระดับพนักงานและทักษะขึ้นอยู่กับตัวเลขของผู้ป่วยและความต้องการทางการแพทย์ อื่น ๆ ที่นำมาใช้ในการเขียนโปรแกรมทางคณิตศาสตร์สาขาและเทคนิคที่ถูกผูกไว้หรือการเขียนโปรแกรมเป้าหมายแนวทางในการที่มีวัตถุประสงค์คุ้มครองถ่วงน้ำหนักและเปลี่ยนแง่ความพึงพอใจและข้อ จำกัด บังคับใช้กฎแข็งเช่นอัตราส่วนของผลการเรียนพยาบาลที่ต้องปฏิบัติเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง ขั้นตอนวิธีการอื่น ๆ ที่ใช้ในการสร้างซ้ำกะวงจรความเป็นธรรมในการที่จะประสบความสำเร็จโดยมีพยาบาลทำงานในแต่ละลำดับเดียวกันของการเปลี่ยนแปลงที่มีการเปลี่ยนแปลงลำดับของแต่ละบุคคลชดเชยเพื่อให้ความคุ้มครองที่จำเป็นและการผสมผสานทักษะที่อยู่ในหอผู้ป่วย ในปี 1990 จำนวนเอกสารให้การจำแนกประเภทของพยาบาลระบบ rostering และความคิดเห็นของวิธีการเรียนแตกต่างกันในการแก้ปัญหา ความก้าวหน้าต่อไปได้ทำในการประยุกต์ใช้เชิงเส้นและ / หรือการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มผสมและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายในการพัฒนากะพยาบาล การเขียนโปรแกรม จำกัด (CP) วิธีการยังถูกนำมาใช้ในการจำลองกฎระเบียบที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการกะพยาบาล วิธีการถูกนำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการกะวงจรและไม่เป็นวงกลม โดยปกติแล้วปัญหาที่มีกฎระเบียบที่ใช้บังคับกับบัญชีรายชื่อโรงพยาบาลโดยเฉพาะอย่างยิ่ง เช่นวิธีการเหล่านี้อาจต้องใช้ reformulation ที่สำคัญสำหรับการใช้งานในโรงพยาบาลที่แตกต่างกัน.
จำนวนของวิธีการได้รวมการผสมผสานของการแก้ปัญหาและเทคนิคการจำลองในความพยายามที่จะจัดการกับ rostering พยาบาลที่ซับซ้อนมากขึ้นและปัญหาการบริการทางคลินิก รูปแบบการจำลองวิธีการเติมโดย AI จะใช้ในการรวมการฝึกอบรมพยาบาลเข้ากะ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจขึ้นอยู่กับรูปแบบการแก้ปัญหาการเปลี่ยนแปลงการสร้างจะใช้ในการจัดให้มีระบบการโต้ตอบสำหรับการพัฒนาตารางการทำงานรายสัปดาห์ อบจำลอง (SA) ขั้นตอนวิธีในการแก้ชุดใหญ่ครอบคลุมสูตรการเขียนโปรแกรมจำนวนเต็มใช้ในการพัฒนากะสำหรับส่วนผสมของพนักงานประจำและไม่เป็นทางการที่มีความต้องการที่ระบุไว้ในช่วงเวลาครึ่งชั่วโมงเป็นระยะเวลา 10 วัน วันที่จะจัดตารางเวลาการพยาบาลวันขึ้นอยู่กับการตัดสินใจที่เกิดขึ้นจากการสุ่มแบบของความรุนแรงของผู้ป่วยได้รับการประเมินผ่านการสร้างแบบจำลองการจำลองถือเป็นความพยายามที่จะพัฒนา .An ระบบฐานความรู้สำหรับการสร้างกะพยาบาลประจำสัปดาห์และจากนั้นการปรับกะเพื่อที่จะตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในชีวิตประจำวัน ความต้องการและความพร้อมที่จะกล่าวถึงพนักงาน .More เมื่อเร็ว ๆ นี้การผสมผสานของการค้นหาห้าม (TS) และโปรแกรมการจำนวนเต็มปัญหาย่อยจะใช้ในการสร้างกะวอร์ดประจำสัปดาห์ในขณะที่ความพึงพอใจของชุดที่ซับซ้อนของกฎการเปลี่ยนแปลงข้อ จำกัด ค่าใช้จ่ายเกรดพยาบาลและข้อ จำกัด การตั้งค่าการทำงานของพนักงาน อัลกอริทึม TS ไฮบริดที่ใช้ในการแก้ปัญหาให้ได้ภายในระยะเวลาที่เหมาะสมในการพยาบาลเชิงพาณิชย์ระบบ rostering ขั้นตอนวิธีการรวมห้ามต่างๆและขั้นตอนทีเอสไฮบริดที่อยู่ในขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม (GA) ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ได้รับการออกแบบที่จะเอาชนะหนึ่งในปัญหาพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมปัญหา rostering พยาบาลที่ซับซ้อนคือว่าตามที่ระบุโดยผู้เขียน, '' ที่มีคุณภาพของการแก้ปัญหาคือไม่จำเป็นต้องเป็นผลรวมหรือการรวมกันของการแก้ปัญหาบางส่วน '' . จำนวนของด้านอื่น ๆ ของระบบระบบสุขภาพ rostering ได้รับการศึกษาโดยนักวิจัยที่แตกต่างกัน รุ่นสำหรับการพัฒนากะสำหรับพยาบาลที่ให้บริการการดูแลบ้านและคลินิกภูมิภาคซึ่งในการเดินทางระหว่างสถานที่ที่แตกต่างกันเป็นปัจจัยที่สำคัญได้รับการพัฒนา รูปแบบการเข้าคิวจะใช้เพื่อกำหนดระดับการรับพนักงานที่จำเป็นในการเข้ามาจัดการกับการเรียกร้องให้ผู้ป่วยในผู้ป่วยนอกและการนัดหมายโรงพยาบาลอื่น ๆ ที่สร้าง การสร้างแบบจำลองการจำลองที่ใช้ในการพิจารณานโยบายการจัดการการดำเนินงานการให้พนักงานซ่อมบำรุงในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ การใช้งานของระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่เรียบง่ายในการจัดการตารางการทำงานสำหรับนักรังสีวิทยาจะกล่าวถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การดูแลสุขภาพระบบโฟกัสลงชื่อพนักงานชั้นดีในระบบสุขภาพที่ได้รับในการจัดตารางการผลิตพยาบาล โดยปกติในเฉียบพลันดูแลในโรงพยาบาลหอผู้ป่วย มีทั้งทางคลินิกและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการที่รวดเร็วในระดับที่เหมาะสมของพนักงานในแผนกต่าง ๆทางการแพทย์ในโรงพยาบาลต้องให้พยาบาล rosters สามารถมีคุณสมบัติครอบคลุมความต้องการที่เกิดขึ้นจากตัวเลขของผู้ป่วย ในหอผู้ป่วยในขณะที่กฎระเบียบที่งานสังเกต ความแตกต่างระหว่างแบบถาวร และชั่วคราว เจ้าหน้าที่มั่นใจว่า กลางคืนและวันหยุดสุดสัปดาห์กะมีการกระจายอย่างเป็นธรรม การอนุญาตให้ปล่อยและวันหยุดและรองรับช่วงของความต้องการของพนักงาน ให้ลงชื่อพนักงานปัญหาเป็นในกรณีส่วนใหญ่ ไปบังคับ แนวทางในปี 1970 และ 1980 ระบุหมายเลขของสูตรปัญหาและเทคนิคการแก้ปัญหา เป้าหมายในการศึกษาจำนวนมากเพื่อให้เครื่องมือสนับสนุนการลดความต้องการสำหรับคู่มือการก่อสร้างของงานพยาบาล บางการศึกษาระบุปัญหาการกำหนดระดับและทักษะของพนักงานขึ้นอยู่กับตัวเลขของผู้ป่วยและความต้องการทางการแพทย์ของพวกเขาใครใช้โปรแกรมทางคณิตศาสตร์ , เทคนิคสาขาและจำกัด หรือโปรแกรมเชิงเป้าหมาย แนวทาง ซึ่งมีความหนัก และกะมีเงื่อนไขและข้อจำกัดในการบังคับใช้กฎ ยาก เช่น อัตราส่วนของพยาบาลเกรดที่ต้องพบในกะคนอื่นใช้ขั้นตอนวิธีของการสร้างวงจรงานที่เป็นธรรมได้ โดยมีพยาบาลแต่ละงานลำดับเดียวกันของแต่ละกะมีกะลำดับชดเชยเพื่อให้ความคุ้มครอง และผสมเป็นทักษะ ภายในหอผู้ป่วยในปี 1990 จำนวนของเอกสารที่จัดหมวดหมู่ระบบลงชื่อพนักงานพยาบาลและบทวิจารณ์ของชั้นเรียนที่แตกต่างกันของวิธีการแก้ไขปัญหา ก้าวหน้าต่อไปได้ในการใช้เส้นและ / หรือผสมจำนวนเต็มโปรแกรมและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายเพื่อพัฒนางานพยาบาลการเขียนโปรแกรมจำกัด ( CP ) วิธีการที่ยังใช้รูปแบบกฎที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับงานพยาบาล วิธีการที่ใช้เป็นปัญหาที่เกี่ยวข้องกับวงจรและไม่ใช่แบบบัญชีรายชื่อ . โดยทั่วไป ปัญหาที่มีอยู่ชื่อกฎที่ใช้กับโรงพยาบาลโดยเฉพาะ เช่น วิธีเหล่านี้อาจต้องใช้ reformulation อย่างมากสำหรับใช้ในโรงพยาบาลที่แตกต่างกัน
จำนวนของวิธีการรวมผสมเทคนิคการจำลองแบบ และในความพยายามที่จะจัดการกับลงชื่อพนักงานพยาบาลที่ซับซ้อนมากขึ้นและปัญหาการให้บริการทางคลินิก แบบจำลองปริซึมโดยวิธีไอใช้รวมการฝึกอบรมพยาบาลเข้ากะทำงาน .ระบบสนับสนุนการตัดสินใจขึ้นอยู่กับรูปแบบการสร้างแบบกะถูกใช้เพื่อให้ระบบปฏิสัมพันธ์เพื่อพัฒนาตารางการทำงานรายสัปดาห์ การจำลองการอบเหนียว ( SA ) เป็นขั้นตอนวิธีสำหรับการแก้ปัญหาชุดใหญ่ที่ครอบคลุมการกำหนดโปรแกรมไว้ใช้พัฒนางานเพื่อผสมถาวรและสบายพนักงานกับความต้องการที่ระบุไว้ในช่วงครึ่งชั่วโมงเป็นระยะเวลากว่า 10 วันวันพยาบาลการจัดตารางตามการตัดสินใจที่เกิดจากการสุ่มรูปแบบของคนไข้ ประเมิน ผ่านการจำลองแบบ ถือว่า ความพยายามที่จะพัฒนาระบบฐานความรู้สำหรับการสร้าง rosters พยาบาลทุกสัปดาห์และจากนั้นปรับงานเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในความต้องการและความพร้อมใช้งานทุกวัน เจ้าหน้าที่กล่าวว่า เมื่อเร็วๆ นี้การผสมผสานของการค้นทาบู ( TS ) และปัญหาการโปรแกรมจำนวนเต็ม ซับใช้สร้าง rosters หอผู้ป่วยรายสัปดาห์ในขณะที่ความพึงพอใจชุดที่ซับซ้อนของกฎการเปลี่ยนแปลงต้นทุนจำกัด เกรด พยาบาล และปัญหาความต้องการของพนักงาน ขั้นตอนวิธี TS Hybrid คือใช้เพื่อให้ได้โซลูชั่นภายในกรอบที่เหมาะสมสำหรับระบบลงชื่อพนักงานพยาบาลเชิงพาณิชย์ขั้นตอนวิธีการรวมบริการต่างๆและไฮบริด TS ขั้นตอนภายในขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม ( GA ) ขั้นตอนวิธีการเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อเอาชนะหนึ่งในปัญหาพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการใช้ฮิวริสติกสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน คือลงชื่อพนักงานพยาบาลที่ , ตามที่ระบุโดยผู้เขียน ' ' คุณภาพของการแก้ปัญหา ไม่จําเป็นต้องรวมหรือการรวมกันของบางส่วนของโซลูชั่น ' 'จำนวนของด้านอื่น ๆของระบบลงชื่อพนักงานระบบสุขภาพได้รับการศึกษาโดยนักวิจัยที่แตกต่างกัน รูปแบบการพัฒนางานสำหรับพยาบาลที่ให้บริการดูแลบ้านและคลินิกในภูมิภาคซึ่งในการเดินทางระหว่างสถานที่ที่แตกต่างกันเป็นปัจจัยสำคัญ ได้รับการพัฒนา เป็นแถวคอยใช้เพื่อศึกษาอัตราระดับที่ต้องจัดการขาเข้าโทรสำหรับผู้ป่วยในผู้ป่วยนอกและโรงพยาบาลอื่น ๆ ที่สร้างการนัดหมาย การจำลองแบบที่ใช้เพื่อพิจารณานโยบายการบริหารงานให้แก่พนักงานซ่อมบำรุงในโรงพยาบาลขนาดใหญ่ การใช้ระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์การจัดการตารางการทำงานเพื่อผู้ป่วยที่เรียบง่ายนี้