May, 2021

通过ASP进行手术室床位管理的(重新)调度

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TL;DR本文介绍了一种基于Answer Set Programming(ASP)的解决方案，用于解决手术室调度问题，结果表明ASP是适用于此类问题的解决方法，还在15天的计划范围内进行了可扩展性分析，并提供了解决方案的ASP网页管理框架，供用户实时图形化显示结果。
发现论文，激发创造
  • 基于答案集规划的求解器调度

    本研究提出了一种使用 Answer Set Programming 自动确定精细的、非均匀且有序的求解器调度方案的方法，并且可以定制化地生成并行调度方案。

    Jan, 2014

  • 基于启发式分解的答案集计算优化

    该研究提出了一种新的优化方法，基于树分解技术和启发式算法，可以将一个输入的逻辑程序转化为一个等价的程序以提高ASP系统的求解效率，并在实验中验证了其有效性。

    Dec, 2018

  • 混合答案集程序设计的列车调度

    采用ASP和difference约束的混合方法以解决实际列车调度问题，并探索如何通过结合不同的ASP求解技术来提高性能。

    Mar, 2020

  • 基于ASP的化疗治疗计划问题解决方案

    本篇论文研究了解决肿瘤科化疗治疗计划复杂的排班问题的方法，并基于意大利热那亚圣马丁诺医院提供的真实数据对基于ASP的解决方案进行了实验分析，结果显示该方法是有效的。

    Aug, 2021

  • 广泛适用的优化日内手术排班算法的设计与实现

    利用选择性手术的better elective day of surgery (BEDS)算法，通过在医院技术架构的限制下实现联合式手术，不需要限制麻醉师的工作流程即可使算法实现，并且可以适应医院容量或患者量的变化。

    Mar, 2022

  • 面向作业车间调度的问题分解和多次ASP求解

    本文提出了一种基于多次回答集规划求解的问题分解方法，将Job-shop调度问题分解成时间窗口，并通过窗口内的操作实现优化，以便更好地管理复杂调度任务并在部分运行时可靠地找到高质量或甚至最优解决方案。

    May, 2022

  • 数字医疗中的规划与调度：应答集编程

    提出方案解决医疗保健中的复杂组合问题，同时提供新的可解释性方法以解释基于人工智能的求解器的解决方案。

    Aug, 2022

  • 并行机器调度中的字典序最小完工时间优化的ASP实现

    该论文利用Answer-Set Programming解决具有序列依赖设置时间和发布日期的并行机器工业调度问题，并采用多次求解算法来提高解决效率和可靠性。

    Dec, 2022

  • 基于逻辑的Benders分解策略在答案集编程中用于慢性门诊排班

    本研究应用基于逻辑的Benders分解方法（LBBD）将其首次应用于解决Answer Set Programming（ASP）中的优化问题，以提高ASP技术的实用性，并以医疗保健为案例研究，实验结果表明此方法的有效性。

    May, 2023

  • 机器学习与约束编程在高效医疗排班中的应用

    本研究解决护士排班问题（NSP），针对传统方法在优化时间和解决方案质量之间的权衡，提出了隐式和显式的解决方法。通过机器学习挖掘历史数据生成新方案，并结合约束满足问题（CSP）框架与概率局部搜索方法，显著提高了排班效果，具有良好的实际应用潜力。

    Sep, 2024