Thèse Année : 2024

Multi-objective optimization in short and mid-term home health care planning

Optimisation multi-objectifs à court et moyen terme dans la planification des soins de santé à domicile

Résumé

The Home Health Care (HHC) provides essential care to the elderly, disabled, and chronically ill, funded by social insurance and taxation. HHC companies must plan effectively to maximize resource utilization and ensure quality care. In HHC companies, managers accept a limited number of patients, assess their dependency level, and plan their weekly services. Caregivers, both internal and external, visit patients according to predefined routes and schedules. The goal is to create the routes and schedules while considering the number of different caregivers. A mixed-integer linear programming approach is used, incorporating a large neighborhood search within an enhanced multi-directional local search framework. The results show superior performance compared to the augmented ε-constraint method, and management recommendations are provided. Following weekly home care planning, uncertainties related to service times may arise, affecting service quality. To address this, we introduce a bi-objective optimization problem under uncertain service times. We propose deterministic and stochastic versions of an adaptive large neighborhood search integrated into an enhanced multi-directional local search framework, offering superior efficiency compared to the Gurobi Solver. The robustness of our model and method is verified by a sensitivity analysis. Finally, the practical application of this method is demonstrated through a real-life case, accompanied by managerial recommendations.
L'industrie des Soins de Santé à Domicile (SSD) offre des soins essentiels aux personnes âgées, handicapées et malades chroniques, financée par l'assurance sociale et la fiscalité. Les entreprises SSD doivent planifier efficacement pour maximiser l'utilisation des ressources et assurer des soins de qualité. Dans les entreprises de SSD, les gestionnaires acceptent un nombre limité de patients, évaluant leur niveau de dépendance et planifiant leurs services hebdomadaires. Les soignants, internes et externes, visitent les patients selon des itinéraires et horaires définis. L'objectif est de créer ces itinéraires et horaires tout en considérant le nombre de soignants différents. Une approche de programmation linéaire en nombres entiers mixtes est utilisée, intégrant une recherche de grand voisinage dans un cadre de recherche locale améliorée. Les résultats montrent une performance supérieure à la méthode augmentée de contrainte et enfin des recommandations de gestion sont données. Suite à la planification hebdomadaire en soins à domicile, des incertitudes liées aux temps de service peuvent survenir, affectant la qualité du service. Pour y remédier, nous introduisons un problème d'optimisation bi-objectif pour la planification et le routage incertains. Nous proposons des versions déterministes et stochastiques d'une recherche adaptative de grand voisinage intégrée dans un cadre de recherche locale multidirectionnelle améliorée, offrant une efficacité supérieure comparée au Solveur Gurobi. La robustesse de notre modèle et méthode est confirmée par une analyse de sensibilité. Enfin, l'application pratique de cette méthode est démontrée par un cas réel, accompagnée de recommandations managériales.
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Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04908416 , version 1 (23-01-2025)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04908416 , version 1

Citer

Jiao Zhao. Multi-objective optimization in short and mid-term home health care planning. Operations Research [math.OC]. INSA de Lyon, 2024. English. ⟨NNT : 2024ISAL0038⟩. ⟨tel-04908416⟩
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