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Publication :
Automated medical scheduling : fairness and quality

bul.contributor.advisor-marc100Quimper, Claude-Guy|=$aQuimper, Claude-Guy
bul.contributor.advisor-marc100Bouchard, Mathieu|=$aBouchard, Mathieu$c(Informaticien)
bul.contributor.author-marc100Picard-Cantin, Émilie|=$aPicard-Cantin, Émilie
bul.date.reception2019-12-11
bul.description.alireelcou28 spbar
bul.faculteFaculté des sciences et de génie.
bul.identifier.controlNumber1200738284
bul.identifier.uuid173fcdf5-ee4c-4c3b-96df-aa8af373f5f4
dc.contributor.advisorBouchard, Mathieu
dc.contributor.advisorQuimper, Claude-Guy
dc.contributor.authorPicard-Cantin, Émilie
dc.date.accessioned2020-10-19T07:00:05Z
dc.date.available2020-10-19T07:00:05Z
dc.date.issued2019
dc.date.updated20210131
dc.description.abstractDans cette thèse, nous étudions les façons de tenir compte de la qualité et de l’équité dans les algorithmes de confection automatique d’horaires de travail. Nous découpons ce problème en deux parties. La modélisation d’un problème d’horaires permet de créer des horaires plus rapidement qu’un humain peut le faire manuellement, puisqu’un ordinateur peut évaluer plusieurs horaires simultanément et donc prendre des décisions en moins de temps. La première partie du problème étudié consiste à améliorer la qualité des horaires en encodant des contraintes et des préférences à l’aide de modèles mathématiques. De plus, puisque la création est plus rapide à l’aide d’un ordinateur, il est plus facile pour un ordinateur de trouver l’horaire ayant la meilleure qualité lorsque les règles et préférences sont clairement définies. Toutefois, déterminer les règles et préférences d’un groupe de personne n’est pas une tâche facile. Ces individus ont souvent de la difficulté à exprimer formellement leurs besoins et leurs préférences. Par conséquent, la création d’un bon modèle mathématique peut prendre beaucoup de temps, et cela même pour un expert en création d’horaires de travail. C’est pourquoi la deuxième partie de cette thèse concerne la réduction du temps de modélisation à l’aide d’algorithmes capable d’apprendre un modèle mathématique à partir de solutions données comme par exemple, dans notre cas, des horaires de travail.fr
dc.description.abstractIn this thesis, we study the ways to take quality and fairness into account in the algorithms of automatic creation of work schedules. We separate this problem into two subproblems. The modeling of a scheduling problem allows a faster creation of schedules than what a human can produce manually. A computer can generate and evaluate multiple schedules at a time and therefore make decisions in less time. This first part of the studied problem consists in improving the quality of medical schedules by encoding constraints and preferences using mathematical models. Moreover, since the creation is faster, it is easier for a computer to find the schedule with the highest quality when the rules and the preferences are clearly defined. However, determining the rules and preferences of a group of people is not an easy task. Those individuals often have difficulties formally expressing their requirements and preferences. Therefore, the creation a good mathematical model might take a long time, even for a scheduling expert. This is why the second part of this thesis concerns the reduction of modeling time using algorithms able to learn mathematical models from given solutions, in our case schedules.en
dc.format.extent1 ressource en ligne (xii, 135 pages)
dc.identifier.bacTC-QQLA-35046
dc.identifier.nothese35046
dc.identifier.other35046
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11794/66849
dc.languageeng
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subject.rvmHoraires de travail -- Modèles mathématiques.fr_CA
dc.subject.rvmAlgorithmes.fr_CA
dc.titleAutomated medical scheduling : fairness and quality
dc.typethèse de doctorat
dc.type.legacyCOAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctoratfr
dcterms.publisher.locationQuébec
dspace.accessstatus.time2024-03-20 18:44:50
dspace.entity.typePublication
etdms.degree.disciplineDoctorat en informatique
etdms.degree.grantorUniversité Lavalfr_CA
etdms.degree.namePhilosophiæ doctor (Ph. D.)fr_CA
relation.isAdvisorOfPublicationb96b6775-9f29-445c-810d-0462fe089d9d
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