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/ NetNews Usenet Archive 1992 #18 / NN_1992_18.iso / spool / comp / ai / 3119 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-08-17  |  1.7 KB
  1. Path: sparky!uunet!dtix!darwin.sura.net!udel!louie!eplrx7!pensak
  2. From: pensak@eplrx7.es.duPont.com (Dave Pensak)
  3. Newsgroups: comp.ai
  4. Subject: planning/scheduling
  5. Message-ID: <1992Aug17.163105.4626@eplrx7.es.duPont.com>
  6. Date: 17 Aug 92 16:31:05 GMT
  7. Organization: DuPont Central Research & Development
  8. Lines: 39
  9.  
  10. I hope that this is not a totally ludicrous question.....
  11.  
  12. We have been approached by a local psychiatric hospital to see if
  13. any of our scheduling folks can help them with the following problem:
  14.  
  15. There are N patients
  16.  
  17. There are M staff members  (N >> M)
  18.  
  19. There are I activities in J locations throughout the day
  20.  
  21. Is there any machine assisted way to make sure that the best possible
  22. staff combinations are associated with the right group of patients
  23. throughout the day (the groupings can, and do, change during the day).
  24.  
  25. The reason that I am posting the query here is that it is a generalization
  26. of the classic problem of the farmer moving his chickens and the wolves
  27. across the river.  There are subgroups of patients who absolutely
  28. can not be left together without adequate supervision.
  29.  
  30. Add to this the problem that there are (semi)random perturbations
  31. both throughout the day (patients wandering off...., unexpected
  32. medical tests, etc) and between days (staff calling in sick, etc).
  33.  
  34.  
  35. Can anyone point me to any of the following
  36.  
  37. Papers/books that will enlighten me about the feasability of solving this
  38.  
  39. Code that will solve even a part of this
  40.  
  41. Someone who can definitively tell me the problem is too (big, amorphous,
  42. etc) to solve.
  43.  
  44.  
  45. This is actually a quite serious problem which is causing great hardships
  46. amongst the staff and patients.
  47.  
  48. Thanks in advance for any insights you can offer.
  49.