Abstract:
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อพัฒนาแนวทางการแก้ปัญหาการจัดตารางการทำงานของพยาบาลแบบหลายวัตถุประสงค์ (Multi-objective Nurse Scheduling Problem : NSP) ด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ควบคู่ไปกับวิธีการฮิวริสติก ปัญหาการจัดตารางการทำงานพยาบาลแบบหลายวัตถุประสงค์นี้ เป็นปัญหาที่มีความซับซ้อน อันเป็นผลเนื่องมาจากความหลากหลายของข้อจำกัด และวัตถุประสงค์หลักของปัญหาต่างๆ ที่มีความขัดแย้งกัน นอกจากนี้ โรงพยาบาลส่วนใหญ่ยังขาดระบบสนับสนุนการตัดสินใจในการจัดตารางการทำงาน ส่งผลทำให้ผู้จัดตารางการทำงานจำเป็นต้องดำเนินการจัดตารางการทำงานด้วยตนเอง ซึ่งมักใช้เวลาในการจัดที่ยาวนาน และผิดพลาดได้ง่าย เพื่อแก้ปัญหาดังกล่าว ผู้วิจัยได้พัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สะท้อนภาพการทำงานของผู้จัดตารางการทำงานพยาบาลแบบหลายวัตถุประสงค์ขึ้น โดยมุ่งเน้นไปที่แผนกฉุกเฉิน เนื่องจากแผนกดังกล่าวมีความซับซ้อนในการปฎิบัติงานมากกว่าแผนกอื่นๆ อย่างไรก็ดี ผู้วิจัยพบว่า เมื่อปัญหาดังกล่าวมีขนาดใหญ่ขึ้น ประสิทธิภาพของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์มีแนวโน้มที่ลดถอยลง ทั้งในเชิงคุณภาพของคำตอบ และเวลาที่ใช้ในการหาคำตอบ อันเป็นผลเนื่องมาจากความซับซ้อนของปัญหาดังกล่าว ผู้วิจัยจึงได้ทำการพัฒนาฮิวริสติกขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และลดเวลาการหาคำตอบของปัญหาการจัดตารางการทำงานพยาบาลแบบหลายวัตถุประสงค์ โดยอ้างอิงจาก Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) ควบคู่ไปกับ Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III (NSGA-III) จากผลการทดลอง ผู้วิจัยพบว่า วิธีการฮิวริสติกที่ถูกพัฒนาขึ้นมีคุณภาพเทียบเท่ากับวิธีแม่นตรงในปัญหาขนาดเล็ก โดยชุดคำตอบที่ได้จากวิธีการฮิวริสติกมีคุณภาพเทียบเท่ากับวิธีแม่นตรง หากแต่ใช้เวลาในการหาคำตอบที่สั้นกว่ามาก สำหรับปัญหาที่มีขนาดใหญ่ขึ้น วิธีการฮิวริสติกที่ถูกพัฒนาขึ้นก็สามารถสร้างชุดคำตอบที่มีความหลากหลายในระยะเวลาที่สั้นกว่าวิธีการแบบดั้งเดิมเป็นอย่างมาก
