Dia 1

Gedistribueerde Planning Patrick De Causmaecker Gedistribueerde Dataverwerking, Informatieverwerking en Beslissingsondersteuning (GDIB) K.U. Leuven Campus Kortrijk

Dia 2

K.U.Leuven Campus Kortrijk: Groep GDIB ZAP(Statistiek, Data, Beslissingsondersteuning) O.A. onderzoek naar Combinatorische Planningsproblemen Datamining in Bioinformatica en Geografische Informatiesystemen Modellen en metrieken voor grote gedistribueerde systemen (Agents) Binnen Associatie K.U.Leuven, nauwe samenwerking met IT-groep KaHo St.-Lieven en het departement Computerwetenschappen

Dia 3

DINGODINGO OCAPIOCAPICOALACOALA MultiTr@ns Quality Gate IBBT/ VRT/ PISA BIOPTRAIN/ Marie Curie/ EST Metrics in Distributed Optimisation

Dia 4

Inhoud Planning? Complexiteit van planning Gedistribueerde planning Een oplossing via multiagentensystemen?

Dia 5

Planning XTremisWeb: web- based personnel planning and job loading we develop a model for distributed personnel planning. We want to build a generic model that allows to optimise the time plans of the personnel over department boundaries, to discover win-win situations in which an interchange of personnel can render a better global result. which was developed for personnel-planning in laboratories related to health care. We describe the characteristics of these world-class patient logistics software, designed to support generic planning and management processes related to the patient's stay in hospital. tussen productieplanning en -controle met MES Time & Attendance, Access Control, Personnel Planning & Cost center management.

Dia 6

Werkdruk, onderbemanning, technologie kan werk niet verlichten Op elk ogenblik voldoende gekwalificeerd personeel voorzien Werkroosters benvloeden de organisatie en het privleven van het personeel Flexibele werkroosters, deeltijds werk, persoonlijke wensen Schadelijke (onvoorspelbare, sterk fluctuerende) en ongezonde werkroosters vermijden Interactief systeem dat assisteert bij objectief opstellen van de roosters Personeelsplanning Greet Vanden Berghe

Dia 7

Strategische personeelsplanning Bemannen van diensten Opstellen van werkroosters per dienst: korte termijnplanning Personeelsplanning

Dia 8

Cyclische werkroosters Centraal / per dienst plannen Manueel of automatisch opstellen van werkroosters Personeelsplanning Greet Vanden Berghe

Dia 9

DienstroosterVanTot Korte vroege7:0013:00 Vroege7:0015:00 Dag8:0017:00 Late13:0021:00 Korte Late15:0021:00 Nacht21:007:00 Probleem Harde Beperkingen Zachte Beperkingen DIENSTROOSTERS Begin- en einduur, afwijkende uren, deeltijds werk, onderbroken dienstroosters OPSTELLEN WERKROOSTER KWALIFICATIES BEZETTING CONTRACTEN Greet Vanden Berghe

Dia 10

Harde beperkingen KWALIFICATIE vervanging enkel door mensen met alternatieve kwalificaties hirarchische vervangingen Greet Vanden Berghe

Dia 11

Zachte beperkingen WETTELIJKE BEPERKINGEN Tijd tussen opeenvolgende opkomsten Alternatieve kwalificaties Greet Vanden Berghe

Dia 12

Zachte beperkingen PERSOONLIJKE WENSEN Vrije dag Vrij dienstrooster Voorkeur voor dienstrooster op een dag Samenwerken / niet samenwerken Greet Vanden Berghe

Dia 13

KWALITEIT VAN EEN WERKROOSTER som voor alle personeelsleden van de som van alle overtredingen op zachte beperkingen, vermenigvuldigd met de overeenkomstige kostparameter Overtredingen op zachte beperkingen Kostparameter per zachte beperking Evaluatie werkroosters Greet Vanden Berghe

Dia 14

OPLOSSINGSSTRUCTUUR Harde beperkingen Bezetting Kwalificaties `Voorrang Zachte beperkingen Persoonlijke wensen voor verlofdagen Afwezigheden Gewenste opkomsten Patronen CONSISTENTIECONTROLE aanvaarden overtreding herstellen relaxeren harde beperkingen relaxeren persoonlijke wensen

Dia 15

BEVRIEZEN Deel van de planningsperiodePersoonlijke uurroosters

Dia 16

DienstroosterVanTot Korte vroege7:0013:00 Vroege7:0015:00 Dag8:0017:00 Late13:0021:00 Korte Late15:0021:00 Nacht21:007:00 0:0012:0024:00 Bezetting per uur

Dia 17

opstellen initile planning Vorige planning Bestaande planning Leeg plan manipuleren tot een oplossing Willekeurig dienstroosters toevoegen/verwijderen tot op elke dag aan de harde beperkingen voldaan is INITIALISATIE

Dia 18

PLANNINGSOPTIES Voor de planning Minimum bezetting Gewenste bezetting Na de planning Aanvullen naar gewenste bezetting Aanvullen uren

Dia 19

Optimalisatieprobleem Vind een rooster dat aan alle harde beperkingen voldoet met een zo laag mogelijke kost voor de overtredingen op de zachte beperkingen

Dia 20

Lokaal zoeken : Tabu search Metaheuristiek : een algoritmeschema met ruimte voor probleemgebonden informatie. Lokale optima verlaten door het verbieden van recent gebruikte (soorten) zetten. Brede exploratie afwisselen met intens onderzoek Door het landschap bewegen via verschillende nabuurschapsrelaties (VNHS) Er is geen garantie dat het optimum gevonden is.

Dia 21

Gebruikersinterface complex model -> complexe gebruikersinterface. Onmogelijk alle verwachtingen uit te drukken - > geavanceerde grafische hulpmiddelen. Visueel onderzoek en manueel aanpassen van automatisch gegenereerde roosters Rapportering ! Integrating human abilities and automated systems for timetabling: a competition using STARK and HuSSH Representations at the PATAT 2002 Conference S.Ahmadi, R. Barone, E.K. Burke, P. Cheng, P. Cowling, B. McCollum

Dia 22

Gedistribueerde personeelsscheduling Voorbeelden Voorbeeld : Waterloo University (Canada) Verantwoordelijken in de verschillende departementen onderhandelen op specifieke ogenblikken in het proces. Zie Carter, M.W., A Comprehensive Course Timetabling and Student Scheduling System at the University of WaterlooA Comprehensive Course Timetabling and Student Scheduling System at the University of Waterloo

Dia 23

Gedistribueerde personeelsscheduling Voorbeelden Taakmanagement in British Telecom ( RECONET, Tsang, MISTA 2005 ) Autonome groepen (Managers, Buyers, Sellers) Competitief model, Financieel en organisatorisch Uitwisseling van middelen wordt genegocieerd Management ageert als opdrachtgever Diensten in een hospitaal Collaboratief model Autonomie is organisatorisch

Dia 24

Waarom gedistribueerd? Intrinsiek gedistribueerd: partijen beheren eigen middelen Implementeren eigen voorkeuren Gedistribueerd algoritme: Kan gebruik maken van parallelle rekenkracht.

Dia 25

Voorbeeld: Werkschikkingen in een ziekenhuis roosters voor n ziekenhuisafdeling personeeltekorten: Ziekte Overbezetting Mogelijke oplossing: Uitwisselingen van personeel door onderhandeling

Dia 26

Eigenschappen Lokale autonomie Zeer gedetailleerd Persoonsgebonden, gevoelig Zeer reactief, lokale optimalisatie brengt veel bij Risico op eilandjes Globale vereisten Kosteneffectief, taakgedreven, flexibiliteit, snelheid, slank

Dia 27

Een goed model Een probleem met autonome componenten die door te interageren een coherent werkende gemeenschap moeten vormen wordt goed beschreven als een Multi Agenten Systeem

Dia 28

Intelligente Agenten Agenten hebben hun oorsprong in artificile intelligentie, maar het domein heeft zijn eigen dynamiek ontwikkeld. Technieken en benaderingen uit de artificile intelligentie worden er gecombineerd met parallel rekenen, declaratieve talen, logica, emergent gedrag, automatisch plannen Hun belangrijkste kenmerk is hun autonomie om het doel waarvoor ze ontworpen zijn na te streven.

Dia 29

Drie elementen Agententechnologie is een relatief jonge discipline in computerwetenschappen Verzamelt veel technieken en ideeen uit andere gebieden (bijv. Artificiele intelligentie). We beperken ons tot Onderhandelen Speltheorie Optimalisatie

Dia 30

Onderhandelen Veilingen, contractnetprotocols, monotone procedures, Door samen te werken kunnen soms betere evenwichten gevonden worden. Dit wordt ingebouwd in de onderhandelingsprocedure. Andere aspecten: privacy vertrouwen First price, open cry, descending Second price, open cry, ascending (proxy Vickrey)

Dia 31

Speltheorie: The Prisoners Dilemma Twee mannen zijn beschuldigd van een misdaad en zitten in afzondering Men zegt ze dat 1. Indien n van hen bekent en de andere niet, dan komt degene die bekent vrij, en de ander gaat in de cel voor 3 jaar 2. Indien beide bekennen gaan ze in de cel voor 2 jaar. Ze weten dat, indien geen van hen bekent, ze allebei voor 1 jaar in de cel gaan.

Dia 32

Speltheorie: The Prisoners Dilemma Twee mannen zijn beschuldigd van een misdaad en zitten in afzondering. Indien 1.n van hen bekent en de andere niet, dan komt degene die bekent vrij, en de ander gaat in de cel voor 3 jaar 2.beide bekennen gaan ze in de cel voor 2 jaar. 3.geen van hen bekent, ze allebei voor 1 jaar in de cel gaan.

Dia 33

Nash evenwicht Wat mijn tegenstrever ook kiest, ik bereik In het voorbeeld is het Nash evenwicht (verraad,verraad) Gevangene B zwijgtGevangene B verraadt Gevangene A zwijgtBeide zitten n jaar Gevangene A zit drie jaar Gevangene B komt vrij Gevangene A verraadt Gevangene A komt vrij Gevangene B zit drie jaar Beide zitten twee jaar

Dia 34

De schaduw van de toekomst Iterated Prisoners Dilemma Het spel wordt verschillende keren gespeeld, verschillende ronden. Laten we veronderstellen zeer lang of oneindig lang. Als ik nu verraad, dan kan mijn tegenstrever me straffen door straks ook te verraden. Als ik nu eens probeer, door mee te werken, dan kan ik niet zo heel veel verliezen, en misschien komen we tot samenwerking.

Dia 35

Optimalisatie en Collaboratie Agenten laten toe om dieper in de organisatie door te dringen Efficientere informatiegaring Er is meer controle over vertrouwelijke informatie Bij het onderhandelen wordt de informatie geaggregeerd Het resulterende proces is suboptimaal ten opzichte van een centrale benadering Hoe kunnen deze aspecten tegen mekaar afgewogen worden?

Dia 36

Conclusie The proof of the pudding is in the eating so Come again!