解集合プログラミングによるナーススケジューリング問題の解法

鍋島先生のGithubを眺めてたら、面白そうなテーマがありました。 

GitHub - nabesima/yamanashi-nsp: An ASP Encoding for Real and Artificial Nurse Scheduling Instances at Yamanashi University Hospital

論文を見たかったのですが、見当たりませんでした。山梨大学病院の実データを元にしているようです。これによるとやはり長日勤なのでしょうか？

解集合プログラミングと言えば、名古屋大学の番原先生。

で、見てみると、ありました。

看護師の勤務表作成 ー解集合プログラミングの応用ー | 情報玉手箱

そうなんですね。

私は、昨今のChatGPTや、DEEPSEEKによるモデリングを想定しているのですが、別なアプローチのようです。

こちらの方は、中国勢が支配しているようですが、未だ未だ難しいと思っています。

GitHub - nl4opt/nl4opt-competition: Natural Language for Optimization Modelling

ただし、

MIT Tech Review: 小規模言語モデル：世界を変える10大技術

という話もあり、目が離せない状況に変わりはありません。また、スケジュールナースの構造化Jsonは、汎用MIPモデルと違って、それほど広範囲のモデリングを必要としません。その意味で、上のような小規模言語モデルが使えれば、ローカルでFineTuningが出来るので、研究が加速する可能性があります。ともあれ、今は、未解決のナーススケジューリング問題の解決に全力を尽くしているので、取り組むのは、全ての未解決問題を解いてから、です。（もう1年にも渡って考えているのですが未だ道筋が見えません。）