Personnel preferences in personnel planning and scheduling

Doctoral thesis OPEN
van der Veen, Egbert;
(2013)
  • Publisher: Centre for Telematics and Information Technology (CTIT)
  • Subject: Personnel scheduling | Personnel planning | EWI-23880 | Operations Research | Personnel preferences | METIS-298735 | IR-87812

Summary The personnel of an organization often has two conflicting goals. Individual employees like to have a good work-life balance, by having personal preferences taken into account, whereas there is also the common goal to work efficiently. By applying techniques and... View more
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    2 Research Relevance and Outline 1 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 2.2 Personnel preferences in personnel planning and scheduling . . . . 2 2.3 The role of Operations Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.4 Research environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.5 Outline of the dissertation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

    3 Terminology and Literature Survey 9 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.2 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.2.1 Personnel planning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3.2.2 Offline personnel scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2.3 Online personnel scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3 Personnel preferences and characteristics . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.4 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.4.1 Mathematical programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.4.2 Heuristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3.5 Conclusions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

    4 Cost-Efficient Staffing under Annualized Hours 25 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.3 Problem description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.4 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.4.1 Mathematical programming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.4.2 Modeling employee contracts . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.4.3 Model extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.5 Business questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

    5 Staffing under Annualized Hours Using Cross-Entropy Optimization 41 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.2 Literature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.3 Problem description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.4 Cross-Entropy optimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.5 Solution approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.5.1 Annualized hours for given employees . . . . . . . . . . . . . 49 5.5.2 Initialization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.5.3 Feasibility conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 5.5.4 Repair functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 5.5.5 Software implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.6 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.6.1 Test instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 5.6.2 Solving time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5.6.3 Solution quality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 5.7 Conclusions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

    6 Shift Rostering Using Decomposition: Assign Days Off First 61 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 6.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 6.3 Problem description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.3.1 The shift rostering problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6.3.2 The benchmark instances . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.4 Solution approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 6.4.1 Relations between the models . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 6.4.2 Modeling the constraints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6.5 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 6.5.1 Assessment of the decomposition approaches . . . . . . . . . 73 6.5.2 Detailed analysis of the results . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 6.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

    7 Shift Rostering Using Decomposition: Assign Weekend Shifts First 79 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.2 Problem assumptions and formulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 7.3 Solution approach and modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 7.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 7.3.2 Decomposition in shift rostering . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 7.3.3 The weekend rostering problem . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 7.3.4 Weekday shift assignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 7.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7.4.1 Case studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 7.4.2 Preliminary results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 7.4.3 Case study results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 7.4.4 Benchmark results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 7.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

    8 Shift Rostering from Staffing Levels: a Branch-and-Price Approach 101 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 8.2 Related literature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 8.3 Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 8.4 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 8.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

    9 An Iterative Improvement Heuristic to Support Self-Scheduling 113 9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113 9.2 Literature review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 9.3 Problem description and principal approach . . . . . . . . . . . . . . 116 9.3.1 Problem description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 9.3.2 Principal approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 9.4 Realization of the approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.4.1 Swap selection model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.4.2 Solution approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 9.4.3 Extensions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 9.5 Case studies and results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 9.5.1 Criteria from practice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 9.5.2 Experimental setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 9.5.3 Experimental results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 9.6 Conclusions and discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 9.7 Appendix. Detailed results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 [173] Li Y., Chen J., and Cai X., (2007). An integrated staff-sizing approach considering feasibility of scheduling decision. Annals of Operations Research, 155(1):361-390.

    [175] Lu Z. and Hao J.K., (2012). Adaptive neighborhood search for nurse rostering. European Journal of Operational Research, 218(3):865-876.

    [176] Lusa A., Corominas A., and Muñoz N., (2008). A multistage scenario optimisation procedure to plan annualised working hours under demand uncertainty. International Journal of Production Economics, 113(2):957-968.

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