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Das heutige Gesundheitswesen ist geprägt durch zunehmenden Kostendruck und Ressourcenengpässe, weswegen es gilt, die vorhandenen Ressourcen ideal zu nutzen. Eine dieser Ressourcen ist die Arbeitskraft des vorhandenen Personals, welche möglichst effizient genutzt werden soll. Die vorliegende Arbeit modelliert dieses Planungsproblem als Variante des bekannten Vehicle Routing Problems (VRP), bei der die Orte der Behandlungen jedoch nicht fixiert sind, sondern Behandlungen - wie beispielsweise in praktischen Anwendungen in Krankenhäusern - an verschiedenen Orten stattfinden können. Um dieses Problem zu lösen, wird eine Metaheuristik vorgestellt, welche mithilfe einer adaptiven Nachbarschaftssuche (ALNS) das sogenannte Vehicle Routing Problem with Flexible Delivery Loations (VRPFD) lösen kann und dabei sehr gute Ergebnisse erzielt. Anwendungen auf bestehenden VRP-Benchmarks bestätigen die sehr gute Performance und Robustheit der Lösung. Desweiteren konnten bei Anwendungen in Praxisszenarien die Routingkosten im Durchschnitt um 36 % gesenkt werden.

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Markus Ziller ist Informatiker und IT-Experte mit mehrjähriger Branchenerfahrung und (Co)-Autor verschiedener wissenschaftlicher Publikationen. Er besitzt einen Bachelor und Master of Science der Technischen Universität München in Wirtschaftsinformatik.

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