Adaptive Koordination klinischer Behandlungsprozesse durch kooperierende Softwareagenten

这是一种新的物流管理方式，它的目的是为了实现物流系统的需求，而不是为了更好的管理。多个代理模拟一个或多个不同的组织或组织的活动，这些活动的目的是为了更好地解决这一问题。Das Ziel des insgesamt auf sechs Jahre angeleten Vorhabens ist Daher die Weiterentung von Multiagentures SimulationsSysten für den einatz in Akutkrankenhäusern.1模拟模型：Realitätsnahe，Deklarative Modellierung krankenhausweiter Logistiknetze and-prozesse einschlieélich der dazu erderlichen Model lierungsMethodischen arbeiten.A2Optimierungsstrategien：Modellierung verschiedener Optimierungsstrategien，um HandrungsAlternative in Scheduling von Logistikprozessen realitätsnah abbilden and bewarten zu kkönnen.A3多代理模拟系统：我们将多代理模拟转换为Verfügbaren MAS-SimulationsShell SESAM ein Partial Global Scheduling-Konzept und um Ein Variables OptimierungsModel。因此，我们选择了最优和最优方案，并将其作为异源方案。这是一种模拟和优化实验的方法。

Ein auf die Unternehmensziele ausgerichtetes Management der Krankenhauslogistik setzt ein realistisches Verständnis des logistischen Gesamtsystems voraus, welches durch Simulationen unterstützt werden kann. Multiagentensimulatoren bieten dafür besondere Vorteile, da hier jeder Akteur (Patient; Abteilung, Arzt, Pfleger) mit seinen Unwägbarkeiten und seinem situativen Verhalten nachgebildet werden kann. Das Ziel des insgesamt auf sechs Jahre angelegten Vorhabens ist daher die Weiterentwicklung von Multiagentensimulationssystemen für den Einsatz in Akutkrankenhäusern. Teilaufgaben:A1 Simulationsmodell: realitätsnahe, deklarative Modellierung krankenhausweiter Logistiknetze und -prozesse einschließlich der dazu erforderlichen modellierungsmethodischen Arbeiten. A2 Optimierungsstrategien: Modellierung verschiedener Optimierungsstrategien, um Handlungsalternativen im Scheduling von Logistikprozessen realitätsnah abbilden und bewerten zu können. A3 Multiagentensimulationssysteme: Weiterentwicklung des Multiagentensimulationsansatzes ausgehend von der bereits verfügbaren MAS-Simulationsshell SeSAm um ein Partial Global Scheduling-Konzept und um ein variables Optimierungsmodell. So kann das Zusammenspiel interner Optimierungen und Verhandlungsstrategien heterogener Agenten deklarativ repräsentiert werden. Das entstehende Simulationswerkzeug kann leicht an wechselnde Umgebungen (z.B. in unterschiedlichen Kliniken) angepaßt werden und Optimierungsexperimente vielfältig unterstützen.