| Anotācija |
Maģistra darbā analizēta darbinieku maiņu grafiku plānošanas problēma, kas
raksturīga dažādās nozarēs, īpaši veselības aprūpē, kur vienlaikus jāievēro vairāki
ierobežojumi. Industrijā sāk integrēt lielos valodas modeļus, tie tiek galvenokārt
izmantoti saskarnei, piemēram, paskaidrojumiem, kamēr pati plānošana paliek “melnās
kastes” matemātiskais algoritms. Savukārt, zinātnē uzsvars ir uz optimizācijas
precizitāti, kas lielā mērā upurē lēmuma pieņēmēja spēju elastīgi mainīt prioritātes
procesa gaitā. Tādējādi tiek ierobežots maiņu grafiku ģenerēšanas dinamiskums.
Maģistra darba mērķis ir izveidot daudzaģentu mākslīgā intelekta risinājuma
prototipu, kas spēs ģenerēt darbinieku grafikus, ņemot vēra gan biznesa prasības, gan
likumdošanu, kā arī darbinieka vēlmes. Pētījumā izmantota dizaina zinātnes pētniecības
metode, lai izveidotu artefaktu, kurš apmierina darba mērķi. Artefakts tika veidots pēc
secīga soļu kopuma, ietverot literatūras analīzi, risinājuma konceptuālo arhitektūru,
tehnisko risinājumu un pirms ieviešanas novērtēšanu.
Maģistra darbā izveidotais artefakta tehniskais risinājums sastāv no mākslīgā
intelekta daudzaģentu sistēmas un datu slāņa. Mākslīgā intelekta daudzaģentu sistēmas
slānis sastāv no orķestrēšanas aģenta (aģents, kas simulē 3 aģentus – likumdošanas,
darbinieku vēlmju un biznesa efektivitātes aģentus), paskaidrošanas aģenta un
validācijas aģenta. Novērtējuma rezultāti apliecina, ka ģeneratīvā mākslīgā intelekta
integrācijas daudzaģentu sistēmā ļauj risināt maiņu grafiku plānošanu kā dinamisku un
interaktīvu procesu, nodrošinot caurspīdīgumu, auditējamību un cilvēka iesaisti
lēmuma pieņemšanā. Vienlaikus identificēti arī ierobežojumi, kas saistīti ar veiktspēju
un mērogojamību.
Maģistra darba apjoms ir 92 lappuses, tajā iekļauti 30 attēli, 16 tabulas, izmantoti
56 literatūras avoti, kā arī pievienoti 4 pielikumi. |
