<p>Vid Onkologiska klinikens behandlingsmottagning ges cytostatika till de patienter som inte är inlagda vid kliniken. Arbetsförhållandena för sjuksköterskorna på mottagningen är ibland mycket påfrestande, genom att arbetsbelastningen kan vara mycket varierande, både mellan olika dagar och mellan olika sjuksköterskor. Vidare ger dagens bokningsrutiner inte någon samordning mellan sjuksköterskorna, vilket gör att mottagningen även har svårigheter att på ett bra sätt utnyttja sina behandlingsresurser.</p><p>Behandlingstiderna för patienterna bokas idag löpande. Examensarbetet syftar till att simulera förändringar i dagens verksamhet. Vi undersöker möjligheterna att genom samordnad bokning dels förbättra arbetsförhållandena för sjuksköterskorna och dels förbättra resursutnyttjandet vid mottagningen. Detta görs genom att konstruera dagsscheman för sjuksköterskorna. Arbetsförhållandena i dessa dagsschemana styrs av regler. Genom att utnyttja historisk statistik över utförda behandlingar genereras dagsscheman som uppfyller mottagningens behandlingsbehov på lång sikt. På så sätt kan även mottagningens maximala behandlingskapacitet undersökas. Dagsscheman skapas med hjälp av kolumngenerering, varvid kolumngenereringsproblemet löses med en girig heuristik.</p><p>Analyser visar att det finns stora möjligheter att med hjälp av samordnad bokning förbättra arbetsförhållandena för sjuksköterskorna, samtidigt som samma antal patienter, eller till och med fler, kan behandlas.</p>

Vid Onkologiska klinikens behandlingsmottagning ges cytostatika till de patienter som inte är inlagda vid kliniken. Arbetsförhållandena för sjuksköterskorna på mottagningen är ibland mycket påfrestande, genom att arbetsbelastningen kan vara mycket varierande, både mellan olika dagar och mellan olika sjuksköterskor. Vidare ger dagens bokningsrutiner inte någon samordning mellan sjuksköterskorna, vilket gör att mottagningen även har svårigheter att på ett bra sätt utnyttja sina behandlingsresurser. Behandlingstiderna för patienterna bokas idag löpande. Examensarbetet syftar till att simulera förändringar i dagens verksamhet. Vi undersöker möjligheterna att genom samordnad bokning dels förbättra arbetsförhållandena för sjuksköterskorna och dels förbättra resursutnyttjandet vid mottagningen. Detta görs genom att konstruera dagsscheman för sjuksköterskorna. Arbetsförhållandena i dessa dagsschemana styrs av regler. Genom att utnyttja historisk statistik över utförda behandlingar genereras dagsscheman som uppfyller mottagningens behandlingsbehov på lång sikt. På så sätt kan även mottagningens maximala behandlingskapacitet undersökas. Dagsscheman skapas med hjälp av kolumngenerering, varvid kolumngenereringsproblemet löses med en girig heuristik. Analyser visar att det finns stora möjligheter att med hjälp av samordnad bokning förbättra arbetsförhållandena för sjuksköterskorna, samtidigt som samma antal patienter, eller till och med fler, kan behandlas.

To solve the bottleneck problem of resource utilization and user experience quality in mobile communication networks, 5G introduces network slicing to cope with the huge resource demand of users. To further improve the quality of service for users with different needs, a new fairness definition based on service level objective is introduced. On this basis, a network slicing dynamic resource scheduling strategy based on the greedy algorithm is designed, and the actual application scenarios of slicing scheduling and user scheduling are simplified into a two-layer model, namely the slicing-user model, and combined with the greedy algorithm to make the service weight value. Combine the largest slice and the user with the highest priority, and complete the matching service. The advantage of this method is various system resources can be fairly allocated according to the same proportion to users. Through the optimal combination of each slice and user, the resources of the entire system can be fairly allocated to users with different needs. Python simulation results showed that the newly proposed network slicing dynamic resource scheduling mechanism based on the greedy algorithm can meet the different needs of users and achieve short term fairness, where the users get a fair share of the resource by each missing their SLO by a similar percentage, so as to better meet the needs of users. / För att lösa flaskhalsproblemet med resursanvändning och användarupplevelsekvalitet i mobilkommunikationsnät introducerar 5G nätverksskivning för att klara användarnas enorma resursbehov. För att ytterligare förbättra servicekvaliteten för användare med olika behov införs en ny rättvisedefinition baserad på servicenivåmål. På grundval av detta utformas en dynamisk resursplaneringsstrategi för nätverksskivning baserad på den giriga algoritmen, och de faktiska applikationsscenarierna för skivningsplanering och användarschemaläggning förenklas till en tvåskiktsmodell, nämligen skivningsanvändarmodellen, och kombineras med girig algoritm för att göra tjänstens viktvärde. Kombinera den största delen och användaren med högsta prioritet och slutför motsvarande tjänst. Fördelen med denna metod är att olika systemresurser kan fördelas rättvist enligt samma andel, och genom den bästa kombinationen av varje segment och användare kan hela systemets resurser fördelas rättvist till användare med olika behov. Pythons simuleringsresultat visar att den nyligen föreslagna nätverksskärningsdynamiska resursplaneringsmekanismen baserad på den giriga algoritmen kan tillgodose användarnas olika behov och uppnå kortsiktig rättvisa där användarna får en rättvis andel av resursen genom att var och en saknar sin SLO med en liknande procentsats , för att bättre möta användarnas behov.

At Halmstad University a project was developed to provide recommendations forupgrading and downgrading the cloud resource app service plan based on the customersusage over the last 30 days. In today’s day and age, cloud resources and services are oftenquite expensive and offers a variety of different plans which can make it overwhelmingfor the customer to easily choose which tier they need for their plan. The result of thisscript indicate that the cloud users should consider changing subscription tier based onhow the historical data of their usage of the plan has looked like during the last 30 days.The proposed algorithm suggests an upgrade of a tier if the plan is overutilized andsuggest a downgrade of a tier if the plan is underutilized. The developed PowerShell codeuses the First-Fit and the Rule-based algorithmic approach from the related workresearched in the paper. The result found was that the code was able to give suitablerecommendations to scale up and down tiers for plans which were under and overutilizedbased on the percentual utilization rules set up and Legacy/DEV SKU mapping. Theresults obtained showed that the suggested plan can reduce costs by up to 30% and giveroughly 438.2% more performance per $USD spent. / Vid Högskolan i Halmstad utvecklades ett projekt för att ge förslag på uppgraderingaroch nedgraderingar av molnresursern app service plan baserat på användarens senaste 30dagars användning. Då dagens molnresurser och tjänster ofta är dyra och erbjuder ettöverflöd av planer, kan det vara förvirrande för användare att välja rätt nivå för sinabehov. Projektet föreslår att användarna ska överväga att byta plan beroende på hur denhistoriska datan har sett ut för planens användning, där en uppgradering rekommenderasom tjänsten är överanvänd och en nedgradering om planen är underanvänd. Denutvecklade PowerShell koden använder sig av First-fit och det regelbaserade algoritmtypen som utvecklades med inspiration från litteraturstudien. Resultatet av projektetindikerar att koden kunde ge optimala upp och ned skalnings rekommendationer beroendepå de olika procentuella trösklarna satta samt mappningen av Legacy och utvecklingstiers. Analyseringen av resultatet pekar på att det går att spara runt 30% på app serviceplan kostnaderna samt att app service planerna får 438,2% mer prestanda per spenderad$USD i jämförelse med nuvarande planen.