När man reser med kollektivtrafiken i Skåne är de främsta verktygen för att planera sin resa antingen Skånetrafikens hemsida eller deras mobila reseplanerare. För att effektivt kunna planera sin resa behöver en resenär inte bara information om när en buss avgår och kommer fram till sin slutdestination, utan också om transportsättet är försenat på något sätt, och vilka nya tider som i så fall gäller. I nuläget får man information om förseningar och inställda resor, men inte hur man kan planera om en resa om avvikelser uppstår. Utöver detta visas det också hur försenad resan i fråga är, och om ett tåg är tillräckligt försenat eller inställt, informeras det även om att ersättningsbussar trafikerar den avbrutna sträckan. Inga andra alternativ vid förseningar presenteras i nuläget via Skånetrafiken. Vi föreslår i vårt arbete ett sätt att göra en kontextuellt medveten reseplanerare, som inte endast kan informera en resenär om en buss är försenad. Den ska även kunna vara en hjälp för att under en pågående kollektivtrafikresa kunna visa alternativa resrutter om en resenär råkar ut för förseningar under resans gång. Med hjälp av Resrobots API implementerar vi en reseplanerarprototyp som tar in information i form av tid, fordons id och närhet till olika hållplatser, och därigenom ger förslag på alternativa resvägar om oförutsedda förseningar uppstår. Vi visar på hur denna prototyp kan hitta alternativa resvägar som skulle kunna vara användbara vid trafikstörningar, och ibland även komma fram snabbare än de rekommenderade rutterna. / When going on a public transportation journey in Scania, the main tools used to plan for said journey are Skånetrafiken's homepage or their mobile app. To be able to plan for a journey, a traveler does not only need information about a bus's departure and arrival, but also if the trip is delayed, and in that case by how much. Today, there is information given on delayed and canceled trips, but not any help is given about how to plan for an alternate route if any deviations in travel time arise. Information is also given about how late a trip is, and if a train trip is canceled, what legs of the trip replacement buses go. In our work, we propose a way of implementing a contextually aware travel planner that not only informs a traveler if a bus or train is delayed. It will also be a tool for helping a traveler plan for an alternate route if an unexpected delay arises during a trip. We will implement a prototype of a travel planner with the help of Resrobot's API. This prototype will use local time, a vehicle's id and proximity to stops, and will propose alternate routes that a traveler can take if an unforeseen delay arises. We show how this prototype can find alternate routes that could be useful during delays in traffic and in certain circumstances even arrive faster than the suggested routes.

Providing advanced health care at home rather than in a hospital creates a greater quality of life for patients and their families. It also lowers the risk of hospital-acquired infections and accelerates recovery. The overall cost of care per patient is decreased. Manual scheduling of patient visits by health care professionals (HCPs) has become a bottleneck for increased patient capacity at SABH, a ward providing advanced pediatric health care at home (“Sjukhusansluten Avancerad Barnsjukvård i Hemmet” in Swedish), since many parameters need to be taken into account during scheduling. This thesis aims to increase the efficiency of SABH’s daily scheduling of personnel and resources by designing an automated scheduler that constructs a daily schedule and incorporates changes in it when needed in order to remove scheduling as a limitation for increased patient capacity. Requirements on a feasible schedule are identified in cooperation with SABH and literature is investigated about similar areas where the scheduling process has been automated. The scheduling is formulated as a computerized problem and investigated from the perspective of theoretical computer science. We show that the scheduling problem is NP-hard and can therefore not be expected to be solved optimally. The algorithm for scheduling the visits minimizes violations of time windows and travel times, and maximizes person continuity and workload balancing. The algorithm constructs an initial solution that fulfills time constraints using a greedy approach and then uses local search, simulated annealing, and tabu search to iteratively improve the solution. We present an exact rescheduling algorithm that incorporates additional visits after the original schedule has been set. The scheduling algorithm was implemented and tested on real data from SABH. Although we found the algorithm to be efficient, automatic transfer of data from the patient journal system is an imperative for the scheduler to be adopted. / Barn som får avancerad sjukvård hemma istället för på sjukhus tillfrisknar ofta snabbare och risken för vårdrelaterade infektioner minskar. Barnen och deras familjer blir mer välmående av att få vistas i sin hemmiljö. På Astrid Lingrens barnsjukhus i Stockholm erbjuds avancerad hemsjukvård av avdelningen Sjukhusansluten Avancerad Barnsjukvård i Hemmet (SABH). För att schemalägga när patienterna ska besökas av sjukvårdspersonalen behöver många olika faktorer beaktas, detta sker idag helt manuellt. Den manuella schemaläggningen utgör en naturlig begränsning av SABHs patientkapacitet. Denna uppsats syftar till att effektivisera schemaläggningsprocessen hos SABH genom att föreslå en automatiserad lösning som hanterar koordinering av personal och resurser och dem förändringar som behöver göras i schemat under dagen, för att få bort schemaläggningsprocessen som ett hinder mot ökad patientkapacitet. Krav på schemaläggningen identifieras i diskussion med SABH och genom att studera litteratur kring liknande områden där schemaläggning lösts automatiserat. Vi formulerar schemaläggningen som ett datologiskt problem och analyserar det med utgångspunkt i teoretisk datalogi. Vi visar att problemet är NP-svårt och därför inte kan förväntas lösas optimalt inom rimlig tid. Vår lösning approximerar istället fram ett rimligt svar, där fokus hos algoritmen är att patienterna ska besökas de tider de behöver, personalens restider ska vara så korta som möjligt samtidigt som arbetsbördan hos personalen ska vara så lika fördelad som möjligt och patienterna ska, i den mån det är möjligt, få vård av samma personal. Med en girig algoritm konstrueras ett initialt schema som uppfyller de grundläggande kraven, detta schema förbättras med lokalsökning, simulated annealing och tabusökning. En exakt lösning framställs för uppdatering av schemat. Algoritmen för att lägga ett dagligt schema (utan uppdateringar) implementerades och testades med riktigt data från SABH. Vår algoritm visade sig vara effektiv, men för att kunna göra hela schemaläggningsprocessen effektiv behöver den integreras med journalsystemet.