●  사용방법 · 배정 · 적재

병상 배정

입원 일정마다 병상을 배정합니다. 성별 규칙, 필요한 장비, 선호 병실을 지키고, 한 병상에 겹쳐 배정하지 않습니다.

무엇을 정하나요

입원 일정마다 병상을 정합니다. 병상을 주지 못하면 중간 수준의 벌점을 받습니다.

최소 실행 예제

from datetime import date

from optimaru import bed_allocation as ba
from optimaru.bed_allocation.models import BedModel, BedPlanModel, DepartmentModel, RoomModel, StayModel

plan = BedPlanModel(
    departments=[DepartmentModel(id="D1", specialty_to_priority={"cardiology": 1})],
    rooms=[
        RoomModel(id="R1", department_id="D1", capacity=2, gender_limitation="SAME_GENDER",
                  equipment=["oxygen"]),
        RoomModel(id="R2", department_id="D1", capacity=1),
    ],
    beds=[
        BedModel(id="B1", room_id="R1"),
        BedModel(id="B2", room_id="R1", index_in_room=1),
        BedModel(id="B3", room_id="R2"),
    ],
    stays=[
        StayModel(id="S1", patient_gender="MALE", patient_age=64, specialty="cardiology",
                  patient_required_equipment=["oxygen"],
                  arrival_date=date(2026, 1, 5), departure_date=date(2026, 1, 8)),
        StayModel(id="S2", patient_gender="FEMALE", patient_age=71, specialty="cardiology",
                  arrival_date=date(2026, 1, 6), departure_date=date(2026, 1, 9)),
    ],
)

result = ba.solve(plan, time_limit_seconds=2.0, random_seed=42)
print(result.score_hard, result.score_medium, result.score_soft)
print({stay.id: stay.bed_id for stay in result.stays})

같은 유스케이스를 그림과 실행 결과가 담긴 Jupyter 노트북으로도 볼 수 있습니다. examples/bed-allocation.ipynb ↗

입력 파라미터

DepartmentModel

필드 의미
id 필수 입력 진료과 id입니다. specialty_to_priority 진료과가 맡는 진료 분야와 우선순위입니다. 1이 가장 높습니다. minimum_age 받을 수 있는 최저 나이입니다. maximum_age 받을 수 있는 최고 나이입니다.

RoomModel

필드 의미
id 필수 입력 병실 id입니다. department_id 필수 입력 병실이 속한 진료과입니다. capacity 필수 입력 병실의 병상 수입니다. gender_limitation ANY_GENDER, MALE_ONLY, FEMALE_ONLY, SAME_GENDER 중 하나입니다. equipment 병실에 있는 장비입니다.

BedModel

필드 의미
id 필수 입력 병상 id입니다. room_id 필수 입력 병상이 있는 병실입니다. index_in_room 병실 안의 병상 번호입니다.

StayModel

필드 의미
id 필수 입력 입원 일정 id입니다. patient_gender 환자 성별입니다. 기본값은 MALE입니다. patient_age 필수 입력 환자 나이입니다. arrival_date 필수 입력 입원일입니다. departure_date 필수 입력 퇴원일입니다. 박수는 퇴원일에서 입원일을 뺀 값에 1을 더해 셉니다. specialty 필요한 진료 분야입니다. patient_required_equipment 병실에 꼭 있어야 하는 장비입니다. patient_preferred_equipment 병실에 있으면 좋은 장비입니다. patient_preferred_maximum_room_capacity 환자가 원하는 가장 큰 병실 크기입니다.

BedPlanModel

필드 의미
departments 필수 입력 진료과 목록입니다. rooms 필수 입력 병실 목록입니다. beds 필수 입력 병상 목록입니다. stays 필수 입력 배정할 입원 일정 목록입니다.

풀이 파라미터

풀이를 호출할 때 넘기는 값입니다. 시간 제한, 시드, 병렬 수가 여기에 있습니다.

파라미터 기본값 의미
time_limit_seconds None 탐색 시간(초)이며, 0부터 1e9까지 줄 수 있습니다. 지정하지 않으면 설정의 spent_limit_seconds를 쓰며, 기본값은 30입니다.
random_seed None 탐색에 쓰는 난수 시드입니다. 지정하지 않으면 설정값을 쓰며, 기본값은 0입니다.
parallel_solver_count None 독립적으로 동시에 돌리는 탐색 수입니다. 탐색마다 시드가 다르고 시간은 똑같이 쓰며, 가장 좋은 결과를 고릅니다. 지정하지 않으면 설정값을 쓰며, 기본값은 1입니다.
stop_at_first_feasible False 필수 점수가 0이 되는 즉시 멈춥니다.
full_assert False 증분 점수를 전체 재계산과 매번 비교합니다. 느리므로 디버깅할 때만 씁니다.
on_new_best None 새 최고 해를 찾을 때마다 부르는 콜백입니다. 콜백이 예외를 내면 풀이를 멈추고 그 예외를 그대로 냅니다.
config None 기본으로 쓸 SolverConfig입니다. 여기서 준 키워드 인자는 이번 풀이에만 이 값을 덮어쓰며, 넘긴 객체 자체는 바뀌지 않습니다.
constraints None 점수에 넣을 제약과 그 설정입니다. 지정하지 않으면 기본 제약을 씁니다.
탐색 옵션 전체 (22)

SolverConfig에 값을 넣어 config=로 넘기세요.

파라미터 기본값 의미
best_score_limit — 최고 점수가 이 값에 닿으면 일찍 멈춥니다. 기본값으로는 작동하지 않습니다.
change_move_weight 0.75 변경 이동의 상대적 비중입니다. 0이면 쓰지 않습니다.
full_assert False 증분 점수를 전체 재계산과 매번 비교합니다. 느리므로 디버깅할 때만 씁니다.
late_acceptance_size 0 늦은 수락(late acceptance) 기록의 길이입니다. 0이면 문제 크기에 맞춰 정합니다.
nearby_probability 0.4 이동 상대를 가까운 항목에서 고를 확률입니다. 0이면 쓰지 않습니다.
nearby_size 20 항목마다 유지할 이웃 수입니다. 0의 의미는 유스케이스마다 달라 자동 선택이거나 끄는 값입니다.
on_new_best None 새 최고 해를 찾을 때마다 부르는 콜백입니다. 콜백이 예외를 내면 풀이를 멈추고 그 예외를 그대로 냅니다.
parallel_solver_count 1 독립적으로 동시에 돌리는 탐색 수입니다. 탐색마다 시드가 다르고 시간은 똑같이 쓰며, 가장 좋은 결과를 고릅니다.
random_seed 0 탐색에 쓰는 난수 시드입니다.
ruin_recreate True 탐색이 정체되면 적응형 파괴·재구성을 실행합니다.
ruin_recreate_max_ruin_count 60 한 번에 제거하는 항목 수의 절대 상한입니다.
ruin_recreate_max_ruin_fraction 0.3 한 번에 제거하는 해의 최대 비율입니다.
ruin_recreate_min_ruin_fraction 0.1 한 번에 제거하는 해의 최소 비율입니다.
ruin_recreate_operator_decay 0.8 연산자 가중치가 적응하는 속도입니다.
ruin_recreate_polish_steps 5000 실행 후 다듬는 언덕 오르기 이동 수입니다. step_count_limit에는 세지 않습니다.
ruin_recreate_rewards [33.0, 9.0, 3.0, 0.0] 새 최고, 개선, 수락, 거절 결과에 주는 연산자 보상입니다.
ruin_recreate_unimproved_step_trigger 5000 파괴·재구성을 실행하기까지 새 최고 해 없이 지나는 걸음 수입니다.
spent_limit_seconds 30.0 탐색 시간(초)이며, 0부터 1e9까지 줄 수 있습니다.
step_count_limit 0 이 걸음 수에 도달하면 멈춥니다. 0이면 제한이 없습니다.
swap_move_weight 0.25 교환 이동의 상대적 비중입니다. 0이면 쓰지 않습니다.
unimproved_spent_limit_seconds 0.0 새 최고 해 없이 이 시간(초)이 지나면 멈춥니다. 0이면 제한이 없습니다.
unimproved_step_count_limit 0 새 최고 해 없이 이 걸음 수가 지나면 멈춥니다. 0이면 제한이 없습니다.

돌아오는 결과

solve는 모델을 받아 풀린 모델을 돌려줍니다.

StayModel

필드 의미
bed_id 배정된 병상입니다. None이면 병상을 못 받은 경우를 포함해 미배정입니다.

BedPlanModel

필드 의미
score_hard 필수 점수입니다. 0이면 가능한 해입니다. score_medium 중간 점수입니다. 병상 없는 박수의 음수입니다. score_soft 선호 점수입니다.

제약

optimaru.bed_allocation.constraints에서 클래스를 가져와 BedConflictCost()처럼 호출해서 넘깁니다. 넘긴 제약만 점수에 들어가고, 아무것도 넘기지 않으면 기본 제약을 씁니다. 목록에 같은 제약을 여러 번 넣을 수 있으며, 넣은 것마다 따로 점수에 들어갑니다. 제약마다 다음 파라미터를 받습니다.

파라미터 기본값 의미
weight None 제약 비용에 곱하는 값이며, 적용되는 수준의 단위로 셉니다. 지정하지 않으면 아래 기본 가중치를 씁니다. 기본 가중치가 0인 제약은 가중치를 줘야 작동합니다.
level None "hard", "medium", "soft"를 주면 제약을 그 수준으로 옮깁니다. Level.HARD, Level.MEDIUM, Level.SOFT도 됩니다. 지정하지 않으면 아래 수준을 그대로 씁니다. 이 유스케이스에는 중간 수준이 있어서 어느 제약이든 중간으로 옮길 수 있습니다.
exponent 1.0 부호를 유지한 채 비용에 거듭제곱을 적용하며, 0보다 커야 합니다. offset을 반영한 뒤에 적용합니다. 2.0이면 제곱이라 한곳에 몰린 위반의 비용이 크게 늘어납니다. 차량이나 날짜 같은 단위마다 적용하고, 합계 하나로 계산하는 제약에는 그 합계에 적용합니다.
offset 0.0 거듭제곱 전에 비용 x에서 빼는 값입니다. exponent처럼 단위마다, 합계로 계산하는 제약은 그 합계에 적용하며, 비용과 같은 척도(초, 분, 개수 등)로 셉니다. 부호와 상관없이 유한한 수면 되고, 키워드로만 줄 수 있습니다. 이 값 아래에서 어떻게 계산할지는 clip이 정합니다.
clip True True면 offset을 문턱값으로 씁니다. 넘은 부분만 계산하므로(max(0, x - offset) ** exponent) 그 이하의 비용은 아무것도 더하지 않습니다. False면 부호를 유지한 채 (x - offset) ** exponent를 그대로 계산하므로, 오프셋보다 작은 단위는 비용이 0이어도 음수, 곧 보상으로 들어갑니다. 하드 점수에 들어가는 수준에서는 clip=False에 0이 아닌 오프셋을 주면 ValueError가 납니다. 하드 0이 위반 없음이라는 뜻을 지키기 위해서입니다. 키워드로만 줄 수 있습니다.

중간 제약의 기본 가중치는 중간 수준 단위로 1입니다. 탐색은 중간 값에 1e9을 곱해 선호 값과 합친 점수로 해를 비교하므로, 선호 합계가 1e9보다 작은 동안에는 중간 수준이 선호보다 우선합니다. level로 어느 제약이든 세 수준 가운데 하나로 옮길 수 있습니다. level="medium"이면 중간으로 옮기고, "hard"나 "soft"면 중간 제약을 필수나 선호로 옮깁니다. 가중치는 적용되는 수준의 단위로 셉니다.

위의 최소 실행 예제에 이어서 실행합니다.

from optimaru.bed_allocation.constraints import (
    BedConflictCost, PreferredPatientEquipmentCost, RequiredPatientEquipmentCost,
    UnassignedStaysCost, get_constraints,
)

picked = get_constraints([
    BedConflictCost(), RequiredPatientEquipmentCost(), UnassignedStaysCost(),
    PreferredPatientEquipmentCost(weight=100),
])
custom = ba.solve(plan, time_limit_seconds=2.0, random_seed=42, constraints=picked)
print(custom.score_hard, custom.score_medium, custom.score_soft)
이름 수준 기본 가중치 하는 일
bed_conflict_cost 필수 1000 두 입원 일정이 같은 병상을 쓰는 박수에 벌점을 줍니다.
female_in_male_room_cost 필수 50 여성 환자가 MALE_ONLY 병실에 있는 박수에 벌점을 줍니다.
male_in_female_room_cost 필수 50 남성 환자가 FEMALE_ONLY 병실에 있는 박수에 벌점을 줍니다.
department_min_age_cost 필수 100 진료과 최저 나이보다 어린 환자가 있는 박수에 벌점을 줍니다.
department_max_age_cost 필수 100 진료과 최고 나이보다 많은 환자가 있는 박수에 벌점을 줍니다.
required_patient_equipment_cost 필수 50 필요한 장비가 하나라도 없는 병실 배정에 벌점을 줍니다. 벌점은 병실에 있는 필요 장비 수로 매깁니다. 아래 제한 사항을 참고하세요.
unassigned_stays_cost 중간 1 병상 없이 보내는 박수에 벌점을 줍니다.
preferred_max_room_capacity_cost 선호 8 환자가 원하는 크기보다 큰 병실에 있는 박수에 벌점을 줍니다.
department_specialty_cost 선호 10 필요한 진료 분야가 없는 진료과에 있는 박수에 벌점을 줍니다.
department_specialty_priority_cost 선호 10 진료 분야의 우선순위가 1이 아닌 진료과에 있는 박수에 벌점을 줍니다. 벌점은 우선순위에서 1을 뺀 값으로 매깁니다.
preferred_patient_equipment_cost 선호 50 원하는 장비가 없는 병실에 있는 박수에 벌점을 줍니다. 벌점은 없는 장비 수로 매깁니다.
mixed_gender_room_cost 필수 1000 SAME_GENDER 병실에 남녀가 함께 있는 박수에 벌점을 줍니다.

제약 사용법 →

기존 해에서 시작하기

최신 버전이 필요합니다. pip install -U optimaru로 올려 주세요.

with_initial_solution(problem, solution)은 solution에서 탐색을 시작하는 problem의 복사본을 돌려줍니다. solution은 solve가 돌려준 모델이나 그 JSON 딕셔너리입니다.

위의 최소 실행 예제에 이어서 실행합니다.

seeded = ba.with_initial_solution(plan, result.model_dump(mode="json"))
again = ba.solve(seeded, time_limit_seconds=2.0, random_seed=43)
print(again.score_hard, again.score_medium, again.score_soft)
  • 입원 일정은 id로 맞춥니다.
  • 완전한 해를 넣으면 구성 단계를 건너뛰고 그 해에서 바로 탐색을 시작합니다. 일부만 넣으면 넣은 부분은 그대로 두고, 빠진 입원 일정만 새로 구성합니다.
  • time_limit_seconds=0을 주면 바로 멈추므로 완전한 해는 넣은 그대로 돌아옵니다. step_count_limit = 0은 제한이 없다는 뜻이므로, 바로 멈추려면 시간 제한을 쓰세요.
  • 병상을 못 받은 일정은 넘길 병상 id가 없으므로 미배정으로 돌아오고, 구성 단계에서 다시 배치합니다.
  • 모르는 id가 있으면 ValueError가 납니다.

예외와 제한

  • required_patient_equipment_cost는 필요한 장비가 하나라도 없을 때 작동하고, 벌점은 병실에 있는 필요 장비 수로 매깁니다. 필요한 장비가 하나도 없는 병실은 벌점이 0이므로, 장비가 중요하다면 결과를 꼭 확인하세요.
  • 날짜는 일수로 바뀌어 계산됩니다. 박수는 퇴원일에서 입원일을 뺀 값에 1을 더합니다.