Abteilungsübergreifende Termin und Reihenfolgeplanung in Krankenhäusern mittels multichromosomaler künstlicher Evolution Seit der Umstellung des Vergütungssystems auf diagnosebezogene Fallpauschalen sind Krankenhäuser gezwungen effizient zu arbeiten um kostendeckend zu wirtschaften. Unter diesem Gesichtspunkt steigt die Notwendigkeit zur Planung und Optimierung der Abläufe innerhalb dieser. Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist eine abteilungsübergreifende Termin und Reihenfolgeplanung der Patienten mit dem Ziel die Krankenhausressourcen möglichst effizient einzusetzen und die Wartezeiten der Patienten zu minimieren. Bis heute werden Lösungsansätze nach ambulanter Aufnahmeplanung stationärer Aufnahmeplanung sowie OP Planung differenziert und überwiegend losgelöst voneinander betrachtet. Die bisherigen Lösungsansätze verkennen weitestgehend dass die stationär und ambulant aufgenommenen Patienten im weiteren Ablauf teils dieselben Ressourcen beanspruchen. Auch lässt sich eine OP Planung nicht verlässlich durchführen ohne die Aufnahmeplanung und ohne die vorhandenen Krankenhausressourcen (z.B. Betten Personal) mit deren jeweiligen Kapazitäten in der Planung zu berücksichtigen. Daher erfolgt erstmalig in der hier entwickelten Planungsmethode eine gesamtheitliche Betrachtung der Problemfelder der stationären Aufnahmeplanung der ambulanten Aufnahmeplanung und der OP Planung unter Berücksichtigung erforderlicher vor und nachgelagerter Ressourcen insbesondere der Notaufnahme. Es wird auf den Untersuchungsgegenstand bezogen aufgezeigt wie die vorliegenden fachübergreifenden und dynamischen Gegebenheiten (fachübergreifende und dynamische Komplexität) berücksichtigt werden können ohne im Detaillierungsgrad mit vielen stark vereinfachenden Annahmen zu arbeiten (Detailkomplexität) wie es bisherige Arbeiten tun. Um der dynamischen Eigenschaft der zugrundeliegenden Prozesse zu entsprechen (dynamische Komplexität) wurde ein dynamisches Simulationsmodell (ausführbares Modell) entwickelt welches unter Einsatz einer hier entwickelten Methode zur automatisierten Transformation aus eEPK Prozessbeschreibungen aufgebaut und an Realdaten validiert wurde. Der Arbeit liegen Prozesse und Daten aus drei Kliniken der Maximalversorgung zugrunde (Referenzklinik). Um der Detailkomplexität gerecht zu werden sind im Modell auf die Planung einwirkende stochastische Einflüsse berücksichtigt wie u.a. Notfälle nicht geplantes Patientenaufkommen (nicht elektiv walk ins) Unpünktlichkeit von Patienten Ausbleiben von Patienten (no show) Varianzen im Behandlungsverlauf Varianzen in den Bearbeitungszeiten oder Störungen resp. Ausfälle technischer Ressourcen. Das entwickelte Planungskonzept wird in einer multichromosomalen Repräsentation kodiert. Die Planung und Optimierung erfolgt mit einem hybriden Genetischen Algorithmus (GA) welcher eine hier entwickelte Methode der selbstadaptiven Mutation einsetzt. Im Weiteren werden die Ergebnisse der optimierten Termin und Reihenfolgeplanung dargelegt und analysiert. Abschließend wird ein konkreter Vorschlag zur Umsetzung im Krankenhaus unterbreitet.