面向多目标的护士排班问题的研究

发布时间：2020-04-14 11:30

【摘要】：护士作为医疗体系的重要组成部分,其工作质量直接影响着病人的康复情况及医院的医疗水平。但是在现实生活中,我国的护士群体面临着劳动强度大、工作倦怠程度高、工作满意度低、人才流失严重的情况。而良好的护士排班规则对提高护士满意度,降低离职率起着重要作用。国外研究护士排班问题较早,目前研究的大多为单目标护士排班问题,但现实中护士排班需要平衡各方利益,是一个多目标问题。而且国外的排班模式和约束要求与国内有很大的差距,直接照搬国外的护士排班模型很难适应我国医院的护理状况。因此我国仍需建立以我国国情为基础的多目标护士排班模型。护士排班在运筹学方面普遍被认为是一种组合优化问题,本文研究主要分为三部分,建立模型,算法求解,实证研究。首先,本文以我国的医疗实践为基础,以违反医院规定最少,满足护士个人偏好和保证护士时间分配均匀为目标,充分考虑护士排班的软约束和硬约束,设定了护士排班涉及的时间参数、覆盖参数和偏好参数,建立了多目标的护士排班模型。其次,本文针对多目标护士排班问题的特点,设计了多层编码遗传—粒子群算法流程。本文采用多层编码方式对粒子进行编码,第一层编码表示护士的编号及工作日期,第二层表示个体的工作状态即护士是工作还是休息。之后粒子个体间进行个体交叉,群体交叉,变异,筛选个体最优解集,筛选群体最优解集等操作。最后,本文以某医院骨科科室的护士排班工作为例,利用开发的模型和算法并运用MATLAB软件实现进行了求解分析,找到了模型中各目标在非劣解集中的变化状况,并对算法排班和手工排班情况进行比较评价,证明了新模型和算法的优越性。
【图文】：

图 1.1 技术路线图些新的参数。第一，，本文考虑到我国医院入了新护士参数，按照规定新护士只能工是一个连续性排班，为保证护士长期的公中考虑以往护士排班情况，因此本文添加次类型，上周期末连续工作时长等时间参实际情况对排班要求的目标进行调整，并，在国外对周末要求为周末只休息或工作天休息，以便参与社会活动。第二：保证

骤为：（1）构造初始粒子群体，每个粒子适应度值与全局所经历最好好位置。（4）对粒子速度和位置法结束，则从第二步开始再次计算子通过跟踪两个极值来更新自己。pbest ;另一个极值是整个种群目前找整个种群而只是用其中一部分为值。法是以粒子群优化算法为基础来目标算法更贴近于实际问题，求解启发式算法具有许多优点，群体中多个粒子自身最优位置，另外还可
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R47

【参考文献】

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本文编号：2627246