遗传算法与变邻域搜索混合模型在护士排班中的应用

摘要：

目的 在探讨基于层级管理的护士APN排班模型的基础上,引入具有精确的全局搜索能力的遗传算法与变邻域搜索混合模型来解决护士排班过程中人员层级复杂、不同班次人员需求量不同等问题.方法 首先,初始化排班表,然后利用遗传算法对初始化的排班表进行搜索,得到一个初步的排班表,最后利用变邻域搜索优化排班表,得到满足要求的排班表.结果 使用该混合模型得到的排班表,能满足每日护士的人数需求和每名护士的工作量要求.同时,基于层级管理,各层级护士分开排班,能降低排班难度,在增加护士人员时,效率仍然较高.结论 遗传算法与变邻域搜索的混合模型能解决护士排班中的各种复杂问题,是一种符合实际需求的模型.基于此模型来编制护士排班软件,能提升护理工作效率和满意度,便于对护理人员进行量化考核统计分析.

关键词：APN排班模式、遗传算法、变邻域搜索、混合模型

所属期刊栏目：34

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：上海市信息化发展专项基金201101049

在线出版日期：2016-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：612-615