發(fā)布時間：2020-04-14 11:30

【摘要】：護士作為醫(yī)療體系的重要組成部分,其工作質(zhì)量直接影響著病人的康復情況及醫(yī)院的醫(yī)療水平。但是在現(xiàn)實生活中,我國的護士群體面臨著勞動強度大、工作倦怠程度高、工作滿意度低、人才流失嚴重的情況。而良好的護士排班規(guī)則對提高護士滿意度,降低離職率起著重要作用。國外研究護士排班問題較早,目前研究的大多為單目標護士排班問題,但現(xiàn)實中護士排班需要平衡各方利益,是一個多目標問題。而且國外的排班模式和約束要求與國內(nèi)有很大的差距,直接照搬國外的護士排班模型很難適應我國醫(yī)院的護理狀況。因此我國仍需建立以我國國情為基礎的多目標護士排班模型。護士排班在運籌學方面普遍被認為是一種組合優(yōu)化問題,本文研究主要分為三部分,建立模型,算法求解,實證研究。首先,本文以我國的醫(yī)療實踐為基礎,以違反醫(yī)院規(guī)定最少,滿足護士個人偏好和保證護士時間分配均勻為目標,充分考慮護士排班的軟約束和硬約束,設定了護士排班涉及的時間參數(shù)、覆蓋參數(shù)和偏好參數(shù),建立了多目標的護士排班模型。其次,本文針對多目標護士排班問題的特點,設計了多層編碼遺傳—粒子群算法流程。本文采用多層編碼方式對粒子進行編碼,第一層編碼表示護士的編號及工作日期,第二層表示個體的工作狀態(tài)即護士是工作還是休息。之后粒子個體間進行個體交叉,群體交叉,變異,篩選個體最優(yōu)解集,篩選群體最優(yōu)解集等操作。最后,本文以某醫(yī)院骨科科室的護士排班工作為例,利用開發(fā)的模型和算法并運用MATLAB軟件實現(xiàn)進行了求解分析,找到了模型中各目標在非劣解集中的變化狀況,并對算法排班和手工排班情況進行比較評價,證明了新模型和算法的優(yōu)越性。
【圖文】：

圖 1.1 技術路線圖些新的參數(shù)。第一，，本文考慮到我國醫(yī)院入了新護士參數(shù)，按照規(guī)定新護士只能工是一個連續(xù)性排班，為保證護士長期的公中考慮以往護士排班情況，因此本文添加次類型，上周期末連續(xù)工作時長等時間參實際情況對排班要求的目標進行調(diào)整，并，在國外對周末要求為周末只休息或工作天休息，以便參與社會活動。第二：保證

驟為：（1）構(gòu)造初始粒子群體，每個粒子適應度值與全局所經(jīng)歷最好好位置。（4）對粒子速度和位置法結(jié)束，則從第二步開始再次計算子通過跟蹤兩個極值來更新自己。pbest ;另一個極值是整個種群目前找整個種群而只是用其中一部分為值。法是以粒子群優(yōu)化算法為基礎來目標算法更貼近于實際問題，求解啟發(fā)式算法具有許多優(yōu)點，群體中多個粒子自身最優(yōu)位置，另外還可
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R47

【參考文獻】

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本文編號：2627246