【摘要】：隨著醫(yī)學(xué)模式的轉(zhuǎn)變,護士工作量越來越大,合理利用護理人力資源,保證護理工作質(zhì)量,提高護理效率,降低醫(yī)院護理成本,建立一個綜合考慮護士之間的差異及滿足勞動法約束條件的有效模型,研究合適的算法作為未來醫(yī)院推廣應(yīng)用的理論基礎(chǔ),使其具有豐富的科學(xué)理論意義,又有巨大的經(jīng)濟價值,現(xiàn)實意義。護士排班問題(Nurse Rostering Problem,簡稱NRP)是NP難度的組合優(yōu)化問題的代表。當(dāng)前大多數(shù)研究是針對一段較長時間內(nèi)(數(shù)周)的排班,但不同的排班期之間沒有相關(guān)聯(lián)系。由于業(yè)務(wù)需求、護士個人原因、醫(yī)院業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)等原因,周期較長的排班很容易因各種變化而需要重新調(diào)整,從而導(dǎo)致前后工作量的不公平,或造成對勞動法規(guī)的違背。針對護士排班的連續(xù)性、不確定性,本文提出以單周為基礎(chǔ)的周排班算法,解決單周排班問題,并按一定聯(lián)系相關(guān)方式,對排班期中所有周進行迭代。引入邊界信息,能將排班需要考慮的歷史數(shù)據(jù)從前一個周傳到后一周,建立周與周之間的聯(lián)系。建立測算評估和全局評估函數(shù),讓單周方案和全局所有排班周方案相互制衡。這樣,無論是進行單周的護士排班,還是數(shù)周的長周期護士排班,本文的解決方案都是合適的。同時,在我國大型三甲醫(yī)院,為保證醫(yī)療質(zhì)量,護士每天的排班要求細(xì)致到能級。本文建立了一個人、日期、班型、能級的四維數(shù)學(xué)模型,并對其進行了兩階段求解。先采用改進的整數(shù)規(guī)劃算法生成高質(zhì)量的初始解,然后采用進化算法搜索優(yōu)質(zhì)可行解空間。根據(jù)此算法實現(xiàn)護士排班管理系統(tǒng),可設(shè)置不同的排班覆蓋要求及護士特殊上班要求,支持多能級排班。該護士排班系統(tǒng)實現(xiàn)排班表的生成和展現(xiàn),并支持根據(jù)特殊需要手動調(diào)整排班表。本方案生成的排班方案和手工方案相比,違反的軟約束條件減少,懲罰值降低,排班時間大大減少。而且兼顧考慮歷史排班信息,可自由選擇需要排班的周數(shù)和需要考慮的歷史周數(shù),大大減輕了排班者的腦力勞動。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O224
【圖文】：

段的排班數(shù)上限 ′ ，或該護士第 1 周有 6 天上班，則超過上限，受到 1 個懲罰。依照公式（2-20）可得該護士第 2 周的排班數(shù)上( ） ，依次類推可得剩余的排班數(shù)上限。如果前期排班不多多，剩余排班數(shù)較多的護士可以更多地排班；如果前期排班，則后期會最后的排班數(shù)不會超出上限太多。對于 SC4（護士在周末工作的總限度，采用了與 SC3 中類似的上限測算評估方式，采用公式（2-21）來進行的下限，如果過早考慮，可能會導(dǎo)致后期護士的總排班數(shù)超出上限，所ax來確定從第幾周開始考慮使用均勻分配剩余排班數(shù)下限的方法，采進行 SC3 的下限測算評估。同樣的方法，采用公式（2-23）來計算 S由此，在前 W-1 周，進行測算評估，執(zhí)行公式（2-26）作為進化算法階最后 周，進行全局評估，執(zhí)行公式（2-27）進作進化算法階段的目標(biāo)（圖 3-1）所示是本文所述的整體解決方案，W 周的完整求解過程：

周末交換

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本文編號：2715643