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摘 要：针对当前经典的护士排班问题中的一个重要分支——护士分配问题,分析了病人护理等级的特点、护士和病人的配合关系、护士技术职称等方面对护士的工作负荷的影响,建立了一个改进的随机规划模型,使模型更符合中国医院的情况.然后根据问题解的结构,设计了一个扰动变异遗传算法,在解内部的每一个向量以一定概率添加扰动实现变异.实验结果显示,与最新的随机贪心算法、基于Benders分解的启发式算法对比,扰动变异遗传算法能在30min内得到更高质量的解,为护士每班次减少超过8.9%的工作负荷.特别地,在求解多场景、多约束,而且解的优势并非块状连续的护士分配问题中,扰动变异遗传算法优势更加明显.

关 键 词：护士分配问题；遗传算法；扰动变异

中图分类号：TP302；TP18

文献标志码：A

AlgorithmicsolutionfornurseassignmentproblembasedonGAwithperturbmutation

HULian-min1,2*,HONGXu-dong2,HUANGHan2

1.SchoolofPhysicsandElectronicEngineering,LeshanNormalCollege,LeshanSichuan614000,China；

2.SchoolofSoftware,SouthChinaUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510006,China

Abstract：

Focusingonnurseassignmentproblem,thispaperfirstlyanalyzednurseassignmentprobleminaspectsofpatient-nurserelations,nurses’professionaltitles,patients’nursinggrades.AnimprovedstochasticprogrammingmodelwasbuiltwhichwasmoresuitableforhospitalsinChina.Thenaccordingtothesolutionstructureoftheproblem,aGeicAlgorithmwithPerturbMutation（PMGA）whichwasaddedoneveryvectorsamongthesolutionwithaprobabilitywasdesigned.ComparedtorandomgreedyalgorithmandBender’sdepositionbasedgreedyalgorithminexperiment,PMGAresultsweremoreeffectivethanothermethodsinsolvingnurseassignmentproblemwithin30minutesanditwouldreduceworkloadmorethan8.9%foreachnurseinashift.Especially,GAwithperturbmutationwasmoreefficientinsolvingmulti-scenario,multi-trapnurseassignmentproblemswhichhavesolutionswithoutfieldcontinuity.

英文关 键 词　Keywords：

nurseassignmentproblem；GeicAlgorithm（GA）；perturbmutation

0引言

卫生部“2005—2010年中国护理事业发展规划纲要”[1]要求,医疗床位与