多因素影响下的护士排班优化研究  

作　　者：贾舒媛 黄丽 罗冬梅 

机构地区：[1]攀枝花学院智能制造学院 [2]浙江理工大学机械与自动控制学院

出　　处：《攀枝花科技与信息》2022年第4期16-21,共6页

摘　　要：护士排班问题的情境依赖性较高,且目前国内护士排班研究未充分综合考虑医院和护士需求。引入护士人力成本、班次偏好以及护士间的默契偏好等概念,建立人、日期、班型、能级四维数学模型,构建多目标护士排班数学模型,选择多目标灰狼算法(MOGWO,Multi-Objective Grey Wolf Optimizer)求解,加入遗传算法的变异算子进行算法改进。通过与经典算法对比,验证改进型多目标灰狼算法(IMOGWO,Improved Multi-Objective Grey Wolf Optimizer)的有效性最后对该数学模型进行影响因素敏感性分析。实例表明IMOGWO算法是有效解决护士排班问题的工具。

关 键 词：护士排班模型 多目标灰狼算法(MOCWO) 变异算子 改进型多目标灰狼算法(IMOGWO) 敏感性分析 

分 类 号：R47[医药卫生—护理学]