求解護士分配問題的矩陣編碼進化算法
本文選題:組合優(yōu)化 切入點:護士分配問題 出處:《計算機工程與應(yīng)用》2015年04期 論文類型:期刊論文
【摘要】:護士分配問題是護理人力資源配置中的一個優(yōu)化問題,也是計算機科學(xué)中的很有挑戰(zhàn)性的NP難問題。根據(jù)中國實際醫(yī)院需求日益增加的情況,研究改良了隨機規(guī)劃(SPA)模型,建立了優(yōu)化的多場景護士分配模型。基于護士與病人的對應(yīng)關(guān)系,設(shè)計了0/1矩陣作為算法編碼;采用矩陣編碼進化算法(EAs with Matrix Coding)框架對矩陣編碼進行迭代;谇笸娈惖乃枷,運用隨機編碼部分介入技術(shù)實現(xiàn)了矩陣型染色體的變異算子。實驗結(jié)果表明,與目前的隨機貪心算法、基于Bender's分解的啟發(fā)式算法和隨機擾動遺傳算法相比,提出的矩陣編碼進化算法在求解護士分配問題時能得到更高質(zhì)量、更穩(wěn)定的解;在多場景和多約束前提下,其平均性能優(yōu)勢更加明顯。
[Abstract]:The allocation of nurses is an optimization problem in the allocation of nursing human resources, and it is also a challenging NP-hard problem in computer science. According to the increasing demand of hospitals in China, the improved stochastic programming (spa) model is studied. Based on the corresponding relationship between nurses and patients, the 0/1 matrix is designed as the algorithm coding. The matrix coding with Matrix coding framework is used to iterate the matrix coding. Based on the idea of seeking common ground while reserving differences, the mutation operator of matrix chromosome is realized by using the partial intervention technique of random coding. The experimental results show that, Compared with the current stochastic greedy algorithm, the heuristic algorithm based on Bender's decomposition and the stochastic perturbation genetic algorithm, the proposed matrix coding evolutionary algorithm can obtain higher quality and more stable solution in solving the nurse assignment problem. On the premise of multi-scenario and multi-constraint, the average performance advantage is more obvious.
【作者單位】: 清遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息科技系;華南理工大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(No.61370102) 廣東省自然基金課題(No.S2012010010613)
【分類號】:TP301.6
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,本文編號:1633221
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