【摘要】：護(hù)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(fù)情況及醫(yī)院的醫(yī)療水平。但是在現(xiàn)實(shí)生活中,我國(guó)的護(hù)士群體面臨著勞動(dòng)強(qiáng)度大、工作倦怠程度高、工作滿意度低、人才流失嚴(yán)重的情況。而良好的護(hù)士排班規(guī)則對(duì)提高護(hù)士滿意度,降低離職率起著重要作用。國(guó)外研究護(hù)士排班問題較早,目前研究的大多為單目標(biāo)護(hù)士排班問題,但現(xiàn)實(shí)中護(hù)士排班需要平衡各方利益,是一個(gè)多目標(biāo)問題。而且國(guó)外的排班模式和約束要求與國(guó)內(nèi)有很大的差距,直接照搬國(guó)外的護(hù)士排班模型很難適應(yīng)我國(guó)醫(yī)院的護(hù)理狀況。因此我國(guó)仍需建立以我國(guó)國(guó)情為基礎(chǔ)的多目標(biāo)護(hù)士排班模型。護(hù)士排班在運(yùn)籌學(xué)方面普遍被認(rèn)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(shí)證研究。首先,本文以我國(guó)的醫(yī)療實(shí)踐為基礎(chǔ),以違反醫(yī)院規(guī)定最少,滿足護(hù)士個(gè)人偏好和保證護(hù)士時(shí)間分配均勻?yàn)槟繕?biāo),充分考慮護(hù)士排班的軟約束和硬約束,設(shè)定了護(hù)士排班涉及的時(shí)間參數(shù)、覆蓋參數(shù)和偏好參數(shù),建立了多目標(biāo)的護(hù)士排班模型。其次,本文針對(duì)多目標(biāo)護(hù)士排班問題的特點(diǎn),設(shè)計(jì)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(duì)粒子進(jìn)行編碼,第一層編碼表示護(hù)士的編號(hào)及工作日期,第二層表示個(gè)體的工作狀態(tài)即護(hù)士是工作還是休息。之后粒子個(gè)體間進(jìn)行個(gè)體交叉,群體交叉,變異,篩選個(gè)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(hù)士排班工作為例,利用開發(fā)的模型和算法并運(yùn)用MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了求解分析,找到了模型中各目標(biāo)在非劣解集中的變化狀況,并對(duì)算法排班和手工排班情況進(jìn)行比較評(píng)價(jià),證明了新模型和算法的優(yōu)越性。
【圖文】：

圖 1.1 技術(shù)路線圖些新的參數(shù)。第一，，本文考慮到我國(guó)醫(yī)院入了新護(hù)士參數(shù)，按照規(guī)定新護(hù)士只能工是一個(gè)連續(xù)性排班，為保證護(hù)士長(zhǎng)期的公中考慮以往護(hù)士排班情況，因此本文添加次類型，上周期末連續(xù)工作時(shí)長(zhǎng)等時(shí)間參實(shí)際情況對(duì)排班要求的目標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，并，在國(guó)外對(duì)周末要求為周末只休息或工作天休息，以便參與社會(huì)活動(dòng)。第二：保證

驟為：（1）構(gòu)造初始粒子群體，每個(gè)粒子適應(yīng)度值與全局所經(jīng)歷最好好位置。（4）對(duì)粒子速度和位置法結(jié)束，則從第二步開始再次計(jì)算子通過(guò)跟蹤兩個(gè)極值來(lái)更新自己。pbest ;另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找整個(gè)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(chǔ)來(lái)目標(biāo)算法更貼近于實(shí)際問題，求解啟發(fā)式算法具有許多優(yōu)點(diǎn)，群體中多個(gè)粒子自身最優(yōu)位置，另外還可
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R47

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2627246