護士排班問題是多約束條件下的NP難優(yōu)化問題,好的排班對提高護士工作效率、優(yōu)化醫(yī)院人力資源配置具有重要意義。然而,目前大多數(shù)算法不僅在計算時間和求解質(zhì)量之間難以有效達到平衡,而且很難在可行的時間內(nèi)求解這類大規(guī)模問題。針對上述問題,提出了一種新的智能高效兩步并行護士排班算法。第1步采用啟發(fā)式調(diào)整排序隨機生成問題的初始解,以獲得高質(zhì)量的算法初始解;在此基礎上,第2步采用并行智能多樣化變鄰域搜索和增量式計算來快速尋優(yōu)。同時,采用隨機擾動使算法逃離局部最優(yōu),并引入禁忌列表以避免冗余計算。大量的標準測試數(shù)據(jù)集上的仿真實驗結(jié)果表明:這種算法在平均解質(zhì)量和運行時間上均優(yōu)于現(xiàn)有最好的護士排班算法,且更適合于大規(guī)模護士排班問題的求解。 

【文章來源】：西安電子科技大學學報. 2019,46(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 護士排水問題的形式化描述及問題優(yōu)化模型
2 一種智能高效的并行護士排班算法
    2.1 IEPNR算法框架
    2.2 基于啟發(fā)排序的高質(zhì)量初始解
    2.3 智能的多樣化變鄰域搜索策略
    2.4 增量并行的高效計算
        2.4.1 并行計算多個位移違約度
        2.4.2 增量計算
        2.4.3 并行計算
3 實驗結(jié)果及分析
    3.1 實驗軟硬件平臺及測試數(shù)據(jù)集
    3.2 實驗結(jié)果及分析
4 總結(jié)


【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種自適應細菌覓食優(yōu)化算法[J]. 姜建國,周佳薇,鄭迎春,王濤.  西安電子科技大學學報. 2015(01)
[2]采用擾動加速因子的自適應粒子群優(yōu)化算法[J]. 姜建國,田旻,王向前,龍秀萍,李錦.  西安電子科技大學學報. 2012(04)



本文編號：3179408