護(hù)士排班問題是一類帶有多約束的組合優(yōu)化問題,排班方案的優(yōu)劣與效率直接影響醫(yī)院的護(hù)理成本和護(hù)理質(zhì)量。研究出更高效的算法,科學(xué)合理地制定排班方案,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和研究意義。為了更好的解決帶個(gè)人偏好的多級(jí)別多崗位的護(hù)士排班問題,考慮護(hù)理需求、勞動(dòng)法規(guī)和個(gè)人偏好等因素,定義了多目標(biāo)護(hù)士排班問題模型和采用加權(quán)平均的方式將多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單一懲罰函數(shù)。針對(duì)護(hù)士排班問題的單一懲罰函數(shù),提出一種變鄰域膜計(jì)算(MCVNS)方法,其中基于變鄰域搜索思想,運(yùn)用膜計(jì)算的并行機(jī)制,構(gòu)建一個(gè)變鄰域膜系統(tǒng)。該膜系統(tǒng)中的每個(gè)膜對(duì)應(yīng)一種鄰域結(jié)構(gòu),并決定膜的進(jìn)化規(guī)則,即重寫規(guī)則和通信規(guī)則。各膜依據(jù)進(jìn)化規(guī)則進(jìn)行并行優(yōu)化,并且能夠使得效率較高的鄰域結(jié)構(gòu)獲得更多調(diào)用機(jī)會(huì)。針對(duì)五個(gè)科室的測(cè)試問題進(jìn)行了一系列仿真計(jì)算,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了MCVNS算法的有效性。針對(duì)高維多目標(biāo)護(hù)士排班問題,提出了一種基于分解的多目標(biāo)模擬退火膜計(jì)算(MCMOSA)方法,其中基于多目標(biāo)模擬退火思想,利用膜計(jì)算的并行機(jī)制,構(gòu)建一個(gè)多目標(biāo)模擬退火膜系統(tǒng)�；诙嗄繕�(biāo)分解的思想,對(duì)多目標(biāo)護(hù)士排班問題進(jìn)行分解(分組和聚合),將其分為多個(gè)雙目標(biāo)或者三目標(biāo)問題,該膜系統(tǒng)中每個(gè)基本膜對(duì)應(yīng)一種分組和聚合后的子問題,然后各膜依據(jù)多目標(biāo)模擬退火算法制定重寫規(guī)則進(jìn)行并行優(yōu)化,利用通信規(guī)則進(jìn)行不同分組聚合問題之間的交流與更新。針對(duì)五個(gè)科室的測(cè)試問題進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表示,相對(duì)于MOSA算法,MCMOSA能夠求得更優(yōu)的解集且具有一定的魯棒性。針對(duì)本文提出的兩種算法在不同案例下的表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示MCVNS算法得到的最優(yōu)解略優(yōu)于MCMOSA解集中最優(yōu)解,而MCVNS最優(yōu)解平均僅能支配MCMOSA解集中極少部分的解,MCMOSA得到的解集的多樣性更加豐富。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP18;R47
【部分圖文】：

圖 5-1 MCVNS 和 VNS 在科室 B 收斂性能比較由圖 5-1 可以看出，實(shí)線在收斂前以較高的變化率繼續(xù)逼近最優(yōu)解，收斂曲線平滑，且最優(yōu)值優(yōu)于 VNS，說(shuō)明 MCVNS 方法相對(duì) VNS 算法提高了收斂速度解質(zhì)量。 MCMOSA 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析本節(jié)采用 MCMOSA 算法對(duì)高維多目標(biāo)護(hù)士排班問題進(jìn)行求解。測(cè)試算法里提解集規(guī)規(guī)模和權(quán)重的參數(shù)設(shè)置，并與 MOSA 算法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。利用 MOSA[41]的計(jì)算框架來(lái)解決多目標(biāo)護(hù)士排班問題。其中與本文提出的OSA 算法的區(qū)別有兩點(diǎn)：1）MCMOSA 算法中基本膜中設(shè)計(jì)的 MOSA 基于子（見公式 4-6）形成的 Pareto 解集，MOSA 算法是基于分解前護(hù)士排班問題（見 2-17）形成的 Pareto 解集；2)MOSA 是基于其 Pareto 解集進(jìn)行傳回，本文提出

圖 5-1 MCVNS 和 VNS 在科室 B 收斂性能比較由圖 5-1 可以看出，實(shí)線在收斂前以較高的變化率繼續(xù)逼近最優(yōu)解，收斂曲線平滑，且最優(yōu)值優(yōu)于 VNS，說(shuō)明 MCVNS 方法相對(duì) VNS 算法提高了收斂速度解質(zhì)量。 MCMOSA 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析本節(jié)采用 MCMOSA 算法對(duì)高維多目標(biāo)護(hù)士排班問題進(jìn)行求解。測(cè)試算法里提解集規(guī)規(guī)模和權(quán)重的參數(shù)設(shè)置，并與 MOSA 算法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。利用 MOSA[41]的計(jì)算框架來(lái)解決多目標(biāo)護(hù)士排班問題。其中與本文提出的OSA 算法的區(qū)別有兩點(diǎn)：1）MCMOSA 算法中基本膜中設(shè)計(jì)的 MOSA 基于子（見公式 4-6）形成的 Pareto 解集，MOSA 算法是基于分解前護(hù)士排班問題（見 2-17）形成的 Pareto 解集；2)MOSA 是基于其 Pareto 解集進(jìn)行傳回，本文提出
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