【摘要】：針對(duì)規(guī)模較大的手術(shù)排程問題,分別以所有病人完成手術(shù)過程的最長(zhǎng)時(shí)間和平均時(shí)間最小化為目標(biāo),構(gòu)建了手術(shù)排程問題的數(shù)學(xué)模型。在分析解的最優(yōu)化條件基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種將單親遺傳算法與禁忌搜索算法相結(jié)合的混合優(yōu)化算法。按照個(gè)體的優(yōu)劣及算法迭代情況設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)選擇機(jī)制,使個(gè)體自適應(yīng)地選擇執(zhí)行變異操作或禁忌搜索算法。最后,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提算法的有效性和自適應(yīng)選擇機(jī)制的可行性。
[Abstract]:Aiming at the large-scale scheduling problem, a mathematical model of the surgical scheduling problem was established with the aim of minimizing the longest and the average time of all patients to complete the operation process. On the basis of analyzing the optimization conditions of the solution, a hybrid optimization algorithm combining the parthenogenetic genetic algorithm and Tabu search algorithm is designed. According to the advantages and disadvantages of the individual and the iteration of the algorithm, an adaptive selection mechanism is designed to enable the individual to select adaptively to perform mutation operations or Tabu search algorithms. Finally, the simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm and the feasibility of adaptive selection mechanism.
【作者單位】： 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;天津中醫(yī)藥大學(xué)人文管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70871086)
【分類號(hào)】：TP18;R394

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2264417