護(hù)士排班問(wèn)題——管理系統(tǒng)建模與優(yōu)化作業(yè)-全文預(yù)覽
【正文】 么該解X必是原問(wèn)題的上界z，而原問(wèn)題的任何可行解都看作是目標(biāo)解的一個(gè)下界z。分支定界(branch and bound)算法是一種在問(wèn)題的解空間樹(shù)上搜索問(wèn)題的解的方法。由于是在固定周期T內(nèi)進(jìn)行n位護(hù)士排班，并假設(shè)每日分4個(gè)班次，故模型的求解難度與護(hù)士數(shù)量呈線性關(guān)系。λ2表示班次滿意度權(quán)重系數(shù)，其中λ2∈[0,1]。djk表示在第j天第k班次對(duì)護(hù)士的需求量。w表示在一個(gè)排班周期內(nèi)，每位護(hù)士的最短工作時(shí)間。參數(shù)假設(shè): I=1,2,…n 表示n名護(hù)士集合。弱約束條件(Soft Constraint, SC)是指在醫(yī)院實(shí)際護(hù)士排班中盡可能多的去滿足的條件，各所醫(yī)院在實(shí)際排班巾將弱約束條件進(jìn)行調(diào)整和增加，本文中主要考慮護(hù)士的周末休息和排班的公平性:SC1:盡可能多的護(hù)士在周末至少休息一天。HCS: 在一個(gè)排班周期內(nèi)，每位護(hù)士的最長(zhǎng)工作班次不能超過(guò)規(guī)定的上限。強(qiáng)約束條件主要考慮勞動(dòng)法規(guī)、醫(yī)院的護(hù)理資源和班次約束等:HC1: A班和P班均有12名中級(jí)資質(zhì)以上的護(hù)士。自從2008年5月12日新《護(hù)士條例》頒布實(shí)施后，我國(guó)大部分醫(yī)院實(shí)行“APN”時(shí)間排班制。護(hù)士排班問(wèn)題要服從以下的三個(gè)關(guān)鍵假設(shè):（1）護(hù)士排班模型的約束條件必須符合我國(guó)現(xiàn)行的勞動(dòng)法規(guī)和大型醫(yī)院護(hù)理工作實(shí)際狀況。隨著現(xiàn)代醫(yī)院的發(fā)展,醫(yī)院資源的資源緊缺和護(hù)士短缺以及護(hù)士自身的潛在需求,迫切需要實(shí)現(xiàn)信息化的護(hù)士排班系統(tǒng),從而有效的改善護(hù)士的管理和工作狀況,整合醫(yī)院的資源優(yōu)勢(shì),更好的為患者服務(wù),有效改善醫(yī)患關(guān)系,促進(jìn)社會(huì)的和諧發(fā)展。在目前護(hù)理工作量大、應(yīng)急性險(xiǎn)強(qiáng)、不規(guī)則輪班，傳統(tǒng)的單一的簡(jiǎn)單排班模式的情況下，由于醫(yī)院存在控制成本的壓力，造成了醫(yī)院和護(hù)士的利益沖突和目標(biāo)差異，為更好的調(diào)高護(hù)理質(zhì)量、降低醫(yī)院護(hù)理成本，需要建立一個(gè)完整的帶有勞動(dòng)法規(guī)約束和滿足護(hù)士自身需求的護(hù)士排班模型以及護(hù)士排班算法。管理系統(tǒng)建模與優(yōu)化期末作業(yè)護(hù)士排班問(wèn)題專業(yè)：管理科學(xué)與工程時(shí)間：2015年1月 目錄1 案例背景 22 研究現(xiàn)狀 23 案例模型 2 護(hù)士排班問(wèn)題 2 護(hù)士排班模型 24 護(hù)士排班算法 2 整數(shù)規(guī)劃 2 模擬退火算法 2 整數(shù)規(guī)劃與模擬退火混合算法 25 案例計(jì)算與分析 2 案例數(shù)據(jù) 2 分支界定法計(jì)算結(jié)果 2 模擬退火算法仿真結(jié)果 2 分支界定與模擬退火算法混合仿真結(jié)果 26 結(jié)論 2參考文獻(xiàn) 2研究背景及現(xiàn)狀護(hù)士排班問(wèn)題1 案例背景護(hù)理工作是整個(gè)醫(yī)療衛(wèi)生工作的重要組成部分，在醫(yī)療實(shí)踐中擔(dān)負(fù)著特殊的工作和任務(wù)，是整個(gè)醫(yī)院開(kāi)展醫(yī)療服務(wù)的運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)。科學(xué)管理護(hù)理資源，有效控制醫(yī)院護(hù)理成本預(yù)算和提升患者滿意度是目前研究的熱點(diǎn)課題[3]。由于一系列約束條件和護(hù)士的偏好,整個(gè)護(hù)士排班模型是復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題,比TSP問(wèn)題更難的NP問(wèn)題,解決此問(wèn)題能有效推動(dòng)調(diào)度算法的改進(jìn)。護(hù)士排班問(wèn)題的目標(biāo)就是在一個(gè)排班周期內(nèi)(一周或一月)，滿足一系列勞動(dòng)約束和醫(yī)院資源需求的約束，使得整個(gè)醫(yī)院的護(hù)理成本最小化和護(hù)士工作的滿意度最高。那些實(shí)習(xí)和兼職的護(hù)士可以實(shí)行排班后，根據(jù)實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整到護(hù)士排班表中。強(qiáng)約束條件(Hard Constraint,HC)是在我國(guó)任何醫(yī)院的護(hù)士排班環(huán)境中都必須滿足的約束條件，否則整個(gè)排班表就不可行。HC4: 任何護(hù)士在相鄰2天的班次不能連續(xù)(若第1天排N班，則第2天不能排A班)。HC8: 在一個(gè)排班周期內(nèi)，每位護(hù)士的最長(zhǎng)連續(xù)班次不能超過(guò)規(guī)定的上限。旨在降低醫(yī)院的護(hù)理運(yùn)營(yíng)成本，同時(shí)有效降低護(hù)士工作壓力，讓護(hù)士更好的處理好工作、生活和家庭的關(guān)系、從而提高醫(yī)院的護(hù)理工作效率。m表示在一個(gè)排班周期內(nèi)，每位護(hù)士的最長(zhǎng)工作時(shí)間。cijk表示第i位護(hù)士在第j天選擇第k個(gè)班次工作的工資等級(jí)，記為cijk={1,2,3,4,5}。 qi=1, 中級(jí)及以上職稱0， 其他 λ1表示工資成本權(quán)重系數(shù)，其中凡λ1∈[0,1]。由此可將目標(biāo)函數(shù)(31)化為:min F(x)=i=12λifi(x) , 其中 i=12λi=1 (314). HC1:HC8，SC1，SC2模型(314)是一個(gè)典型的01整數(shù)規(guī)劃模型，包含4*n*J個(gè)01決策變量，以及(17+2n)J+(2+n1+n2)n個(gè)約束方程。在求解整數(shù)線性規(guī)劃問(wèn)題中，分支定界算法是一種最常用的方法，分支定界((branch and bound)算法在問(wèn)題的解空間上采取樹(shù)形搜索整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的方法。在求解較小的解集合對(duì)應(yīng)的子問(wèn)題時(shí)，既可以采用分而治之的策略進(jìn)行分析，也可以采取其方法對(duì)子問(wèn)題進(jìn)行求解。步驟2(分支):選擇適當(dāng)?shù)淖兞縳i，分別固定xi =0和xi =1得到2個(gè)子問(wèn)題。（3）子問(wèn)題的上界等于或小于已知的可行解的目標(biāo)函數(shù)值。Kirkpatrick等在1982年結(jié)合固體退火過(guò)程狀態(tài)變化的思想，提出一種類(lèi)似固體退溫過(guò)程的有效近似算法一模擬退火算法(Simulate Anneal，簡(jiǎn)稱SA)，以解決大規(guī)模組合優(yōu)化問(wèn)題遇到的瓶頸。第2步:隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)領(lǐng)域解j∈Ni，（Ni表示i的領(lǐng)域），計(jì)算目標(biāo)值增量?f=fjf(i)。分支定界算法(BBA)與模擬退火算法(SA)的混合策略，以下簡(jiǎn)稱BBASA, BBASA算法其算法流程如下:步驟1:狀態(tài)初始化，確定初溫。步驟4:使用分支定界算法求出局部極小點(diǎn):步驟5:由SA利用“護(hù)士互換規(guī)則”和“班次調(diào)整規(guī)則”規(guī)則產(chǎn)生函數(shù)產(chǎn)生新個(gè)體。步驟8:退出。影響排班質(zhì)量的主要因素如表51所示。表56 護(hù)士排班模型計(jì)算結(jié)果手工排班表仿真排班表偏差目標(biāo)值%工資成本575522%班次滿意度715943%運(yùn)行時(shí)間//其中，目標(biāo)值偏差=仿真目標(biāo)值手工目標(biāo)值手工目標(biāo)值*100%。 模擬退火算法仿真結(jié)果 在MATLAB上用模擬退火算法對(duì)護(hù)士排班模型()進(jìn)行仿真，采用近鄰編碼，取初始狀態(tài)t0=10001，退溫策略選用指數(shù)倒退函數(shù)，即tk=λtk1，退溫速率λ=，迭代終止策略為連續(xù)20代不變。 分支界定與模擬退火算法混合仿真結(jié)果 參數(shù)選擇與SA仿真相同。結(jié)論6 結(jié)論（1）基于分支定界和
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1