護(hù)士工作時間的安排(編輯修改稿)
2025-06-19 18:14 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 模型求解 加班時間緊隨在前一個4小時工作時段之后①運(yùn)用MATLAB編寫程序求解可得（）：由上述結(jié)果可知，需要加班的護(hù)士人員總數(shù)最少為40人，但是所求得的各個時間段開始上班且需要加班的護(hù)士人數(shù)存在小數(shù)，出現(xiàn)這種情況無法避免。若四舍五入取值，雖然能得到正確有效的結(jié)果，但是需進(jìn)行檢驗，該過程工作量大且較麻煩。于是考慮再用lingo編程求解。②運(yùn)用lingo編寫程序求解可得（）：由上述結(jié)果可知，需要加班的護(hù)士人員總數(shù)最少為40人，與用MATLAB求得的結(jié)果相同，故可確定上述結(jié)果是正確的。且由上述結(jié)果可知各個時段最優(yōu)的護(hù)士排班方案為：編號時段該時段開始正常上班的護(hù)士人數(shù)該時段開始上班且需要加班的護(hù)士人數(shù)10:00—2:000022:00—4:000034:00—6:007046:00—8:0001158:00—10:0098610:00—12:0032712:00—14:00200814:00—16:0000916:00—18:00001018:00—20:00021120:00—22:00151222:00—24:00012 加班時間緊隨在后一個4小時工作時段之后①運(yùn)用MATLAB編寫程序求解可得（）：由上述結(jié)果可知，需要加班的護(hù)士人員總數(shù)最少為40人，但是所求得的各個時間段開始上班且需要加班的護(hù)士人數(shù)存在小數(shù)，出現(xiàn)這種情況無法避免。若四舍五入取值，雖然能得到正確有效的結(jié)果，但是需進(jìn)行檢驗，該過程工作量大且較麻煩。于是考慮再用lingo編程求解。②運(yùn)用lingo編寫程序求解可得（）：由上述結(jié)果可知，需要加班的護(hù)士人員總數(shù)最少為40人，與用MATLAB求得的結(jié)果相同，故可確定上述結(jié)果是正確的。且由上述結(jié)果可知各個時段最優(yōu)的護(hù)士排班方案為：編號時段該時段開始正常上班的護(hù)士人數(shù)該時段開始上班且需要加班的護(hù)士人數(shù)10:00—2:0001422:00—4:000034:00—6:000046:00—8:006058:00—10:0051610:00—12:001010712:00—14:00140814:00—16:0050916:00—18:00001018:00—20:00001120:00—22:00011222:00—24:00014 模型結(jié)果分析，我們可以發(fā)現(xiàn)分情況討論下來所得到的結(jié)果完全一樣，即需要加班的護(hù)士人員總數(shù)最少為40人。故猜測護(hù)士加班時間無論緊隨在哪一個4小時工作時段之后對結(jié)果都無影響。又該模型得出的結(jié)果經(jīng)檢驗完全符合題意，故可接受。模型的優(yōu)點(diǎn)本文所建立的模型操作簡單，準(zhǔn)確性高，貼合實(shí)際，能夠完美解決題目所提出的問題。模型的缺點(diǎn)在運(yùn)用該模型求解第二題時，我們默認(rèn)所有參與加班的護(hù)士都按同一種方式加班，即要么全部緊隨在前一個4小時工作時段之后加班，要么全部緊隨在后一個4小時工作時段之后加班。但是實(shí)際中這種默認(rèn)情況一般不存在，常常是有的護(hù)士按前一種方式加班，有的護(hù)士按后一種方式加班。模型在這個問題上有待改進(jìn)。模型的改進(jìn) 在問題二中加入三個自變量，分別為各時間段開始正常上班的人數(shù)、開始上班且在前一個4小時工作時段加班的人數(shù)、開始上班且在后一個4小時工作時段加班的人數(shù)。分析方法與原模型相同。模型的推廣 本文所建立的模型除了可以解決護(hù)士工作時間安排的問題，還可以解決其他類似的排班問題。 7. 參考文獻(xiàn)[1] 胡運(yùn)權(quán)，《運(yùn)籌學(xué)教程》，清華大學(xué)出版社，8. 附錄Matlab：A=[1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1。 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0。 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1。 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1。 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 。 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 。 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 。 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 。 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 。 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 。 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 。 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 ]。b=[15。15。15。35。40。40。40。30。31。35。30。20]。f=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]。x=[0 0 0 0
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