【正文】 懲罰值,人數(shù)少了懲罰，多了沒事。 { for(j=0。j21。j++) { //coutdemand[i][j](actual_work[i][j])。 if(actual_work[i][j]demand[i][j]) { penalty+= demand[i][j]actual_work[i][j]。 } } //coutendl。 } //夜班后接著做早班的懲罰值 for(i=0。i28。i++) { for(j=14。j20。j++) { if(tab[i][j]==1amp。amp。tab[i][j13]==1) { penalty+=1。 } } if(workingdays[i]4) //每個(gè)護(hù)士每周工作天數(shù)過多或者過少的懲罰值 { penalty+=4workingdays[i]。 } if(workingdays[i]6) { penalty+=workingdays[i]6。 } } total_cost=cost+penalty。 //總費(fèi)用等于費(fèi)用加上懲罰值 } void Solution::show() { int i,j。 cout排班表 tab[28][21]is:endl。 for(i=0。i28。i++) { couti:。 for(j=0。j21。j++) { couttab[i][j],。 /*if(j==7) { coutendl。 } if(j==14) { } */ } coutendl。 } couttotal_cost:total_costendl。 coutpenalty:penaltyendl。 } void Solution::operator=(Solution temp) { int i,j。 for(i=0。i28。i++) { for(j=0。j21。j++) { tab[i][j]=[i][j]。 pref[i][j]=[i][j]。 work_cost[i][j]=[i][j]。 work[i][j]=[i][j]。 work_grade[i][j]=[i][j]。 } grade[i]=[i]。 } for(i=0。i3。i++) { for(j=0。j21。j++) { demand[i][j]=[i][j]。 } } total_cost=。 penalty=。 }附錄二、模擬退火算法程序includemathincludeiostreamincludeusing namespace std。Solution generate_solution(Solution cur){ int pi,pj,qi,qj,m,flag。 flag=0。 Solution new_solution,temp。 do { pi=rand()%28。 pj=rand()%21。 =(cur)。 [pi][pj]=[pi][pj]。 ()。 if(=) { =(temp)。 return new_solution。 flag=1。 } else { =(cur)。 do { qj=rand()%21。 } while([pi][pj]+[pi][qj]!=1)。 m=[pi][pj]。 [pi][pj]=[pi][qj]。 [pi][qj]=m。 ()。 if(=) { =(temp)。 return new_solution。 flag=1。 } else { =(cur)。 do { qi=rand()%28。 } while([pi][pj]+[pi][qj]!=1)。 m=[pi][pj]。 [pi][pj]=[qi][pj]。 [qi][pj]=m。 ()。 if(=) { =(temp)。 return new_solution。 flag=1。 } } } }while(flag==0)。} bool accept(Solution cur, Solution new_solution, double T){ double p,k。 if() { return 0。 } else { if(=) { return 1。 } else { k=(rand()%10)/。 p=exp(()/T)。 if(k p) { return 1。 } else return 0。 } }}void nurse_scheduling_SA(double Tmax,double Tmin,int k,double r,Solutionamp。cur,Solutionamp。best_solution){ double T=Tmax。 coutenter nurse_scheduling endl。 =(cur)。 while(TTmin) { Solution new_solution。 for(int i=0。ik。i++) { =(generate_solution(cur))。 //產(chǎn)生新解，放在new_solution中。 此時(shí)新解的total_cost為cur的total_cost的值 ()。 //重新計(jì)算新解的total_cost if(accept(cur, new_solution,T)) { =(new_solution)。 if() { =(new_solution)。 couttotal_cost of best solution is : endl。 } } } T*=r。 }}],約束編程[30,31,32,33], 專家系統(tǒng)[24,27,33],基于案例的歸因[34,35]等）。這些方法中的一部分和今天的研究問題依然相關(guān)[31,36,33]。20世紀(jì)90年代以來，很多論文用元啟發(fā)式算法如模擬退火[37,38]，禁忌搜索[39,40]和進(jìn)化算法[41,42,43,44,45]來解決這個(gè)問題。